Kvantitatív módszerek

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
A sin függvény grafikonja
Advertisements

Események formális leírása, műveletek
I. előadás.
II. előadás.
Logaritmikus keresés Feladat: Adott egy 11 elemű, növekvően rendezett tömb számokkal feltöltve. Keressük meg a 17-es értéket! Ha van benne, hányadik eleme.
Valószínűségszámítás
Kvantitatív Módszerek
1 VI. Terjeszkedés Tematika  Marketingmix elemei  Termékpolitika  Árpolitika  Értékesítési csatorna politika  Promóció  Alkalmazott valószínűségszámítás.
Kvantitatív módszerek

MI 2003/9 - 1 Alakfelismerés alapproblémája: adott objektumok egy halmaza, továbbá osztályok (kategóriák) egy halmaza. Feladatunk: az objektumokat - valamilyen.
STATISZTIKA II. 5. Előadás Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék.
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VII.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Mintavétel Mintavétel célja: következtetést levonni a –sokaságra vonatkozóan Mintavétel.
Közlekedésstatisztika
Statisztika II. II. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
III. előadás.
Kvantitatív módszerek
Kvantitatív módszerek 7. Becslés Dr. Kövesi János.
Kvantitatív módszerek
Nem-paraméteres eljárások, több csoport összehasonlítása
Valószínűségszámítás
1 TARTALOM: 0. Kombinatorika elemei (segédeszközök) 1. Eseményalgebra 2. A valószínűség: a) axiómák és következményeik b) klasszikus (=kombinatorikus)
Készítette: Kosztyán Zsolt Tibor
Kvantitatív módszerek 8. Hipotézisvizsgálatok I. Nemparaméteres próbák Dr. Kövesi János.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Alapfogalmak Alapsokaság, valamilyen véletlen tömegjelenség.
Matematikai alapok és valószínűségszámítás
Nominális adat Módusz vagy sűrűsödési középpont Jele: Mo
A normális eloszlás mint modell
Távhőrendszerek hőforrásai Hőigények meghatározása Hőszállítás Épületenergetika B.Sc. 6. félév 2009 február 23.
Kvantitatív Módszerek
Kvantitatív módszerek
Kvantitatív módszerek
Kvantitatív módszerek 5. Valószínűségi változó Elméleti eloszlások Dr. Kövesi János.
Valószínűségszámítás
Gazdaságstatisztika 11. előadás.
Gazdaságstatisztika 12. előadás.
Gazdaságstatisztika 14. előadás.
Gazdaságstatisztika 13. előadás.
Gazdaságstatisztika 15. előadás.
Várhatóértékre vonatkozó próbák
Alapfogalmak.
avagy Négy halálos lórugás egy év alatt! Mit tesz a kormány?
Folytonos eloszlások.
© Farkas György : Méréstechnika
Dr Gunther Tibor PhD II/2.
Paleobiológiai módszerek és modellek 4. hét
I. előadás.
Valószínűségszámítás - Statisztika. P Két kockával dobunk, összeadjuk az értékeket Mindegyik.
Valószínűségszámítás III.
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/
Valószínűségszámítás II.
Többdimenziós valószínűségi eloszlások
A gyakorisági sorok grafikus ábrázolása
PPKE ITK 2008/09 tanév 8. félév (tavaszi) Távközlő rendszerek forgalmi elemzése Tájékoztatás 4.
INFOÉRA 2006 Véletlenszámok
Bevezetés, tippek Ea-gyak kapcsolata Statisztika II -más tárgyak kapcsolata Hogyan tanulj? Interaktív órák, kérdezz, ha valami nem világos! tananyag =előadások.
Kiváltott agyi jelek informatikai feldolgozása 2016 Statisztika Kiss Gábor IB.157.
Kvantitatív módszerek
Statisztikai folyamatszabályozás
Kockázat és megbízhatóság
Kockázat és megbízhatóság
Kvantitatív módszerek
II. előadás.
Kvantitatív módszerek MBA és Számvitel mesterszak
I. Előadás bgk. uni-obuda
Kockázat és megbízhatóság
Valószínűségi változó, eloszlásfüggvény
Valószínűségi változók együttes eloszlása
Gazdaságinformatikus MSc
Előadás másolata:

Kvantitatív módszerek 5. Valószínűségi változó Elméleti eloszlások Dr. Kövesi János

A valószínűségi változó 68 A valószínűségi változó A valószínűségi változó fogalma A valószínűségi változó jellege Diszkrét Folytonos 

A valószínűségi változó jellemzői 69 A valószínűségi változó jellemzői Diszkrét Folytonos Eloszlásfüggvény Valószínűség-eloszlás fv. Sűrűségfüggvény Várható érték Elméleti szórás F(k) F(x) pk — — f(x) M() M() D() D() 

Valószínűség-eloszlás függvény 69 Valószínűség-eloszlás függvény pk = P(  = k ) Tulajdonságai: 

69 Pk - Feladat pk 1/6 1 2 3 4 5 6 k 

Eloszlásfüggvény F(k) = P(  < k ) F(x) = P(  < x ) 69 Eloszlásfüggvény F(k) = P(  < k ) F(x) = P(  < x ) Tulajdonságai:  Monoton növekvő: F(a)  F(b), ha a < b   Balról folytonos, szakadáshelyein a függvényérték a baloldali határértékkel egyezik meg. 

70 F(k) - Feladat 1/6 1 2 3 4 5 6 k F(k) 1/3 1/2 2/3 5/6 1 

69 pk és F(k) kapcsolata ahol a < b 

70 Sűrűségfüggvény f(x) = F’(x) Tulajdonságai: f(x)  0 

f(x) és F(x) kapcsolata 70 f(x) és F(x) kapcsolata f(x) = F’(x) ahol a < b 

Várható érték ?! Tulajdonsága: 70 Várható érték pk 1/6 1 2 3 4 5 6 k Tulajdonsága: Feladat: Határozzuk meg a kockadobás várható értékét! ?! 

71 Szórásnégyzet, szórás Tulajdonsága: 

Egyéb jellemzők Medián Kvantilisek Módusz Momentumok Ferdeségi mutatók 71 Egyéb jellemzők Medián Kvantilisek Módusz Momentumok Ferdeségi mutatók Lapultsági mutatók 

72 Binomiális eloszlás 

Feladat (Binomiális eloszlás) 72 Feladat (Binomiális eloszlás) Mekkora valószínűséggel találunk egy 5%-os selejtaránnyal jellemezhető tömeggyártásból kivett 20 elemű véletlen mintában 1 db selejtes terméket? p = 0,05 n = 20 k = 1 P(k=1) = p1 = 0,3774 

Feladat (Binomiális eloszlás) 73 Feladat (Binomiális eloszlás) Az UEFA szigorú előírásai alapján… a.) P(=0) = p0 = 0,5987  0,6 UEFA 0,62=0,36 b.) P(=0) = p0 = 0,3585 P(=1) = p1 = 0,3774 KFT 0,7359 0,73593=0,40 

74 Poisson-eloszlás 

Feladat (Poisson-eloszlás) 74 Feladat (Poisson-eloszlás) Egy készülék meghibásodásainak átlagos száma 10000 működési óra alatt 10. Határozzuk meg annak a valószínűségét, hogy a készülék 200 működési óra alatt nem romlik el! M() =  = 200·10/10000 = 0,2 P(=0) = 0,8187 P(>0) = 0,1813 

Feladat (Poisson eloszlás) 75 Feladat (Poisson eloszlás) Egy készülék szavatossági ideje … Binomiális  Poisson  = 2000·0,0005 = 1 pk Lehetséges bevétel p0 = 0,3679 +1 M() = 0,746 p1 = 0,3679 +3/4 p2 = 0,1839 +1/2 p3 = 0,0613 +1/4 p4 = 0,0153 0 p5 = 0,0031 -1 Tehát a szavatosságra 25%-ot fordít! 

Exponenciális eloszlás 76 Exponenciális eloszlás F(x) 1 f(x)  ha x<0 ha x0 ha x0 ha x<0 M() = 1/ D() = 1/ 

A feltételes valószínűség fogalma Feladat : Egy telefonfülke előtt állunk … a.) E m l é k e z t e t ő b.) c.) 

Feladat (Exponenciális eloszlás) 77 Feladat (Exponenciális eloszlás) Egy automatizált gépsor hibamentes működésének … F(200)-F(150) = 

Feladat (Exponenciális eloszlás) 78 Feladat (Exponenciális eloszlás) Egy radioaktív anyag… M() = 2 év Az anyag fele elbomlik x = 1,39 év P(3) = 1- P(<3)=1-F(3)= 0,2231 

Feladat (Exponenciális eloszlás) 79 Feladat (Exponenciális eloszlás) f(x)  F(1/) = ? 63,21% F(1/) = = 1 - 0,3679 = 0,6321 M() = 1/ 

Normális (Gauss-) eloszlás 80 Normális (Gauss-) eloszlás f(x)  F(x) 0,5 M() =  D() =   

80 Standardizálás Standardizálás logikai menete M(u) = 0 D(u) = 1 

80 Standardizálás Az eloszlás 0 körül szimmetrikus, ezért: 

Feladat (Normális eloszlás) 82 Feladat (Normális eloszlás) 200 g névleges tömegű mosópor töltésekor előírás szerint az ATH=190g, amely alá a legyártott mennyiség 4%-a kerülhet. A jelenlegi töltési folyamatban μ=204,4g, σ=9,4g. a.) Megfelel a gyártás az előírásoknak? Ha nem akkor milyen töltési szintet kell elérni, hogy megfeleljen? b.) Mekkora legyen a szórás, hogy μ=204,4g lehessen a töltés várható értéke? 

Feladat-1 (Normális eloszlás) 82 Feladat-1 (Normális eloszlás) P(<190) = F(190) = 204,4  = 9,4 6,3% ? 190 1-0,9370 = 0,063 

Feladat-1 (Normális eloszlás) 82 Feladat-1 (Normális eloszlás) P(<190) = F(190) =0,04 204,4  = 9,4 ?? 0,96 4% 190 ?? =206,45 g  =8,22 g 

Feladat-2 (Normális eloszlás) 83 Feladat-2 (Normális eloszlás) A bélszínrolót négyesével …. P(<55) = F(55) = = (1) = 0,8413 1-0,8413 = 0,1587  0,16 0,164 = 0,0006 Binomiális eloszlás: p= 0,16 k= 4 n= 4 táblázatból 

Feladat-3 (Normális eloszlás) 83 Feladat-3 (Normális eloszlás) Export konyak töltésénél az 510ml alatti palackok aránya legfeljebb 3% lehet. Megvizsgáltak egy n=20.000 darabos tételt: az átlag űrtartalom 532,4ml, a szórás 6 ml volt. Mekkora az adott tételnél a töltési veszteség értéke, ha á=1000 Ft/palack? 

Feladat-3 (Normális eloszlás) 83 Feladat-3 (Normális eloszlás) P(<510) = 0,03 = F(510) = u= -1,88 (-u) = 0,97 =510+1,88·6= 521,3 ml (532,4-521,3)·20 000 = 222 000 ml 222 000/521,3= 425 db 425 000 Ft 

Feladat-4 (Normális eloszlás) 84 Feladat-4 (Normális eloszlás) Egy bankfiókban a napi kifizetések összege N(3,6 mFt; 0,9 mFt) eloszlást követ. a.) Mennyi a valószínűsége annak, hogy a napi kifizetések összege a  intervallumba esik? b.) Mekkorára kellene a kifizetések szórásának megváltozni ahhoz, hogy az 5 mFt feletti kifizetések valószínűsége 4% legyen? c.) Mennyi pénzt kell tartani a fiókban, ha 95%-os valószínűséggel akarjuk biztosítani a kifizetések teljesítését? 

Feladat-4 (Normális eloszlás) 84 Feladat-4 (Normális eloszlás) a.) b.) c.)

A központi határeloszlás tétele 86 A központi határeloszlás tétele 

A központi határeloszlás tétele 86 A központi határeloszlás tétele 