, mentre Y è una variabile geometrica di costante q = 1 2. (1 q) n = q (1 q) 3 1 q = (1 2 )3 = 1 8. n=0

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download ", mentre Y è una variabile geometrica di costante q = 1 2. (1 q) n = q (1 q) 3 1 q = (1 2 )3 = 1 8. n=0"

Transcript

1 SOLUZIONI DEGLI ESERCIZI SULLE VARIABILI ALEATORIE DISCRETE Esercizio. Sono date due urne denominate rispettivamente A e B. A contiene palline bianche e 6 palline rosse, B contiene 8 palline bianche e 8 palline rosse. Si estraggono ripetutamente, con reimmissione, delle palline da ciascuna urna. Sia la v.a. numero di estrazioni di palline rosse da A prima dell estrazione della prima pallina bianca. Sia la v.a. numero di estrazioni di palline rosse da B prima dell estrazione della prima pallina bianca. i) Si determini P ( 3) e P ( 3). è una variabile geometrica di costante p 8, mentre è una variabile geometrica di costante q. P ( 3) p (3) p( p) 3 8 (3 8 )3, 3, P ( 3) q( q) n q( q) 3 n3 n ( q) n q ( q) 3 q ( )3 8. ii) Si determini P ( + ). Si deve considerare il vettore aleatorio (, ) di densità p, (i, j) p( p) i q ( q) j e si devono sommare le probabilità relative ai punti che giacciono nella regione in cui +. Quindi calcolo j i+ p, (i, j) i+ p( p) i q ( q) j i j i+ i j 8 (3 8 )i ( )j+.

2 SOLUZIONI DEGLI ESERCIZI SULLE VARIABILI ALEATORIE DISCRETE i+ i j 8 (3 8 )i ( )j+ i i i 6 (3 i+ 8 )i ( j ( )j ) 6 (3 8 )i ( ( )i+ ) 8 (3 8 )i + i 64 ( 3 6 )i iii) Si determini la densità della v.a. +. Si considera di nuovo il vettore aleatorio (, ) di densità p, (i, j) p( p) i q ( q) j e per determinare p Z (h) dove Z + si devono sommare le probabilit a p, (i, j) tali che i+j h. Per esempio per determinare p Z () si devono sommare le probabilità relative ai punti sulla linea tratteggiata in figura. Si ottiene p Z (h) i+jh p, (i, j) i+jh 6 (3 8 )i ( )j h ( 3 8 )h j ( )j 4 ( )h 6 (3 8 )h. j

3 SOLUZIONI DEGLI ESERCIZI SULLE VARIABILI ALEATORIE DISCRETE 3 6 es. : i + j Esercizio. Siano e variabili aleatorie indipendenti: la prima con legge di Poisson di parametro, la seconda con legge di Bernoulli di parametro 3. i) Si calcoli P ( + ). Si deve considerare il vettore aleatorio (, ) di densità 3 e se j i! p, (i, j) 3 e se j i! Quindi P ( + ) p, (, ) + p, (, ) + p, (, ) + p, (, ) e. ii) Si determini la densità discreta della variabile aleatoria Z +.

4 4 SOLUZIONI DEGLI ESERCIZI SULLE VARIABILI ALEATORIE DISCRETE i + j h p Z () p, (, ) 3 e, p Z (h) p, (h, ) + p, (h, ) 3 e (h )!, + 3 e h! 3 e (h )! ( + h ). iii) Si calcoli E[Z] e V ar( 3Z). E[Z] E[( + )] E[ + ] E[ ] + E[]E[ ] , V ar( 3Z) 9V ar( + ) 9V ar() + 9V ar( ) 9 +. Esercizio 3. Il numero di chiamate che vengono fatte ad un centralino in un certo intervallo di tempo si comporta come una v.a. di Poisson di parametro. i) Calcolare la probabilità che al centralino in quell intervallo di tempo non arrivino chiamate. La variabile aleatoria in questione è una Poisson di parametro. Quindi ricaviamo allora p (n) e n n!, p () e.3. ii) Calcolare la probabilità che al centralino in quell intervallo di tempo arrivino almeno chiamate. P ( ) P ( ) (p () + p ()) (e + e ), 93. Esercizio 4. Un urna contiene palline bianche e palline rosse. Se ne estraggono e si lancia una moneta equlibrata tante volte quante sono le palline bianche dell estrazione. Sia in numero di teste e in numero di croci.

5 SOLUZIONI DEGLI ESERCIZI SULLE VARIABILI ALEATORIE DISCRETE i) Determinare le densità delle variabili, e del vettore aleatorio (, ). Chiamiamo Z la variabile aleatoria numero di palline bianche estratte. che Z è una varialbile aleatoria binomiale B(, ). Quindi p z(j) ( j). Di conseguenza, per i,,...,, P ( i) P ( i Z j) P (Z j), dove j se i > j, ( ) P ( i Z j) j i j se i j. P ( i) i! i! j, j i j, j i ( ) j i j ( ) j! ( j)!(j i)!i! ji i h! ( i)!i!! ( j)!(j i)!! ( i h)!(h)! +i i h +j j h+i i! ( i h)!(h)! ( ) i ( ) i i +i h h h ( ) i +i ( + ) i ( ) ( 3 i 4 ) i ( 4 )i, quindi B(, 4 ). Poiché sappiamo che si ha che anche B(, 4 ). Per determinare la densità congiunta ragioniamo nel seguente modo: si ha { se i + j k, P ( i, j Z k) P ( i Z k) se i + j k, h

6 6 SOLUZIONI DEGLI ESERCIZI SULLE VARIABILI ALEATORIE DISCRETE quindi e quindi, se i + j si ha p, (i, j) se i + j k, ( ) P ( i, j Z k) i + j i i+j se i + j k, P (Z k) P (Z i + j) ( ) i + j, P ( i, j Z k) P (Z k) k mentre se i + j > si ha p, (i, j). ii) Dire se e sono indipendenti.! i!j!( i j)! Non sono indipendenti: la matrice della probabilità congiunta è triangolare. +i+j, Esercizio. Siano, due v.a. geometriche indipendenti, la prima tale che P ( ) P ( ) e la seconda di parametro. Sia Z +. i) Determinare le densità della variabile aleatoria Z. Abbiamo p (n) p( p) n, quindi p () p e p () p( p), da cui si ha che p p( p), cioè p p e finalmente p. Quindi e sono due variabili aleatorie geometriche indipendenti di costante. Quindi il vettore aleatorio (, ) ha densità Quindi p Z (k) k j ii) Calcolare P ( 3 Z ). p, (i.j) i+j+. k (k j)+j+ k+ k + k+. j Dalla definizione sappiamo che P ( 3 Z ) P ( 3 Z ) P (Z ) P ( 3) P ( ). P (Z ) P ( 3 ) P (Z )

7 SOLUZIONI DEGLI ESERCIZI SULLE VARIABILI ALEATORIE DISCRETE 7 Resta da calcolare P ( ) (P ( ) + P ( )) 4 e P (Z ) (P (Z ) + P (Z ) + P (Z ) + P (Z 3) + P (Z 4)) Quindi iii) Calcolare P (Z 3). P ( 3 Z ) P (Z 3) P (Z 3) P ( 3) P ( ) P ( 3) P ( 3) P ( 3) P ( 3) P ( ) 4. iv) Determinare E[Z]. E[Z] E[( + )] E[ ] + E[]E[ ] 4.

f(1, C) = 1; f(2, C) = 1; f(3, C) = 3; f(4, C) = 2; f(5, C) = 5; f(6, C) = V ar(x) = E[X 2 ] (E[X]) 2 =

f(1, C) = 1; f(2, C) = 1; f(3, C) = 3; f(4, C) = 2; f(5, C) = 5; f(6, C) = V ar(x) = E[X 2 ] (E[X]) 2 = SOLUZIONI DEGLI ESERCIZI SULLE VARIABILI ALEATORIE DISCRETE Esercizio. Si lanciano un dado equilibrato a sei facce e una moneta equilibrata. Se esce testa e il valore del dado è pari oppure croce e il

Dettagli

Esercizi di Probabilità e Statistica

Esercizi di Probabilità e Statistica Esercizi di Probabilità e Statistica Samuel Rota Bulò 6 luglio 6 Vettori aleatori e funzioni di v.a. Esercizio Si lanciano due dadi equi. Qual è la probabilità che la somma sia? [ ] Siano X, X le v.a.

Dettagli

Esercizi di Calcolo delle Probabilità

Esercizi di Calcolo delle Probabilità Esercizi di Calcolo delle Probabilità Versione del 1/05/005 Corso di Statistica Anno Accademico 00/05 Antonio Giannitrapani, Simone Paoletti Calcolo delle probabilità Esercizio 1. Un dado viene lanciato

Dettagli

Variabili casuali ad una dimensione Testi degli esercizi. Variabili casuali ad una dimensione a.a. 2012/2013 1

Variabili casuali ad una dimensione Testi degli esercizi. Variabili casuali ad una dimensione a.a. 2012/2013 1 Variabili casuali ad una dimensione Testi degli esercizi 1 Costruzione di variabile casuale discreta Esercizio 1. Sia data un urna contenente 3 biglie rosse, 2 biglie bianche ed una biglia nera. Ad ogni

Dettagli

P (CjB m )P (B m ja) = p:

P (CjB m )P (B m ja) = p: Esonero di Calcolo delle Probabilità del 7/04/ ESERCIZIO. Nel gioco del domino le tessere (di solito nere) sono divise in due riquadri, su ciascuno dei quali viene riportato, quale punteggio, un certo

Dettagli

ES.2.2. Consideriamo un esperimento statistico definito da un insieme Ω di risultati possibili. Una partizione finita di Ω è una sequenza di K eventi

ES.2.2. Consideriamo un esperimento statistico definito da un insieme Ω di risultati possibili. Una partizione finita di Ω è una sequenza di K eventi ES22 1 Variabili aleatorie discrete Consideriamo un esperimento statistico definito da un insieme Ω di risultati possibili Una partizione finita di Ω è una sequenza di K eventi A 1, A 2 A k A K necessari

Dettagli

Esame di AM2 & EAP (270/04) a.a. 2009/10

Esame di AM2 & EAP (270/04) a.a. 2009/10 Quarto appello del 16 Luglio 2010 1. Un urna contiene delle palline numerate e distribuite in seguente maniera: Vengono estratte due palline senza rimpiazzo e siano X e Y rispettivamente il numero della

Dettagli

Scrivere su ogni foglio NOME e COGNOME. Le risposte devono essere giustificate sui fogli protocollo e riportate nel foglio RISPOSTE.

Scrivere su ogni foglio NOME e COGNOME. Le risposte devono essere giustificate sui fogli protocollo e riportate nel foglio RISPOSTE. Corso di Laurea Triennale in Matematica Corso di Calcolo delle Probabilità (docenti G. Nappo, F. Spizzichino prova scritta giugno 5 (tempo a disposizione: ore La prova scritta consiste nello svolgimento

Dettagli

Variabili Aleatorie Multiple

Variabili Aleatorie Multiple Variabili Aleatorie Multiple v.a. multiple - Esercizio 1 Consideriamo l estrazione con reimmissione di palline colorate da un urna contenente 5 palline bianche, 15 verdi, e 10 rosse. 1) Calcolare la probabilità

Dettagli

Esercitazione N. 1 (11 ottobre 2016)

Esercitazione N. 1 (11 ottobre 2016) Esercitazione N. 1 (11 ottobre 2016) Un'urna contiene elementi. Vengono estratti di seguito elementi, ogni elemento una volta estratto è riposto nell'urna. Calcolare la probabilità dell evento: Problema

Dettagli

CP110 Probabilità: Esonero 1. Testo e soluzione

CP110 Probabilità: Esonero 1. Testo e soluzione Dipartimento di Matematica, Roma Tre Pietro Caputo 2011-12, II semestre 10 aprile, 2012 CP110 Probabilità: Esonero 1 Testo e soluzione 1. (8 punti) Un urna contiene palline bianche, palline rosse e 6 palline

Dettagli

e n n xn ( 1) n ( 1) n n + 1 2e n x n 3n [ln x]n 1 n + 1 2e n 1

e n n xn ( 1) n ( 1) n n + 1 2e n x n 3n [ln x]n 1 n + 1 2e n 1 1) Studiare la seguente serie di funzioni en ( 1) n n x n 2) Studiare la seguente serie di funzioni ( 1) n n + 1 2e n xn 3) Studiare la seguente serie di funzioni 3n [ln x]n 1 2n 4) Studiare la seguente

Dettagli

Probabilità 1, laurea triennale in Matematica Prova scritta sessione invernale a.a. 2008/09 del 26/01/2010

Probabilità 1, laurea triennale in Matematica Prova scritta sessione invernale a.a. 2008/09 del 26/01/2010 Probabilità 1, laurea triennale in Matematica Prova scritta sessione invernale a.a. 2008/09 del 26/01/2010 1. Nello scaffale di un negozio vi sono 20 CD-Rom di software, di cui 2 di grafica e gli altri

Dettagli

Esercizi di Probabilità e Statistica

Esercizi di Probabilità e Statistica Esercizi di Probabilità e Statistica Samuel Rota Bulò 2 aprile 200 Funzioni di v.a., Media e Varianza Esercizio Calcolare la media delle distribuzioni binomiale, e quella di Poisson. Di quest ultima calcolare

Dettagli

Costruzione di macchine. Modulo di: Progettazione probabilistica e affidabilità. Marco Beghini. Lezione 3: Variabili aleatorie discrete notevoli

Costruzione di macchine. Modulo di: Progettazione probabilistica e affidabilità. Marco Beghini. Lezione 3: Variabili aleatorie discrete notevoli Costruzione di macchine Modulo di: Progettazione probabilistica e affidabilità Marco Beghini Lezione 3: Variabili aleatorie discrete notevoli Esperimenti binari ripetuti o esperimenti bernoulliani (Bernoulli

Dettagli

Esercizi di calcolo delle probabilita

Esercizi di calcolo delle probabilita Esercizi di calcolo delle probabilita 1 Supponiamo di lanciare per 6 volte un dado bilanciato Allora la probabilità di ottenere 2 volte un multiplo di 3 vale 80 243 ; b 160 243 ; c 40 81 ; d 4 9 2 Un correttore

Dettagli

VARIABILI ALEATORIE Una moneta equilibrata viene lanciata più volte. Qual è la probabilità che al 6 lancio:

VARIABILI ALEATORIE Una moneta equilibrata viene lanciata più volte. Qual è la probabilità che al 6 lancio: VARIABILI ALEATORIE. Una moneta equilibrata viene lanciata più volte. Qual è la probabilità che al lancio: a) si abbia testa per la prima volta? b) Si sia avuto testa almeno una volta? c) Si sia avuta

Dettagli

ESERCIZI SU EVENTI E VARIABILI ALEATORIE DISCRETE

ESERCIZI SU EVENTI E VARIABILI ALEATORIE DISCRETE ESERCIZI SU EVENTI E VARIABILI ALEATORIE DISCRETE Docente titolare: Irene Crimaldi 26 novembre 2009 Es.1 Supponendo che la probabilità di nascita maschile e femminile sia la stessa, calcolare la probabilità

Dettagli

Tutorato di Complementi di Analisi Matematica e Statistica 30 maggio 2016

Tutorato di Complementi di Analisi Matematica e Statistica 30 maggio 2016 Tutorato di Complementi di Analisi Matematica e Statistica 30 maggio 2016 Esercizi possibili di probabilità e statistica Notazioni: U(a, b) è la distribuzione di probabilità uniforma nell intervallo (a,

Dettagli

PROBLEMI DI PROBABILITÀ

PROBLEMI DI PROBABILITÀ PROBLEMI DI PROBABILITÀ 1. Si dispongono a caso su uno scaffale sette libri, dei quali tre trattano di matematica. Qual è la probabilità che i tre libri di matematica si vengano a trovare l uno accanto

Dettagli

Probabilità e Statistica

Probabilità e Statistica Probabilità e Statistica Variabili Casuali multidimensionali Marco Pietro Longhi C.d.L.: Ingegneria Elettronica e delle Telecomunicazioni, Ingegneria Informatica a.s. 2/29 Marco Pietro Longhi Prob. e Stat.

Dettagli

Scritto del

Scritto del Dip. di Ingegneria, Univ. Roma Tre Prof. E. Scoppola, Dott.M. Quattropani Probabilità e Statistica, 17-18, I semestre Settembre 18 Scritto del - 9-18 Cognome Nome Matricola Esercizio 1. Un urna contiene

Dettagli

Esercizi 6 - Variabili aleatorie vettoriali, distribuzioni congiunte

Esercizi 6 - Variabili aleatorie vettoriali, distribuzioni congiunte Esercizi - Variabili aleatorie vettoriali, distribuzioni congiunte Esercizio. X e Y sono v.a. sullo stesso spazio di probabilità (Ω, E, P). X segue la distribuzione geometrica modificata di parametro p

Dettagli

ESERCIZI DI PROBABILITA

ESERCIZI DI PROBABILITA ESERCIZI DI PROBABILITA Sezione 1. Spazi di Probabilità e Indipendenza. Per convenienza dello studente si danno le risposte di alcuni esercizi. 1) Si consideri lo spazio di probabilità corrispondente alla

Dettagli

Esercizi - Fascicolo III

Esercizi - Fascicolo III Esercizi - Fascicolo III Esercizio 1 In una procedura di controllo di produzione, n processori prodotti da un processo industriale vengono sottoposti a controllo. Si assuma che ogni pezzo, indipendentemente

Dettagli

Statistica A. Ingegneria Logistica della Produzione - Teledidattico Prova del , X 2

Statistica A. Ingegneria Logistica della Produzione - Teledidattico Prova del , X 2 Esercizio 1 Si considerino tre variabili casuali, e che seguono tutte una distribuzione esponenziale con parametro rispettivamente uguale a 1, 2 e 4. Si calcoli media e varianza di Y = nel caso in cui

Dettagli

Nozioni preliminari... 1 Notazioni... 1 Alcunirichiamidianalisimatematica... 3 Sommeinfinite... 3

Nozioni preliminari... 1 Notazioni... 1 Alcunirichiamidianalisimatematica... 3 Sommeinfinite... 3 Indice Nozioni preliminari... 1 Notazioni... 1 Alcunirichiamidianalisimatematica... 3 Sommeinfinite... 3 1 Spazi di probabilità discreti: teoria... 7 1.1 Modelli probabilistici discreti..... 7 1.1.1 Considerazioni

Dettagli

STATISTICA ESERCITAZIONE 10. Dott. Giuseppe Pandolfo. 26 gennaio 2015

STATISTICA ESERCITAZIONE 10. Dott. Giuseppe Pandolfo. 26 gennaio 2015 STATISTICA ESERCITAZIONE 10 Dott. Giuseppe Pandolfo 26 gennaio 2015 Esercizio 1 Presso uno sportello bancomat persone su 5 fanno operazione di versamento. Si supponga di estrarre (con riposizione) in maniera

Dettagli

PROCESSI STOCASTICI 1: ESERCIZI

PROCESSI STOCASTICI 1: ESERCIZI PROCESSI STOCASTICI 1: ESERCIZI (1) ESERCIZIO: Date P e Q matrici stocastiche, dimostrare che la matrice prodotto P Q è una matrice stocastica. Dedurre che la potenza P n e il prodotto P 1 P 2 P n sono

Dettagli

Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica Fisciano, 10/1/2012

Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica Fisciano, 10/1/2012 Fisciano, 10/1/2012 Esercizio 1 Un esperimento consiste nel generare a caso un vettore di interi (x 1, x 2, x 3, x 4 ), dove x i {1, 2, 3, 4, 5, 6} i. (i) Si individui lo spazio campionario, determinandone

Dettagli

Scrivere su ogni foglio NOME e COGNOME. Le risposte devono essere giustificate sui fogli protocollo e riportate nel foglio RISPOSTE.

Scrivere su ogni foglio NOME e COGNOME. Le risposte devono essere giustificate sui fogli protocollo e riportate nel foglio RISPOSTE. CORSO DI CALCOLO DELLE PROBABILITÀ o modulo - PROVA d esame del 9/02/200 - Laurea Quadriennale in Matematica - Prof. Nappo Scrivere su ogni foglio NOME e COGNOME. Le risposte devono essere giustificate

Dettagli

CALCOLO DELLE PROBABILITA - 24 Giugno 2015 CdL in STAD, SIGAD Compito intero Seconda prova in itinere: esercizi 4,5,6.

CALCOLO DELLE PROBABILITA - 24 Giugno 2015 CdL in STAD, SIGAD Compito intero Seconda prova in itinere: esercizi 4,5,6. Cognome e Nome: Matricola CdS CALCOLO DELLE PROBABILITA - 4 Giugno 5 CdL in STAD, SIGAD Compito intero Seconda prova in itinere: esercizi 4,5, Motivare dettagliatamente le risposte su fogli allegati e

Dettagli

Ingegneria Logistica e della Produzione - Teledidattico. Prova del

Ingegneria Logistica e della Produzione - Teledidattico. Prova del Compito A Statistica A Ingegneria Logistica e della Produzione - Teledidattico Prova del 4-04-2006 Cognome e Nome......N 0 di Matricola...... Esercizio 1 Si considerino tre variabili casuali X 1, X 2 e

Dettagli

CP110 Probabilità: Esame 5 giugno Testo e soluzione

CP110 Probabilità: Esame 5 giugno Testo e soluzione Dipartimento di Matematica, Roma Tre Pietro Caputo 21-11, II semestre 5 giugno, 212 CP11 Probabilità: Esame 5 giugno 212 Testo e soluzione 1. (6 pts) Sette biglietti numerati da 1 a 7 vengono distribuiti

Dettagli

Leggi di distribuzione

Leggi di distribuzione Leggi di distribuzione 1 Esercizio 0.1 Una sorgente binaria genera le cifre 0 e 1 in modo casuale, con probabilità 0.4 e 0.6, rispettivamente. Calcolare la probabilità che, in una sequenza a 5 cifre, si

Dettagli

Esercizi: fascicolo 4

Esercizi: fascicolo 4 Esercizi: fascicolo 4 Esercizio 1 Dimostrare le seguenti proprietà (1), (2) e (3): (1) X 1 = 0 X 0; (2) X L 1 (Ω, P ), λ R λx 1 = λ X 1 ; (3) X, Y L 1 (Ω, P ) X + Y 1 X 1 + Y 1. Esercizio 2 Si estraggono

Dettagli

Corsi di Laurea in Matematica Probabilità I Anno Accademico 2012-2013 5 giugno 2013

Corsi di Laurea in Matematica Probabilità I Anno Accademico 2012-2013 5 giugno 2013 Corsi di Laurea in Matematica Probabilità I Anno Accademico 2012-201 5 giugno 201 L uso di calcolatrici o testi non è consentito. Motivare chiaramente i procedimenti e i risultati proposti. Rispondere

Dettagli

Equidistribuzione su un insieme finito

Equidistribuzione su un insieme finito su un insieme finito È la distribuzione che abbiamo già visto per il lancio del dado. Se {x 1, x 2,..., x n } sono gli n diversi valori che una variabile aleatoria X può assumere e tali valori sono equiprobabili,

Dettagli

Statistica A. Ingegneria Logistica della Produzione - Teledidattico Prova del var[4-3x]=...

Statistica A. Ingegneria Logistica della Produzione - Teledidattico Prova del var[4-3x]=... 1. Se E[X] 1 e var [X] 5, si calcoli: E 4 X 4X 4 E [ X ] 4 E [ X ]4 V [ X ] E [ X ] 4 E [ X ]14 E [(+ X) ]... V 3X 9V X 45 var[4-3x].... Le probabilità di chiusura dei cinque relè nella figura sottostante

Dettagli

Matematica e Statistica per Scienze Ambientali

Matematica e Statistica per Scienze Ambientali per Scienze Ambientali Variabili aleatorie - Appunti 1 1 Dipartimento di Matematica Sapienza, Università di Roma Roma, Gennaio 2013 Variabili aleatorie Un numero aleatorio è un esempio di variabile aleatoria.

Dettagli

(e it + e 5 2 it + e 3it )

(e it + e 5 2 it + e 3it ) CALCOLO DELLE PROBABILITÀ - 13 gennaio 1999 1. Siano A, B, C eventi, con P (A) = 0.3, P (B) = 0.5, P (C) = 0.7, e per i quali è noto che i relativi costituenti sono C 1 = A c B c C c, C 2 = AB c C c, C

Dettagli

ESERCIZI. Gli esercizi più complessi sono contrassegnati con asterisco. 1. SPAZI DI PROBABILITA. 1a. Probabilità discreta.

ESERCIZI. Gli esercizi più complessi sono contrassegnati con asterisco. 1. SPAZI DI PROBABILITA. 1a. Probabilità discreta. ESERCIZI Gli esercizi più complessi sono contrassegnati con asterisco. a. Probabilità discreta.. SPAZI DI PROBABILITA.. Si consideri lo spazio di probabilità finito corrispondente alla somma dei risultati

Dettagli

CP110 Probabilità: Esame del 25 gennaio, Testo e soluzione

CP110 Probabilità: Esame del 25 gennaio, Testo e soluzione Dipartimento di Matematica, Roma Tre Pietro Caputo 2009-2010, II semestre 25 gennaio, 2011 CP110 Probabilità: Esame del 25 gennaio, 2011 Testo e soluzione 1. (6 pts Un mazzo di 20 carte contiene 15 carte

Dettagli

Scrivere su ogni foglio NOME e COGNOME. Le risposte devono essere giustificate sui fogli protocollo e riportate nel foglio RISPOSTE.

Scrivere su ogni foglio NOME e COGNOME. Le risposte devono essere giustificate sui fogli protocollo e riportate nel foglio RISPOSTE. Corso di Laurea Triennale in Matematica Corso di Calcolo delle Probabilità A. A. /5 prova scritta (//5(docenti G. Nappo, F. Spizzichino La prova scritta consiste nello svolgimento dei punti non facoltativi

Dettagli

Esercitazione 1 del corso di Statistica (parte 2)

Esercitazione 1 del corso di Statistica (parte 2) Esercitazione del corso di Statistica (parte Dott.ssa Paola Costantini 8 Gennaio 0 Esercizio n Compro due cassette contenenti 0 piante di rosa che ancora devono sbocciare. Nella prima cassetta ci sono

Dettagli

Distribuzioni di probabilità discrete. Prof.ssa Fabbri Francesca Classe 5C

Distribuzioni di probabilità discrete. Prof.ssa Fabbri Francesca Classe 5C Distribuzioni di probabilità discrete Prof.ssa Fabbri Francesca Classe 5C Esempio Consideriamo un urna con 6 palline Verdi e 4 palline Gialle; estraiamo senza reimmissione 3 palline e valutiamo l evento:

Dettagli

CP110 Probabilità: Esame 4 luglio Testo e soluzione

CP110 Probabilità: Esame 4 luglio Testo e soluzione Dipartimento di Matematica, Roma Tre Pietro Caputo 2011-12, II semestre 4 luglio, 2012 CP110 Probabilità: Esame 4 luglio 2012 Testo e soluzione 1. (6 pts) Una scatola contiene 10 palline numerate da 1

Dettagli

CALCOLO DELLE PROBABILITÀ - 9 giugno 1998 Scrivere le risposte negli appositi spazi Motivare dettagliatamente le risposte su fogli allegati

CALCOLO DELLE PROBABILITÀ - 9 giugno 1998 Scrivere le risposte negli appositi spazi Motivare dettagliatamente le risposte su fogli allegati CALCOLO DELLE PROBABILITÀ - 9 giugno 1998 1. Dati gli eventi A,B,C, ognuno dei quali implica il successivo, e tali che P (A) è metà della probabilità di B, che a sua volta ha probabilità metà di quella

Dettagli

I Sessione I Prova Scritta o Recupero Esonero di Probabilità e Statistica a.a. 2012/ Giugno 2013

I Sessione I Prova Scritta o Recupero Esonero di Probabilità e Statistica a.a. 2012/ Giugno 2013 I Sessione I Prova Scritta o Recupero Esonero di Probabilità e Statistica a.a. / 9 Giugno Recupero I esonero o prova scritta di Probabilità da 5 cfu o di Probabilità e Statistica da cfu: esercizio ; esercizio

Dettagli

ESERCIZI. Gli esercizi di maggiore difficoltà sono contrassegnati con un asterisco. 1. SPAZI DI PROBABILITA.

ESERCIZI. Gli esercizi di maggiore difficoltà sono contrassegnati con un asterisco. 1. SPAZI DI PROBABILITA. ESERCIZI Gli esercizi di maggiore difficoltà sono contrassegnati con un asterisco.. SPAZI DI PROBABILITA.. Si consideri lo spazio di probabilità finito corrispondente alla somma dei risultati di due dadi

Dettagli

Variabili casuali (1, T ) 1+0=1 1/16 (1 T ) 1 1/16 (1, C) 1+1=2 1/16 (1 C) 1 1/16 (1, T ) 9+0=9 1/16 (9, C) 9+1=10 1/16

Variabili casuali (1, T ) 1+0=1 1/16 (1 T ) 1 1/16 (1, C) 1+1=2 1/16 (1 C) 1 1/16 (1, T ) 9+0=9 1/16 (9, C) 9+1=10 1/16 Variabili casuali Soluzione Es.. Lo spazio campionario Ω è costituito da tutti gli accoppiamenti asso e T o C e nove con T o C quindi 4*2 +4*2 = 6 coppie di valori: Ω = {, T,, T,, T, T,, C,, C,, C,, C,,

Dettagli

COMPITO n. 1. a) Determinare la distribuzione del numero X di palline nere presenti nell urna.

COMPITO n. 1. a) Determinare la distribuzione del numero X di palline nere presenti nell urna. Università di Siena a.a. 28/9 Docente D. Papini COMPITO n. 1 a) Un dado non truccato viene lanciato due volte. Quant è la probabilità dell evento: al primo lancio esce un numero minore o uguale a 2 ed

Dettagli

Probabilità e Statistica Esercitazioni. a.a. 2009/2010. C.d.L.: Ingegneria Elettronica e delle Telecomunicazioni, Ingegneria Informatica

Probabilità e Statistica Esercitazioni. a.a. 2009/2010. C.d.L.: Ingegneria Elettronica e delle Telecomunicazioni, Ingegneria Informatica Probabilità e Statistica Esercitazioni a.a. 2009/200 C.d.L.: Ingegneria Elettronica e delle Telecomunicazioni, Ingegneria Informatica Variabili casuali I Ines Campa Probabilità e Statistica - Esercitazioni

Dettagli

Probabilità e Statistica

Probabilità e Statistica Cognome e Nome............................................................................... C. d. L.: GESL Anno di Corso: 1 2 3 altro Matricola....................................... Firma.......................................

Dettagli

Esercizi svolti di statistica. Gianpaolo Gabutti

Esercizi svolti di statistica. Gianpaolo Gabutti Esercizi svolti di statistica Gianpaolo Gabutti (gabuttig@hotmail.com) 1 Introduzione Questo breve documento contiene lo svolgimento di alcuni esercizi di statistica da me svolti durante la preparazione

Dettagli

Compito di Probabilità e Statistica

Compito di Probabilità e Statistica Compito di Probabilità e Statistica Tempo: 180 Minuti 23 Giugno 2017, 10:00-13:00 Corso di Laurea in Informatica Docente: Marco Formentin Nome: Cognome: Numero di matricola: Esercizio 1 2 3 4 5 6 Punti

Dettagli

CP110 Probabilità: esame del 20 giugno 2017

CP110 Probabilità: esame del 20 giugno 2017 Dipartimento di Matematica, Roma Tre Pietro Caputo 6-7, II semestre giugno, 7 CP Probabilità: esame del giugno 7 Cognome Nome Matricola Firma Nota:. L unica cosa che si puo usare durante l esame è una

Dettagli

Prova d esame di Istituzioni di Calcolo delle Probabilità Laurea Triennale in Scienze Statistica. 09/09/2013

Prova d esame di Istituzioni di Calcolo delle Probabilità Laurea Triennale in Scienze Statistica. 09/09/2013 Prova d esame di Istituzioni di Calcolo delle Probabilità Laurea Triennale in Scienze Statistica. 09/09/2013 COGNOME e NOME... N. MATRICOLA... Esercizio 1. (V. 12 punti.) Supponiamo di avere due urne che

Dettagli

DOMANDA 1: mettere una croce sulla affermazione esatta (90 89)

DOMANDA 1: mettere una croce sulla affermazione esatta (90 89) PROVA D ESAME - 0 marzo 00 nome: cognome: SSIS-INDIRIZZO MATEMATICA E MATEMATICA APPLICATA (primo anno MATEMATICA APPLICATA B: CALCOLO DELLE PROBABILITÀ Per le domande a risposta aperta il punteggio varia

Dettagli

c) Ancora in corrispondenza allo stesso valore di p e ponendo Y = minorazione, fornita dalla diseguaglianza di Chebichev, per la probabilita

c) Ancora in corrispondenza allo stesso valore di p e ponendo Y = minorazione, fornita dalla diseguaglianza di Chebichev, per la probabilita Laurea Triennale in Matematica Corso di Calcolo delle Probabilita I A.A. 00/00 (Docenti: M. Piccioni, F. Spizzichino) a prova di esonero 6 giugno 00 Risolvere almeno tre dei seguenti esercizi.. Indichiamo

Dettagli

PROBABILITA. DEFINIZIONE: Ogni singolo risultato di un esperimento casuale si chiama evento elementare

PROBABILITA. DEFINIZIONE: Ogni singolo risultato di un esperimento casuale si chiama evento elementare PROBABILITA La teoria della probabilità si applica ad esperimenti aleatori o casuali: ossia, esperimenti il cui risultato non è prevedibile a priori. Ad esempio, lancio di un dado, lancio di una moneta,

Dettagli

b = 1 2σ 3. La lunghezza di una barra è un numero aleatorio X con densità della forma 0, x 0, 0 < x 1 a = 1 F (x) = 2 2x 1 x2

b = 1 2σ 3. La lunghezza di una barra è un numero aleatorio X con densità della forma 0, x 0, 0 < x 1 a = 1 F (x) = 2 2x 1 x2 CALCOLO DELLE PROBABILITÀ E STATISTICA - 0 gennaio 2002 Informatica (N.O.) (Canali 4) esercizi -4 Vecchio Ordinamento esercizi -6. Da un lotto contenente 4 pezzi buoni e 2 difettosi si estraggono senza

Dettagli

CP110 Probabilità: Esame 13 settembre Testo e soluzione

CP110 Probabilità: Esame 13 settembre Testo e soluzione Dipartimento di Matematica, Roma Tre Pietro Caputo 2011-12, II semestre 13 settembre, 2012 CP110 Probabilità: Esame 13 settembre 2012 Testo e soluzione 1. (6 pts) Una scatola contiene 10 palline, 8 bianche

Dettagli

CP110 Probabilità: Esonero 2. Testo e soluzione

CP110 Probabilità: Esonero 2. Testo e soluzione Dipartimento di Matematica, Roma Tre Pietro Caputo 29-2, II semestre 25 maggio, 2 CP Probabilità: Esonero 2 Testo e soluzione . (7 pt) Siano T, T 2 variabili esponenziali indipendenti, di parametri λ =

Dettagli

LEZIONE 2.5. corso di statistica. Francesco Lagona Università Roma Tre. LEZIONE 2.5 p. 1/12

LEZIONE 2.5. corso di statistica. Francesco Lagona Università Roma Tre. LEZIONE 2.5 p. 1/12 LEZIONE 2.5 p. 1/12 LEZIONE 2.5 corso di statistica Francesco Lagona Università Roma Tre LEZIONE 2.5 p. 2/12 distribuzione doppia di due variabili aleatorie consideriamo la distribuzione doppia di due

Dettagli

Corso di Statistica. Distribuzioni di probabilità per variabili casuali discrete. Prof.ssa T. Laureti a.a

Corso di Statistica. Distribuzioni di probabilità per variabili casuali discrete. Prof.ssa T. Laureti a.a Corso di Statistica Distribuzioni di probabilità per variabili casuali discrete Prof.ssa T. Laureti a.a. 2013-2014 1 Variabili casuale di Bernoulli La v.c. di Bernoulli trae origine da una prova nella

Dettagli

Esercizi di Probabilità - Matematica Applicata a. a aprile 2014

Esercizi di Probabilità - Matematica Applicata a. a aprile 2014 Esercizi di Probabilità - Matematica Applicata a. a. 2013-3014 db 1 aprile 2014 1 Funzione di ripartizione Si dice funzione di ripartizione o funzione cumulativa delle frequenze di una variabile casuale

Dettagli

CP110 Probabilità: Esame 2 luglio Testo e soluzione

CP110 Probabilità: Esame 2 luglio Testo e soluzione Dipartimento di Matematica, Roma Tre Pietro Caputo 212-13, II semestre 2 luglio, 213 CP11 Probabilità: Esame 2 luglio 213 Testo e soluzione 1. (6 pts Due mazzi di carte francesi vengono uniti e mischiati.

Dettagli

Tutorato di Complementi di Analisi Matematica e Statistica 26 maggio 2016

Tutorato di Complementi di Analisi Matematica e Statistica 26 maggio 2016 Tutorato di Complementi di Analisi Matematica e Statistica 26 maggio 2016 Esercizi possibili di probabilità e statistica Notazioni: U(a, b) è la distribuzione di probabilità uniforma nell intervallo (a,

Dettagli

CP110 Probabilità: Esame del 15 settembre Testo e soluzione

CP110 Probabilità: Esame del 15 settembre Testo e soluzione Dipartimento di Matematica, Roma Tre Pietro Caputo 2009-2010, II semestre 15 settembre, 2010 CP110 Probabilità: Esame del 15 settembre 2010 Testo e soluzione 1. (6 pts) 10 carte numerate da 1 a 10 vengono

Dettagli

Probabilità 1, laurea triennale in Matematica II prova di valutazione in itinere a.a. 2008/09

Probabilità 1, laurea triennale in Matematica II prova di valutazione in itinere a.a. 2008/09 robabilità, laurea triennale in Matematica II prova di valutazione in itinere a.a. 008/09. Francesco lancia ripetutamente due dadi non truccati: sia T il numero di lanci necessario ad ottenere per la prima

Dettagli

ESERCITAZIONE N. 5 corso di statistica

ESERCITAZIONE N. 5 corso di statistica ESERCITAZIONE N. 5corso di statistica p. 1/27 ESERCITAZIONE N. 5 corso di statistica Marco Picone Università Roma Tre ESERCITAZIONE N. 5corso di statistica p. 2/27 Introduzione Variabili aleatorie discrete

Dettagli

Esercitazione del 29 aprile 2014

Esercitazione del 29 aprile 2014 Esercitazione del 9 aprile 014 Esercizio 10.13 pg. 94 Complemento: Calcolare la probabilità che un negozio apra tra le sette e venti e le nove e quaranta del mattino. Soluzione: Siccome non è nota la distribuzione

Dettagli

Lezione 12. Statistica. Alfonso Iodice D Enza Università degli studi di Cassino. Lezione 12. A. Iodice.

Lezione 12. Statistica. Alfonso Iodice D Enza Università degli studi di Cassino. Lezione 12. A. Iodice. discrete uniforme Bernoulli Poisson Statistica Alfonso Iodice D Enza iodicede@unicas.it Università degli studi di Cassino () Statistica 1 / 56 Outline discrete uniforme Bernoulli Poisson 1 2 discrete 3

Dettagli

Esercitazione del 04/06/2015 Probabilità e Statistica Foglio 14

Esercitazione del 04/06/2015 Probabilità e Statistica Foglio 14 Esercitazione del 0/06/05 Probabilità e Statistica Foglio David Barbato Esercizio. Ci sono 0 monetine di cui 5 con due teste, con due croci e regolari una moneta regolare ha una faccia testa e una faccia

Dettagli

III Appello di Calcolo delle Probabilità Laurea Triennale in Matematica 2018/19

III Appello di Calcolo delle Probabilità Laurea Triennale in Matematica 2018/19 III Appello di Calcolo delle Probabilità Laurea Triennale in Matematica 8/9 Martedì luglio 9 Cognome: Nome: Email: Se non è espressamente indicato il contrario, per la soluzione degli esercizi è possibile

Dettagli

STATISTICA ESERCITAZIONE 9

STATISTICA ESERCITAZIONE 9 STATISTICA ESERCITAZIONE 9 Dott. Giuseppe Pandolfo 19 Gennaio 2015 REGOLE DI CONTEGGIO Sequenze ordinate Sequenze non ordinate Estrazioni con ripetizione Estrazioni senza ripetizione Estrazioni con ripetizione

Dettagli

Variabili Casuali multidimensionali

Variabili Casuali multidimensionali Probabilità e Statistica Esercitazioni a.a. 27/2 C.d.L.: Ingegneria Elettronica e delle Telecomunicazioni, Ingegneria Informatica Variabili Casuali multidimensionali Marco Pietro Longhi Probabilità e Statistica

Dettagli

PROBABILITÀ I. a.a. 2011/2012 DIARIO DELLE LEZIONI

PROBABILITÀ I. a.a. 2011/2012 DIARIO DELLE LEZIONI PROBABILITÀ I. a.a. 2011/2012 DIARIO DELLE LEZIONI Settimana 5-9 marzo. Elementi di analisi combinatoria (vedasi capitolo I del Ross). Integrazioni: triangolo di Tartaglia, dimostrazione diretta della

Dettagli

Probabilità: esercizi vari

Probabilità: esercizi vari 10 Probabilità: esercizi vari 10.1. Combinatorica e probabilità uniforme Esercizio 10.1.1. Si lancia una moneta non truccata per n volte e, ogni volta, si guarda se esce testa o croce. Quanti sono i possibili

Dettagli

Probabilità e Processi stocastici. Ingegneria Robotica e dell Automazione. Prova scritta del giorno 15/12/14

Probabilità e Processi stocastici. Ingegneria Robotica e dell Automazione. Prova scritta del giorno 15/12/14 Probabilità e Processi stocastici. Ingegneria Robotica e dell Automazione. Prova scritta del giorno 15/12/14 In ingegneria un sistema formato da n componenti è detto k su n se funziona quando almeno k

Dettagli

PROBABILITÀ E STATISTICA - 23 Giugno 2017 Scrivere le risposte negli appositi spazi. Motivare dettagliatamente le risposte su fogli allegati

PROBABILITÀ E STATISTICA - 23 Giugno 2017 Scrivere le risposte negli appositi spazi. Motivare dettagliatamente le risposte su fogli allegati PROBABILITÀ E STATISTICA - 23 Giugno 2017 Scrivere le risposte negli appositi spazi. Motivare dettagliatamente le risposte su fogli allegati 1. - Un urna contiene 2 palline bianche e 28 nere; da essa vengono

Dettagli

Esercizi/domande su probabilità in spazi discreti, approccio classico e frequentistico. Daniela Bertacchi

Esercizi/domande su probabilità in spazi discreti, approccio classico e frequentistico. Daniela Bertacchi Esercizi/domande su probabilità in spazi discreti, approccio classico e frequentistico Daniela Bertacchi Probabilità nel caso discreto Se Ω è discreto, per avere la probabilità di ogni evento basta conoscere:

Dettagli

CALCOLO DELLE PROBABILITÀ

CALCOLO DELLE PROBABILITÀ CALCOLO DELLE PROBABILITÀ - gennaio 000 Elettronici: nn. 4 Informatici: nn. 6. Un lotto contiene pezzi buoni ed un solo pezzo difettoso. Si effettuano tre estrazioni senza restituzione, e sia E i = pezzo

Dettagli

Calcolo delle Probabilità 2

Calcolo delle Probabilità 2 Prova d esame di Calcolo delle Probabilità 2 Maggio 2006 Sia X una variabile aleatoria distribuita secondo la densità seguente ke x 1 x < 0 f X (x) = 1/2 0 x 1. 1. Determinare il valore del parametro reale

Dettagli

1 Eventi. Operazioni tra eventi. Insiemi ed eventi. Insieme dei casi elementari. Definizione di probabilità.

1 Eventi. Operazioni tra eventi. Insiemi ed eventi. Insieme dei casi elementari. Definizione di probabilità. Quella che segue e la versione compatta delle slides usate a lezioni. NON sono appunti. Come testo di riferimento si può leggere Elementi di calcolo delle probabilità e statistica Rita Giuliano. Ed ETS

Dettagli

Corso di Laurea in Ingegneria Informatica e Automatica (M-Z) Università di Roma La Sapienza CALCOLO DELLE PROBABILITÀ E STATISTICA ESAME DEL 6/02/2017

Corso di Laurea in Ingegneria Informatica e Automatica (M-Z) Università di Roma La Sapienza CALCOLO DELLE PROBABILITÀ E STATISTICA ESAME DEL 6/02/2017 Corso di Laurea in Ingegneria Informatica e Automatica (M-Z Università di Roma La Sapienza CALCOLO DELLE PROBABILITÀ E STATISTICA ESAME DEL 6/02/2017 NOME: COGNOME: MATRICOLA: Esercizio 1 Nel gioco del

Dettagli

1.- Una scatola contiene 5 palline (bianche o nere, con al più una pallina nera). Considerato

1.- Una scatola contiene 5 palline (bianche o nere, con al più una pallina nera). Considerato CALCOLO DELLE PROBABILITA - 14 gennaio 2006 Elettronica I o mod.: Es.1 4. Nettuno: Es.1 3. V.O.: Es.1 6. 1.- Una scatola contiene 5 palline (bianche o nere, con al più una pallina nera). Considerato l

Dettagli

STATISTICA: esercizi svolti sulle VARIABILI CASUALI

STATISTICA: esercizi svolti sulle VARIABILI CASUALI STATISTICA: esercizi svolti sulle VARIABILI CASUALI VARIABILI CASUALI 2 VARIABILI CASUALI. Variabili casuali generiche. Si supponga che un dado truccato, formato da sei facce contrassegnate dai numeri

Dettagli

Esercitazione 1 del corso di Statistica 2

Esercitazione 1 del corso di Statistica 2 Esercitazione 1 del corso di Statistica 2 Prof. Domenico Vistocco Dott.ssa Paola Costantini Esercizio n. 1 Estraendo due carte da un mazzo di carte napoletane con la reimmissione della carta nel mazzo

Dettagli

Esercitazione del 19/02/2013 Istituzioni di Calcolo delle Probabilità

Esercitazione del 19/02/2013 Istituzioni di Calcolo delle Probabilità Esercitazione del 19/0/013 Istituzioni di Calcolo delle Probabilità David Barbato Variabili aleatorie esponenziali. Minimo di v.a. esponenziali indipendenti. Ricordiamo innanzitutto che due variabili aleatorie

Dettagli

1 Esercizi tutorato 1/4

1 Esercizi tutorato 1/4 Esercizi tutorato 1/ 1 1 Esercizi tutorato 1/ Esercizio 11 Siano X e Y due va discrete indipendenti di distribuzione geometrica con parametro p [0, 1] (i) Si calcoli la legge di X + Y, è una legge nota?

Dettagli

CP110 Probabilità: Esame del 6 giugno Testo e soluzione

CP110 Probabilità: Esame del 6 giugno Testo e soluzione Dipartimento di Matematica, Roma Tre Pietro Caputo 21-11, II semestre 6 giugno, 211 CP11 Probabilità: Esame del 6 giugno 211 Testo e soluzione 1. (6 pts) Ci sono 6 palline, di cui nere e rosse. Ciascuna,

Dettagli

Vettori Aleatori discreti

Vettori Aleatori discreti Vettori Aleatori discreti Un vettore aleatorio X =(X,X 2,...,X n ) si dice discreto se esiste un insieme finito o numerabile C R n tale che P (X = x) >, 8x 2 C, P (X = x) =, 8x /2 C, dove, ponendo x =(x,...,x

Dettagli

Esercitazione del 28/02/2012 Istituzioni di Calcolo delle Probabilità

Esercitazione del 28/02/2012 Istituzioni di Calcolo delle Probabilità Esercitazione del 8/0/01 Istituzioni di Calcolo delle Probabilità David Barbato barbato@math.unipd.it Esercizio 1. Sia X una v.a. aleatoria assolutamente continua con densità f X data da { 0 x < 0 f X

Dettagli

0 z < z < 2. 0 z < z 3

0 z < z < 2. 0 z < z 3 CALCOLO DELLE PROBABILITÀ o - 7 gennaio 004. Elettronica : 4; Nettuno: 3.. Data un urna di composizione incognita con palline bianche e nere, sia K = il numero di palline bianche nell urna è il doppio

Dettagli

Evento Aleatorio. Un evento si dice aleatorio se può o non può verificarsi (Alea in greco vuol dire dado)

Evento Aleatorio. Un evento si dice aleatorio se può o non può verificarsi (Alea in greco vuol dire dado) ELEMENTI DI CALCOLO DELLE PROBABILITA Evento Aleatorio Un evento si dice aleatorio se può o non può verificarsi (Alea in greco vuol dire dado) Esempi di eventi aleatori 1. Ottenere un certo numero nel

Dettagli

ESERCIZI DI MATEMATICA DISCRETA E PROBABILITÀ

ESERCIZI DI MATEMATICA DISCRETA E PROBABILITÀ ESERCIZI DI MATEMATICA DISCRETA E PROBABILITÀ Esercizi del 28/09/2016 (1) In quanti modo posso scegliere 2 persone tra 10? Quante sono le sequenze date da due cifre decimali? (2) Quanti sono i sottoinsiemi

Dettagli