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-- Esame del 11/02/2009 De Falco (http://www.dsy.it/forum/showthread.php?threadid=37692)


Posted by darkman13 on 12-02-2009 10:23:

Esame del 11/02/2009 De Falco

Ciao, nessuno sciuro delle proprie risposte, può postarle?


Posted by donivl16 on 12-02-2009 12:58:

chi ha fatto l'esercizio V.6 e 7 io propio nn ho idea da dove iniziare . il suggerimento dice di usare l'approssimazione normale ma nn l'ho visto mai la forma P(90<= M <= 110)
qualcuno mi puo aiutare.
grazie in anticipo.


Posted by middu on 12-02-2009 13:03:

devi usare se non ho capito male riscrivere questa cosa nel seguente modo P((90 - E(M))/radice(var(m) - (M - E(M)/radice(var(M)) <= (110 - E(M))/var(M))


Posted by middu on 12-02-2009 13:07:

1.1 il rapporto è uguale a 1 in quanto per una variabile aletoria di Poisson la varianza e il valore atteso concidono. Il rapporto di due valori coincidenti è uguale a 1 .


Posted by middu on 12-02-2009 13:09:

PAROLE CHIAVE TROVATE : VARIABILE CASUALE DI poisson,varianza e valore atteso di una variabile casuale, valore atteso e varianza di Poisson


Posted by middu on 12-02-2009 13:35:

che cosa chiede all'orale
??


Posted by middu on 12-02-2009 13:47:

1.2 lo stimatore non distorto, consistente e asintoticamente normale è ad esempio la media campionaria. Perchè direte ??? Si tratta di uno stimatore non distorto in quanto il suo valore atteso coincide con il parametro da stimare e quindi uguale alla var(Yi). é consistente in quanto limite per k->ad infinito è uguale a 0 e asintoticamente normale in quanto la distribuzione radice(k)/σ * [Tk - ϴ] è una normale di valore atteso pari a 0 e varianza pari a 1. Questo lo si capisce quindi calcolando il valore atteso e la varianza di quest'ultima distribuzione e ottengo proprio i valori di 0 e 1 dove zero corrisponde al valore atteso e il secondo alla varianza.


Posted by middu on 12-02-2009 13:48:

ah una cosa che mi sono dimenticato è che ϴ è il parametro da stimare, che nel nostro caso corrisponde alla var(Yi)


Posted by middu on 12-02-2009 13:57:

E[Z]= E[M/4]= 1/4 * E[M] = 1/4 * u in quanto E(M)= u . Per la varianza di questa variabile vale il seguente ragionamento va(Z) = var[M/4] = var[1/4 * M] = 1/16 * var[M] essendo var[M] = u -> che 1/16 * u = u/16. Il rapporto E(Z)/var(Z) = (1/4*u) /(1/16 * u) = 1/4 * 1/16 = 16 / 4 = 4


Posted by middu on 12-02-2009 14:01:

2.2 La variabile casuale Z non segue la legge di Poisson in quanto una variabile di Poisson è una variabile che ha valore atteso uguale alla varianza. In questo caso avendo diversi valori, la v.casuale Z non ha il valore atteso uguale alla varianza. Infatti , E(Z) = u/4 e var(Z) = u/16 che sono due valori diversi.


Posted by middu on 12-02-2009 14:28:

il grafico di P(N=x) corrisponde al grafico di figura a; quello di P(Z= x) è quello di figura b; e quello di P(M= x) è per esclusione il grafico di figura c;


Posted by middu on 12-02-2009 14:29:

i grafici

ecco i grafici di tale esercizio


Posted by middu on 12-02-2009 14:36:

ritorneremo sul fatto che Z (secondo il mio ragionamento) che Z è un'esponenziale (non ne sono sicuro)


Posted by middu on 12-02-2009 15:02:

3.1 Il valore atteso E(S) = E(X1 + X2+............. + XC) = ∑E(Xi) dove la sommatoria è estesa a tutti gli i che vanno da 1 a c. Questa espressione è uguale a c*p. Il risultato è ottenuto dal semplice fatto che abbiamo v.c.indipendenti e identicamente distributite aventi quindi ognuna distribuzione bernulliana e ognuna di valore atteso p. devo quindi sommare il parametro p per c volte e ottengo il valore atteso di S. La varianza di S è ottenibile con ragionamento del tutto simile. Infatti avendo delle variabili indipendenti e identicamente distribute, tutte aventi distribuzione bernulliana di var(Xi) = p(1-p) devo sommare questo termine c volte tanto quanto sono le variabili aleatorie considerate ed avendo c variabili allo stesso modo si ottiene che la varianza di S è pari a cp(1-p). Il rapporto E(S) / var(S) = (cp)/cp(1-p) = 1/(1-p) .


Posted by middu on 12-02-2009 15:14:

c= 1 p = 1/3 E(Z) = 1 * 1/3 = 1/3 var(S) = 1* 1/3 *(1-1/3) = 1/3* 2/3 = 0,22 . E(Z)/ var(Z) = 0,33 / 0,22 = 1,55
c = 10 p = 1/30 E(Z) = 10 * 1/30 = 1/3 var(S) = 10*1/30(1-1/30) = 0,32 E(Z)/var(Z) = 1,04 = 1
c = 1000000000 p = 1/3000000000 E(S) = 1/3 var(S) = 1000000000 /3000000000(1-1/3000000000) = 0,33 E(S)/var(S) = 0,33 /0,33 = 1
c = 10^23 p= 10^-23 / 3 E(S) = 1/3 var(S) = 0,33 E(S) / var(S) = 1


Posted by middu on 12-02-2009 15:19:

3.3. La funzione generatrice dei momenti di una somma di variabili aleatorie indipendenti e identicamente distribuite è dato dal prodotto delle funzioni generatrici dei momenti delle singole variabili aleatorie bernulliane e quindi (q+pe^t) è la funzione generatrice dei momenti di una bernulliana e per ottenere la funzione generatrice dei momenti moltiplico per c volte tale funzione ottenendo ((q+pe^t))^c che rappresenta la funzione generatrice di una nota variabile aleatoria discreta che è la binomiale di parametri c, p


Posted by middu on 12-02-2009 15:24:

3.4
t= 1 c=1 p = 1/3 ms(1) = (0,7+0,3*2,7)^1 = 1,51
t= 1 c =10 p = 1/30 = ms(1) =(0,96 + 0,03*2,7)^10 = 1,49 = 1,51


Posted by middu on 12-02-2009 15:34:

c = 1000000000 p = 1/3000000000 ms(1) = 1,77
c = 1=^23 p = 10^-23/3 = ms(1) = 1,77


Posted by middu on 12-02-2009 15:35:

il parametro λ = c*p


Posted by middu on 12-02-2009 15:39:

c = 1000000000 p = 1/3000000000 ms(1) = 1,77
c = 1=^23 p = 10^-23/3 = ms(1) = 1,77


Posted by gq690051 on 12-02-2009 17:23:

domanda

qualcuno riesce a dimostrarmi in formule perchè: 1/k∑y sia uno stimatore consistente?

si cerca di dimostrare la consistenza semplice, giusto? o la consistenza in media quadratica?


Posted by middu on 12-02-2009 18:58:

io ho dimostrato la consistenza semplice.


Posted by darkman13 on 13-02-2009 08:47:

La soluzione dell'esercizio 4 e 5 non li postate?!!


Posted by hyperion on 13-02-2009 10:09:

Originally posted by middu
1.2 lo stimatore non distorto, consistente e asintoticamente normale è ad esempio la media campionaria. Perchè direte ??? Si tratta di uno stimatore non distorto in quanto il suo valore atteso coincide con il parametro da stimare e quindi uguale alla var(Yi). é consistente in quanto limite per k->ad infinito è uguale a 0 e asintoticamente normale in quanto la distribuzione radice(k)/σ * [Tk - ϴ] è una normale di valore atteso pari a 0 e varianza pari a 1. Questo lo si capisce quindi calcolando il valore atteso e la varianza di quest'ultima distribuzione e ottengo proprio i valori di 0 e 1 dove zero corrisponde al valore atteso e il secondo alla varianza.


la dimostrazione della normalità asintotica dello stimatore media campionaria c'entra qualcosa con il teorema centrale della statistica?


Posted by darkman13 on 13-02-2009 12:36:

La soluzione dell'esercizio 4 e 5 non li postate?!!


Posted by middu on 13-02-2009 12:39:

darkam13 hai capito come viene calcolata quella probabilità???


Posted by darkman13 on 13-02-2009 12:45:

Quale prob. MIddu


Posted by middu on 13-02-2009 13:00:

ma l'orale come si prepara


Posted by middu on 13-02-2009 13:01:

ricercando le parole da estrapolare????


Posted by hyperion on 13-02-2009 13:08:

Originally posted by middu
ricercando le parole da estrapolare????


cosi ci ha fatto capire De Falco l'11...poi una domanda ce l'ha i già scritta nel testo...


Posted by middu on 13-02-2009 13:17:

quale domanda
???quella di ricercare delle parole chiavi e da li mi farà delle domande???


Posted by hyperion on 13-02-2009 13:26:

Originally posted by middu
quale domanda
???quella di ricercare delle parole chiavi e da li mi farà delle domande???


lol..no!!c'è anche scritto nell'ultimo esercizio....."ne discuteremo all'orale"


Posted by middu on 13-02-2009 13:28:

una domada è sulla poissiana quindi da quello che ne ho capito.


Posted by hyperion on 13-02-2009 13:33:

Originally posted by middu
una domada è sulla poissiana quindi da quello che ne ho capito.


si..ti chiederà tipo "perchè possiamo dire che è una var di poisson?"e allora gli sbrodoli le condizioni necessarie...che sono sul libro e che tra l'altro sono sintetizzate nel testo dell'esercizio 5 del compito


Posted by hyperion on 13-02-2009 13:39:

Originally posted by middu
una domada è sulla poissiana quindi da quello che ne ho capito.


poi vabbè..ti può chiedere di tutto..nel senso..un giorno a lezione dalla distr di poisson ha ricavato tutte le altre...quindi in pratica se vuole ti fa ricavare tutto il programma!!
conviene studiare per link secondo me..come dice lui....


Posted by middu on 13-02-2009 13:46:

la poissiana si può trovare approssimando la binomiale


Posted by middu on 13-02-2009 13:56:

estrapoliamo le parole chiave : VARIABILE DI POSSION,DISTRIBUZIONE DI POISSON ,STIMATORE NON DISTORTO, STIMATORE CONSISTENTE E ASINTOTICAMENTE NORMALE , VARIANZA E VALORE ATTESO DI UNA POISSIANA,CAMPIONE CASUALE,VARIABILI INDIPENDENTI,FUNZIONE DI MASSA DI PROBABILITA' VARIABILE BERNULLIANA, VALORE ATTESO DI SOMMA DI VARIABILI BERNULLIANE(coincidenti con il valore atteso e la varianza di una binomiale), VARIABILE BINOMIALE,FUNZIONE GENERATRICE DEI MOMENTI, APPROSIMAZIONE DI UNA BINOMIALE CON UNA POISSIANA,SOMMA DI VARIABILI DI POISSIANE (CHè UNA POISSIANA IL CUI PARAMETRO E' DATO DALLA SOMMA DEI SINGOLI PARAMETRI ) E POI LA FAMOSA APPROSIMAZIONE NORMALE


Posted by middu on 13-02-2009 13:59:

hyperion qual'è il valore di landa che hai trovato : 22/100 = 0,22 che approsimato alla prima cifra è 0,2 . Poi per trovare la stima della varianza, io ho pensato di fare una cosa di questo tipo : siccome è una poissiana quindi , quando ho trovato landa che è il valore atteso, la varianza è data dallo stesso parametro landa


Posted by middu on 13-02-2009 14:04:

poi quando nel punto n.2. la probabilà di non trovare alcun errore è uguale a ((λ^x) * e^λ;)/ x! = (0,2^0) *(e^0,2)/0! = 0,82. Ho in pratica sostituito a λ il valore di 0,2


Posted by middu on 13-02-2009 14:05:

hyperion è giusto???


Posted by hyperion on 13-02-2009 14:05:

Originally posted by middu
hyperion qual'è il valore di landa che hai trovato : 22/100 = 0,22 che approsimato alla prima cifra è 0,2 . Poi per trovare la stima della varianza, io ho pensato di fare una cosa di questo tipo : siccome è una poissiana quindi , quando ho trovato landa che è il valore atteso, la varianza è data dallo stesso parametro landa


idem..ho fatto gli stessi ragionamenti...anche se il primo esercizio chiedeva di trovare uno stimatore non distorto consistente e asintoticamente normale della varianza si doveva forse utilizzare la varianza campionaria....solo che in questo caso particolare essendo Y una v.c di poisson allora var e valore medio coincidono pertante lo stesso stimatore che utilizzi per stimare la media come la media campionaria puoi utilizzarlo per stimare la varianza...questo è quello che credo sia,anche se non ne sono certo...e sinceramente mi sa tanto che all'orale non ci arrivo nemmeno!XD


Posted by middu on 13-02-2009 14:06:

stesso discorso per il punto 2


Posted by hyperion on 13-02-2009 14:07:

Originally posted by middu
hyperion qual'è il valore di landa che hai trovato : 22/100 = 0,22 che approsimato alla prima cifra è 0,2 . Poi per trovare la stima della varianza, io ho pensato di fare una cosa di questo tipo : siccome è una poissiana quindi , quando ho trovato landa che è il valore atteso, la varianza è data dallo stesso parametro landa


si..anche io ho fatto cosi...invece la probabilità di trovare esattamente un errore come l'hai espressa?io ho fatto 1 - P(di non trovare nessun errore)..quindi 0.2 ..però sono dubbioso


Posted by middu on 13-02-2009 14:08:

come non ci arrivi???


Posted by middu on 13-02-2009 14:17:

allora P(S= essattamente un errore) = ((0,2^1)e^(-0,2*1))/1 = 0,16 che può essere trovata come 1-P(S>0) = 1- 0,82 = 0,18


Posted by hyperion on 13-02-2009 14:20:

Originally posted by middu
allora P(S= essattamente un errore) = ((0,2^1)e^(-0,2*1))/1 = 0,16 che può essere trovata come 1-P(S>0) = 1- 0,82 = 0,18


si approssimato alla prima cifra decimale come chiedeva è 0,2...(check ur inbox)


Posted by middu on 13-02-2009 14:22:

il solo risultato di landa
come ti sembra che sia andato???


Posted by hyperion on 13-02-2009 14:24:

Originally posted by middu
il solo risultato di landa
come ti sembra che sia andato???


evitiamo di utilizzare il forum come fosse una chat...ti ho mandato un pm....


Posted by gq690051 on 13-02-2009 16:11:

Consistenza semplice

Scusate ma per dimostrare la consistenza semplice dello stimatore, io ho scritto: lim(per n all'infinito)P[var(Y)-er<Zn<var(Y)+er] che per la disuguaglianza di chebysheff è uguale a =P[|Zn-var(Y)|<er]=P[[Zn-var(Y)]^2<er^2]>=1-((E[[Zn-var(Y)]^2])/(er^2))

Domanda:poi? basta solo dire che al tendere di n all'infinito il numeratore tende a zero e quindi la probabilità iniziale va a 1, (cosa che nel compito ho fatto)?


Posted by gq690051 on 13-02-2009 16:13:

dimenticavo! Zn= alla nostra statistica! ovvero la media capionaria! 1/k SOMM(i=0;K)Yi


Posted by Paul03 on 16-02-2009 11:18:

Una domanda al volo... Come avete fatto a ricavare nell'esercizio uno la varianza = u/16?


Posted by collo on 17-02-2009 18:19:

ma sapete dove si trova l'aula per l'orale!????grazie


Posted by collo on 18-02-2009 08:46:

qualcuno sa spiegare perche nel punto 2.3 il grafico di N è A, quello di Z è B???
grazie


Posted by donivl16 on 18-02-2009 15:44:

Originally posted by collo
ma sapete dove si trova l'aula per l'orale!????grazie


a gennaio l'ha fatto in una delle aulette in via comelico (se ricordo bene era aula 4) e penso che lo facciamo in una di quelle aule o in sala laure.


Posted by donivl16 on 18-02-2009 15:48:

Originally posted by collo
qualcuno sa spiegare perche nel punto 2.3 il grafico di N è A, quello di Z è B???
grazie


il grafico di N è A perchè Λn=25 e il punto massimo del grafico del Poisson è su punto x=Λ
invece per la z la stessa cosa di E(Z)


Posted by collo on 18-02-2009 15:52:

N ha come E(N)=25
Z ha come E(Z)=25
M ha come E(M)=100
giusto?
perchè il grafico A è più basso del grafico B??
In base a cosa scelto i due grafici??


Posted by donivl16 on 18-02-2009 15:52:

Originally posted by hyperion
evitiamo di utilizzare il forum come fosse una chat...ti ho mandato un pm....


questo è un forum per aiutare anke altri studenti che magari leggono le cose che postate vuoi per confrontare gli'esercizi


Posted by donivl16 on 18-02-2009 15:54:

perche la Z ha la varianza diversa dal valore atteso perche Z=M/4 E(z) =25 ma la varianza = 100/16


Posted by collo on 18-02-2009 16:01:

quindi la var(Z)=100/16 e var(N)=100/4
giusto?


Posted by donivl16 on 18-02-2009 16:11:

si giusto


Posted by helldrom on 18-02-2009 17:03:

notizie sull'esercizio V.6 e V.7?????
Non capisco come si usa l'approssimazione alla normale....


Posted by Teju on 28-02-2009 16:00:

Nessuno ha il testo completo?

Sapete dirmi anche dove trovare il programma completo?
Scusate se lo chiedo qui, ma negli altri 3d non risp nessuno...

__________________
Teju.it - Una vita da raccontare


Posted by Simeon on 05-05-2009 16:52:

Nessuno sa dove trovare il testo di questo tema d'esame?


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