Testarea ipotezelor statistice. Stud. Master - AMP. Cateva elemente recapitulative PRELUCRAREA DATELOR DE SONDAJ SI INFERENTA STATISTICA

Size: px
Start display at page:

Download "Testarea ipotezelor statistice. Stud. Master - AMP. Cateva elemente recapitulative PRELUCRAREA DATELOR DE SONDAJ SI INFERENTA STATISTICA"

Transcription

1 PRELUCRAREA DATELOR DE SONDAJ SI INFERENTA STATISTICA Tetarea potezelor tattce Stud. Mater - AMP ISAIC- MANIU ALEXANDRU web e-mal AL.ISAIC-MANIU@CSIE.ASE.RO 7.XI.03 Cateva elemete recaptulatve Etmare- operaţe de tablre, î baza datelor uu eşato, a valorlor parametrlor repartţe populaţe d care a fot prelevat eşatoul Rezultatul, e poate exprma prtr-o valoare ucă (etmator puctual), au prtr-u terval( umt frecvet terval de credere ) Utlzad doar părţ d populaţe, rezultatele obtute ut acompaate de aumte rcur Spre deoebre de tattca decrptvă, fereţa foloeşte procedee pecfce bazate pe modele matematce (î eeţă, probablte) petru aalza 7.XI.03 materalulu tattc orgazat de metodele decrptve Mede artmetcă de odaj (ample average, ample mea-value) Raportul dtre uma tuturor valorlor x obervate î eşatoul coderat ş umărul total al acetora: * x Obervaţ Î cazul valorlor obervate, arajate î orde crecătoare au decrecătoare: x x fx î care: umărul total al valorlor obervate; frecveţa abolută corepuzătoare valor x f frecveţa relatvă corepuzătoare valor x 7.XI.03 3 x

2 Meda caractert bare (alteratve ) Câd valorle varable aleatoare X ut proporţa elemetelor A au repectv a elemetelor o A (de exemplu, proporţa cetăţelor cu teţe de a e prezeţa la vot ş abeteşt), atuc valorle tpce repectve tpce ut: meda: M(X) = p dpera de odaj: Var²(X) = pq î care: volumul eşatoulu; p ş q proporţle repectve ale elemetelor A ş o A. 7.XI.03 4 Dpera de odaj - (S²) Mometul cetrat de ordul do: (x x) Valoarea umercă a acetu dcator tetc caracterzează împrăşterea repartţe tattce Dpera de odaj poate f folotă ca etmaţe aproxmatvă a dpere d populaţa orgară, coderâdu-e formula corectă: ( x x) Eroarea î etmarea uu parametru (^ - ) ude ^ ete rezultatul etmăr, ar ete parametrul etmat 7.XI.03 5 Iterval de îcredere (Cofdece terval). Iterval de îcredere ulateral (Oeded cofdece terval; Itervalle de coface ulatéral). Dacă Z ete o fucţe a valorlor obervate, ar ete u parametru de etmat al populaţe, atfel ca probabltatea ete cel puţ egală cu o probabltate fxata de cercetator tervalul cupr ître cea ma mcă valoare poblă a lu ş Z (au tervalul ître Z ş cea ma mare valoare poblă a lu ) ete tervalul ulateral de probabltate P petru. 7.XI.03 6

3 . Iterval de îcredere blateral Dacă Z ş Z ut două fucţ ale valorlor obervate, ar ete u parametru etmat al populaţe, atfel ca probabltatea ete cel puţ egală cu α, [ude - α ete u umăr fxat, poztv ş ma mc decât ], tervalul dtre Z ş Z ete u terval de îcredere blateral de petru Lmtele Z ş Z ale tervalulu de îcredere ut tattc care, î geeral, au valor dferte de la u eşato la altul 7.XI.03 7 Eror verfcarea potezelor tattce Eroare de geul ta : poteza H e repge, câd ea ete adevărată Eroare de geul al dolea: poteza H e admte, câd ea ete fală Probabltăţle de a f come eror ut: probabltatea eror de geul îtâ rc de geul I (α) ş repectv probabltatea eror de geul al dolea- rc de geul II (β ) 7.XI.03 8 Ipoteza ulă ş poteza alteratvă Afrmaţ aupra uua au ma multor parametr, au aupra uor repartţ, care urmează a f valdate pr tete tattce. Decza aupra poteze ule ete luată pe baza uu tet tattc. Tetul ete cotrut cu elemete aleatoare, ar decza comportă u aumt rc de eroare. H ( p ) H ( p ) 0 : p : p Ipoteza ulă (H0) e referă la afrmaţ upue tetăr, î tmp ce poteza alteratvă (H) e referă la afrmaţ care vor f acceptate dacă e repge poteza ulă. 7.XI

4 Tet tattc (Stattcal tet) Procedura tattcă pr care e decde dacă poteza ulă poate f repă î favoarea poteze alteratve au u. Î geeral, u tet prea apror o aumtă poteză, care trebue verfcată (de exemplu, poteza de depedeţă a obervaţlor, poteza de ormaltate,poteza egaltat uor med etc.). Tet eparametrc (Dtrbuto-free tet) Tetul î care fucţa de repartţe a tattc deczoale utlzate u depde de fucţa de repartţe a obervaţlor. Seul ete cel dat de termeul eglezec. Deumrea eparametrc a fot aleaă ma curâd petru uşurţa exprmăr. Î româă ar trebu ă puem tet depedet de repartţa ţală a, dar fd o formulare prea lugă -a optat petru eparametrc. 7.XI.03 0 TESTE PENTRU EGALITATEA MEDIILOR Tetul U Tet utlzat petru verfcarea potezelor refertoare la medle populaţlor ormale câd e cuoc dperle teoretce. Tetul U are forme dferte, î fucţe de potezele tattce formulate: Ex. :a) e verfcă poteza H0: m = m0, tetul U are exprea: x m U 0 7.XI.03 Tet U Tet utlzat petru verfcarea potezelor refertoare la medle populaţlor ormale câd e cuoc dperle teoretce. b) Câd e verfcă poteza egaltăţ a două med corepuzâd la două populaţ ormale care au aceeaş dpere teoretcă, tetul U are exprea: x x U 7.XI.03 4

5 c) Câd e verfcă poteza egaltăţ a două med, corepuzâd la două populaţ ormale care au dperle teoretce cuocute, îă eegale, tetul U are exprea: x x U Î exprele de ma u, x ş x ut medle artmetce de odaj, ar ş ut volumele eşatoaelor prelevate d populaţa orgară. Reguea crtcă a tetulu U ete U u( ), î care u( ) e cteşte d tabelul repartţe ormale ormate N(0,), atfel îcât: P[ U u( ) ] u( ) u( ) e z dz 7.XI.03 3 Tetul HI - patrat Reguea crtcă a tetulu petru verfcarea poteze p = p = = pm e cotrueşte pe baza dcatorulu tattc de forma: ( p ) = p care petru are repartţa cu k grade de lbertate 7.XI.03 4 Tet F Sedecor Tetul tattc î care, petru valdarea poteze ule, tattca utlzată preupue exteţa repartţe F. Tetul ete utlzat petru verfcarea poteze egaltăţ dperlor de odaj obţute î două eşatoae depedete Stattca tetulu F ete deft pr relaţa: F atfel îcât î care ş ut dperle de odaj ale celor două eşatoae. 7.XI

6 Repartţe t (t Studet dtrbuto) Repartţa de probabltate a ue varable aleatoare cotue, care are fucţa de detate de probabltate exprmată pr: f (t; ) t ude t de parametru,,... ar ete fucţa gamma. Obervaţe Raportul dtre două varable aleatoare depedete, umărătorul fd o varablă ormală ormată ş umtorul fd rădăca pătrată poztvă a raportulu dtre o varablă aleatoare ş umărul ău de grade de lbertate, ete o repartţe Studet cu grade de lbertate.dacă varabla aleatoare X are o repartţe Studet cu grade de lbertate, atuc: M(X) = 0; Var(X) 7.XI.03 6 Tetul t STUDENT Tetul tattc î care, petru valdarea poteze ule, tattca utlzată preupue exteţa repartţe t (Studet). Tetul ete aplcat, de exemplu, la următoarele probleme: a. câd e verfcă poteza H0: m = m0, dcatorul t are exprea: x m0 t cu grade de lbertate, fd volumul eşatoulu. b. câd e verfcă poteza egaltăţ a două med corepuzâd la două populaţ ormale care au aceeaş dpere teoretcă (ecuocută), dcatorul t are exprea: x x t ( ) ( ) 7.XI.03 7 cu grade de lbertate. c. câd e verfcă poteza egaltăţ a două med de odaj corepuzâd la două populaţ ormale care au dperle teoretce eegale, dcatorul t are exprea: t x x de grade de lbertate, rezultat d formula: aceată expree are u umăr ; c c ( c ) Reguea crtcă a tetulu t, î toate cazurle meţoate, ete: t t ( ) Petru 30, tetul t poate f îlocut cu tetul U. 7.XI

7 7.XI

APLICATII NUMERICE DE STATISTICA IN FARMACIE SI IN STUDIILE CLINICE VOL. I metode manuale. Editia a II a Revizuita

APLICATII NUMERICE DE STATISTICA IN FARMACIE SI IN STUDIILE CLINICE VOL. I metode manuale. Editia a II a Revizuita Costat Mrcou Roxaa Colette Sadulovc APLICATII NUMERICE DE STATISTICA IN FARMACIE SI IN STUDIILE CLINICE VOL. I metode mauale Edta a II a Revzuta EDITURA UNIVERSITARA CAROL DAVILA BUCURESTI, 00 Prof. dr.

More information

Lucrarea de laborator nr. 11

Lucrarea de laborator nr. 11 Metode Nuerce - Lucrarea de laborator 11 Lucrarea de laborator r. 11 I. Scopul lucrăr Aproxarea î ede pr etoda celor a c pătrate II. Coţutul lucrăr 1. Metoda celor a c pătrate. Procedur MAPLE ş exeple

More information

CURS 6: APROXIMAREA FUNCTIILOR PRIN REGRESIE

CURS 6: APROXIMAREA FUNCTIILOR PRIN REGRESIE CURS 6: APROXIMAREA FUNCTIILOR PRIN REGRESIE Metoda celor ma mc pătrate. Formularea probleme. Notaț Metoda celor ma mc pătrate (ale eror) este cea ma uzuală metodă de aproxmare a ue depedeţe y=y(x), date

More information

O tehnica fuzzy de partitionare si inductie automata bazata pe extensia fuzzy a distantei c 2

O tehnica fuzzy de partitionare si inductie automata bazata pe extensia fuzzy a distantei c 2 76 Revta Iformatca Ecoomca, r. (4 / 000 O tehca fuzzy de arttoare ducte automata bazata e etea fuzzy a dtate c Cof.dr. Vale GEORGESCU Uvertatea d Craova, vgeo@cetral.ucv.ro Lucrarea roue u tem de achzte

More information

Universitatea din Bucureşti Facultatea de Matematică şi Informatică. Matematică (Varianta 1)

Universitatea din Bucureşti Facultatea de Matematică şi Informatică. Matematică (Varianta 1) Uverstatea d Bucureşt 9.07.05 Facultatea de Matematcă ş Iformatcă Cocursul de admtere ule 05 Domeul de lceţă Calculatoare ş Tehologa Iformaţe Matematcă (Varata ). Toate valorle parametrulu real a petru

More information

APLICATII NUMERICE DE STATISTICA IN FARMACIE SI IN STUDIILE CLINICE

APLICATII NUMERICE DE STATISTICA IN FARMACIE SI IN STUDIILE CLINICE PREFATA Lucrarea de fata rerezta o cotuare a cart Statstca Alcata Farmace s Stud Clce aaruta Edtura Uverstara Carol Davla aul 7 s stetzeaza o arte d eereta a do autor, amado acelas tm s farmacst s matematce,

More information

ALGORITMI GENETICI DE OPTIMIZARE

ALGORITMI GENETICI DE OPTIMIZARE ALGORITMI GENETICI DE OPTIMIZARE George Dael Mateescu Rezuat. Algort geerc repreztă u struet utl petru rezolvarea ue clase larg de problee, pord de la prcp extrase d bologe. Scopul acestu artcol este de

More information

REVIEW OF SIMPLE LINEAR REGRESSION SIMPLE LINEAR REGRESSION

REVIEW OF SIMPLE LINEAR REGRESSION SIMPLE LINEAR REGRESSION REVIEW OF SIMPLE LINEAR REGRESSION SIMPLE LINEAR REGRESSION I lear regreo, we coder the frequecy dtrbuto of oe varable (Y) at each of everal level of a ecod varable (X). Y kow a the depedet varable. The

More information

1.3. OPERAŢII CU NUMERE NEZECIMALE

1.3. OPERAŢII CU NUMERE NEZECIMALE 1.3. OPERAŢII CU NUMERE NEZECIMALE 1.3.1 OPERAŢII CU NUMERE BINARE A. ADUNAREA NUMERELOR BINARE Reguli de bază: 0 + 0 = 0 transport 0 0 + 1 = 1 transport 0 1 + 0 = 1 transport 0 1 + 1 = 0 transport 1 Pentru

More information

8 The independence problem

8 The independence problem Noparam Stat 46/55 Jame Kwo 8 The depedece problem 8.. Example (Tua qualty) ## Hollader & Wolfe (973), p. 87f. ## Aemet of tua qualty. We compare the Huter L meaure of ## lghte to the average of coumer

More information

Simple Linear Regression Analysis

Simple Linear Regression Analysis LINEAR REGREION ANALYSIS MODULE II Lecture - 5 Smple Lear Regreo Aaly Dr Shalabh Departmet of Mathematc Stattc Ida Ittute of Techology Kapur Jot cofdece rego for A jot cofdece rego for ca alo be foud Such

More information

r y Simple Linear Regression How To Study Relation Between Two Quantitative Variables? Scatter Plot Pearson s Sample Correlation Correlation

r y Simple Linear Regression How To Study Relation Between Two Quantitative Variables? Scatter Plot Pearson s Sample Correlation Correlation Maatee Klled Correlato & Regreo How To Study Relato Betwee Two Quattatve Varable? Smple Lear Regreo 6.11 A Smple Regreo Problem 1 I there relato betwee umber of power boat the area ad umber of maatee klled?

More information

Prezentarea şi prelucrarea datelor experimentale

Prezentarea şi prelucrarea datelor experimentale Loretz JÄNTSCHI Prezetarea ş prelucrarea datelor epermetale Imprecs Precs ş Eact Ieact A s mol m K kg cd v v 3 v 5 v 4 v v 6 Repere î pla U.T.Press 3 ISBN 978-973-66-9-9 Prezetarea ş prelucrarea datelor

More information

Simple Linear Regression. How To Study Relation Between Two Quantitative Variables? Scatter Plot. Pearson s Sample Correlation.

Simple Linear Regression. How To Study Relation Between Two Quantitative Variables? Scatter Plot. Pearson s Sample Correlation. Correlato & Regreo How To Study Relato Betwee Two Quattatve Varable? Smple Lear Regreo 6. A Smple Regreo Problem I there relato betwee umber of power boat the area ad umber of maatee klled? Year NPB( )

More information

Linear Regression. Can height information be used to predict weight of an individual? How long should you wait till next eruption?

Linear Regression. Can height information be used to predict weight of an individual? How long should you wait till next eruption? Iter-erupto Tme Weght Correlato & Regreo 1 1 Lear Regreo 0 80 70 80 Heght 1 Ca heght formato be ued to predct weght of a dvdual? How log hould ou wat tll et erupto? Weght: Repoe varable (Outcome, Depedet)

More information

OPTIMIZAREA DECIZIILOR ÎN CONDIŢII DE RISC ŞI INCERTITUDINE

OPTIMIZAREA DECIZIILOR ÎN CONDIŢII DE RISC ŞI INCERTITUDINE 78 Optmzarea deczlor î codţ de rsc ş certtude OPTIMIZAA CIZIILO ÎN CONIŢII ISC ŞI INCTITUIN L Mâdru, LS Begu 2 Uverstatea George Barţu Braşov 2 Academa de Stud coomce Bucureşt INTOUC Î orce domeu de actvtate,

More information

Sisteme cu logica fuzzy

Sisteme cu logica fuzzy Sisteme cu logica fuzzy 1/15 Sisteme cu logica fuzzy Mamdani Fie un sistem cu logică fuzzy Mamdani două intrări x şi y ieşire z x y SLF Structura z 2/15 Sisteme cu logica fuzzy Mamdani Baza de reguli R

More information

Probleme de numărare: combinări, aranjamente, permutări de Manuela Prajea 1)

Probleme de numărare: combinări, aranjamente, permutări de Manuela Prajea 1) Probleme de umărare: combăr, arajamete, permutăr de Mauela Prajea 1) Lecța se adresează î prmul râd elevlor de gmazu care focuseaza cocursurle de matematcă hgh-level ș d acest motv se îcepe expuerea de

More information

Reaction Time VS. Drug Percentage Subject Amount of Drug Times % Reaction Time in Seconds 1 Mary John Carl Sara William 5 4

Reaction Time VS. Drug Percentage Subject Amount of Drug Times % Reaction Time in Seconds 1 Mary John Carl Sara William 5 4 CHAPTER Smple Lear Regreo EXAMPLE A expermet volvg fve ubject coducted to determe the relatohp betwee the percetage of a certa drug the bloodtream ad the legth of tme t take the ubject to react to a tmulu.

More information

EXAMEN LICENTA 2016 REZUMATELE SUBIECTELOR SI BIBLIOGRAFIA RECOMANDATA PENTRU PROBA 1 (EXAMEN ORAL)

EXAMEN LICENTA 2016 REZUMATELE SUBIECTELOR SI BIBLIOGRAFIA RECOMANDATA PENTRU PROBA 1 (EXAMEN ORAL) EXAMEN LICENTA 06 REZUMATELE SUBIECTELOR SI BIBLIOGRAFIA RECOMANDATA PENTRU PROBA (EXAMEN ORAL) SPECIALIZAREA FIZICA MECANICA NEWTONIANA Lector Dr. Barvch Paul SUBIECTUL Prcple mecac ewtoee Mecaca clacă,

More information

X... ne ij =, i =1,p, j = 1,q T 2. Se calculează statistica testului: Se calculează valoarea critică a testului:

X... ne ij =, i =1,p, j = 1,q T 2. Se calculează statistica testului: Se calculează valoarea critică a testului: Descrerea ue varable calave Prcpal dcaor care su calcula peru varablele calave su: - frecveţa absoluă care repreză uărul de dvz la care se regsrează o auă odalae - frecveţa relavă care repreza frecveţa

More information

Lecture 7. Confidence Intervals and Hypothesis Tests in the Simple CLR Model

Lecture 7. Confidence Intervals and Hypothesis Tests in the Simple CLR Model Lecture 7. Cofdece Itervals ad Hypothess Tests the Smple CLR Model I lecture 6 we troduced the Classcal Lear Regresso (CLR) model that s the radom expermet of whch the data Y,,, K, are the outcomes. The

More information

ADRIAN CHISĂLIŢĂ ANA. Biblioteca de Analiză numerică surse Fortran 90. Manual de utilizare

ADRIAN CHISĂLIŢĂ ANA. Biblioteca de Analiză numerică surse Fortran 90. Manual de utilizare ADRIAN CHISĂLIŢĂ ANA Bbloteca de Aalză umercă surse Fortra 90 Maual de utlzare Uverstatea Tehcă d Cluj-Napoca Cluj-Napoca, 202 2 Notă copyrght Versue ANA (o-le): Marte 202 Edţe Maual de utlzare (o-le):

More information

ON THE QUATERNARY QUADRATIC DIOPHANTINE EQUATIONS (II) NICOLAE BRATU 1 ADINA CRETAN 2

ON THE QUATERNARY QUADRATIC DIOPHANTINE EQUATIONS (II) NICOLAE BRATU 1 ADINA CRETAN 2 ON THE QUATERNARY QUADRATIC DIOPHANTINE EQUATIONS (II) NICOLAE BRATU 1 ADINA CRETAN ABSTRACT This paper has been updated and completed thanks to suggestions and critics coming from Dr. Mike Hirschhorn,

More information

Soluţii juniori., unde 1, 2

Soluţii juniori., unde 1, 2 Soluţii juniori Problema 1 Se consideră suma S x1x x3x4... x015 x016 Este posibil să avem S 016? Răspuns: Da., unde 1,,..., 016 3, 3 Termenii sumei sunt de forma 3 3 1, x x x. 3 5 6 sau Cristian Lazăr

More information

Simulation Output Analysis

Simulation Output Analysis Smulato Output Aalyss Summary Examples Parameter Estmato Sample Mea ad Varace Pot ad Iterval Estmato ermatg ad o-ermatg Smulato Mea Square Errors Example: Sgle Server Queueg System x(t) S 4 S 4 S 3 S 5

More information

O V E R V I E W. This study suggests grouping of numbers that do not divide the number

O V E R V I E W. This study suggests grouping of numbers that do not divide the number MSCN(2010) : 11A99 Author : Barar Stelian Liviu Adress : Israel e-mail : stelibarar@yahoo.com O V E R V I E W This study suggests grouping of numbers that do not divide the number 3 and/or 5 in eight collumns.

More information

IMAR Problema 1. Fie P un punct situat în interiorul unui triunghi ABC. Dreapta AP intersectează

IMAR Problema 1. Fie P un punct situat în interiorul unui triunghi ABC. Dreapta AP intersectează IMAR 017 Problema 1 Fie P u puct situat î iteriorul uui triughi ABC Dreapta AP itersectează latura BC î puctul D ; dreapta BP itersectează latura CA î puctul E ; iar dreapta CP itersectează latura AB î

More information

UNIVERSITY OF OSLO DEPARTMENT OF ECONOMICS

UNIVERSITY OF OSLO DEPARTMENT OF ECONOMICS UNIVERSITY OF OSLO DEPARTMENT OF ECONOMICS Exam: ECON430 Statstcs Date of exam: Frday, December 8, 07 Grades are gve: Jauary 4, 08 Tme for exam: 0900 am 00 oo The problem set covers 5 pages Resources allowed:

More information

Testarea ipotezelor statistice

Testarea ipotezelor statistice Testarea ipotezelor statistice Formularea de ipoteze statistice este una din cele mai importante aspecte ale cercetarii stiintifice. O ipoteza noua trebuie verificata! Pentru verificarea unor ipoteze statistice

More information

7 ECUAŢII ALGEBRICE ŞI TRANSCENDENTE

7 ECUAŢII ALGEBRICE ŞI TRANSCENDENTE 7 ECUAŢII ALGEBRICE ŞI TRANSCENDENTE 7 Separarea rădăcnlor Ecuaţe algebrcă dacă ( este polnom Ecuaţa transcendentă în caz contrar ( = Rădăcnă apromatvă valoare ξ apropată de valoarea eactă ξ Denţ neechvalente:

More information

LUCRAREA NR Reprezentarea sistemelor liniare și invariante în timp 2. Răspunsul sistemelor la semnale de intrare

LUCRAREA NR Reprezentarea sistemelor liniare și invariante în timp 2. Răspunsul sistemelor la semnale de intrare Semale și iteme eoria itemelor LUCRAREA NR. 3. Reprezetarea itemelor liiare și ivariate î timp. Răpuul itemelor la emale de itrare. Reprezetarea itemelor liiare și ivariate î timp U item cotiuu, diamic,

More information

Legi de distribuţie (principalele distribuţii de probabilitate) Tudor Drugan

Legi de distribuţie (principalele distribuţii de probabilitate) Tudor Drugan Legi de distribuţie (principalele distribuţii de probabilitate) Tudor Drugan Introducere In general distribuţiile variabilelor aleatoare definite pe o populaţie, care face obiectul unui studiu, nu se cunosc.

More information

COMPUTERISED ALGEBRA USED TO CALCULATE X n COST AND SOME COSTS FROM CONVERSIONS OF P-BASE SYSTEM WITH REFERENCES OF P-ADIC NUMBERS FROM

COMPUTERISED ALGEBRA USED TO CALCULATE X n COST AND SOME COSTS FROM CONVERSIONS OF P-BASE SYSTEM WITH REFERENCES OF P-ADIC NUMBERS FROM U.P.B. Sc. Bull., Seres A, Vol. 68, No. 3, 6 COMPUTERISED ALGEBRA USED TO CALCULATE X COST AND SOME COSTS FROM CONVERSIONS OF P-BASE SYSTEM WITH REFERENCES OF P-ADIC NUMBERS FROM Z AND Q C.A. MURESAN Autorul

More information

Handout #4. Statistical Inference. Probability Theory. Data Generating Process (i.e., Probability distribution) Observed Data (i.e.

Handout #4. Statistical Inference. Probability Theory. Data Generating Process (i.e., Probability distribution) Observed Data (i.e. Hadout #4 Ttle: FAE Coure: Eco 368/01 Sprg/015 Itructor: Dr. I-Mg Chu Th hadout ummarze chapter 3~4 from the referece PE. Relevat readg (detaled oe) ca be foud chapter 6, 13, 14, 19, 3, ad 5 from MPS.

More information

Inteligenta Artificiala

Inteligenta Artificiala Inteligenta Artificiala Universitatea Politehnica Bucuresti Anul universitar 2010-2011 Adina Magda Florea http://turing.cs.pub.ro/ia_10 si curs.cs.pub.ro 1 Curs nr. 4 Cautare cu actiuni nedeterministe

More information

Matematici speciale Seminar 12

Matematici speciale Seminar 12 Matematici speciale Semiar 1 Mai 017 ii Statistica este arta de a miti pri itermediul cifrelor. Wilhelm Stekel 1 Notiui de statistica Datele di dreapta arata temperaturile de racire ale uei cesti de cafea,

More information

REFRACTIVE INDEX IN BINARY AND TERNARY MIXTURES WITH DIETHYLENE GLYCOL, 1,4-DIOXANE AND WATER BETWEEN K

REFRACTIVE INDEX IN BINARY AND TERNARY MIXTURES WITH DIETHYLENE GLYCOL, 1,4-DIOXANE AND WATER BETWEEN K U.P.B. Sc. Bull., Seres B, Vol. 7, Iss. 4, 00 ISSN 454-33 REFRACTIVE INDEX IN BINARY AND TERNARY MIXTURES WITH DIETHYLENE GLYCOL,,4-DIOXANE AND WATER BETWEEN 93.5-33. 5K Olga IULIAN, Amala ŞTEFANIU, Oaa

More information

A GENERALIZATION OF A CLASSICAL MONTE CARLO ALGORITHM TO ESTIMATE π

A GENERALIZATION OF A CLASSICAL MONTE CARLO ALGORITHM TO ESTIMATE π U.P.B. Sci. Bull., Series A, Vol. 68, No., 6 A GENERALIZATION OF A CLASSICAL MONTE CARLO ALGORITHM TO ESTIMATE π S.C. ŞTEFĂNESCU Algoritmul Monte Carlo clasic A1 estimeazează valoarea numărului π bazându-se

More information

European Journal of Mathematics and Computer Science Vol. 5 No. 2, 2018 ISSN

European Journal of Mathematics and Computer Science Vol. 5 No. 2, 2018 ISSN Europea Joural of Mathematc ad Computer Scece Vol. 5 o., 018 ISS 059-9951 APPLICATIO OF ASYMPTOTIC DISTRIBUTIO OF MA-HITEY STATISTIC TO DETERMIE THE DIFFERECE BETEE THE SYSTOLIC BLOOD PRESSURE OF ME AD

More information

A L A BA M A L A W R E V IE W

A L A BA M A L A W R E V IE W A L A BA M A L A W R E V IE W Volume 52 Fall 2000 Number 1 B E F O R E D I S A B I L I T Y C I V I L R I G HT S : C I V I L W A R P E N S I O N S A N D TH E P O L I T I C S O F D I S A B I L I T Y I N

More information

Teoria probabilit¼aţilor şi statistic¼a matematic¼a

Teoria probabilit¼aţilor şi statistic¼a matematic¼a Teoria probabilit¼aţilor şi statistic¼a matematic¼a B¼arb¼acioru Iuliaa Carme CURSUL 7 Cursul 7 2 Cupris 1 Legea umerelor mari 5 1.1 Geeralit¼aţi............................... 5 1.2 Iegalitatea lui Cebîşev........................

More information

MODELAREA DECIZIEI FINANCIARE - Manual de studiu individual -

MODELAREA DECIZIEI FINANCIARE - Manual de studiu individual - Lect. uv. dr. Carme Judth GRIGORESCU Cof. uv. dr. Graţela GHIC MODELAREA DECIZIEI FINANCIARE - Maual de studu dvdual - Lect. uv. dr. Carme Judth GRIGORESCU Cof. uv. dr. Graţela GHIC MODELAREA DECIZIEI

More information

P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9

P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9 P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9 J A R T a l s o c o n c l u d e d t h a t a l t h o u g h t h e i n t e n t o f N e l s o n s r e h a b i l i t a t i o n p l a n i s t o e n h a n c e c o n n e

More information

KR20 & Coefficient Alpha Their equivalence for binary scored items

KR20 & Coefficient Alpha Their equivalence for binary scored items KR0 & Coeffcet Alpha Ther equvalece for bary cored tem Jue, 007 http://www.pbarrett.et/techpaper/r0.pdf f of 7 Iteral Cotecy Relablty for Dchotomou Item KR 0 & Alpha There apparet cofuo wth ome dvdual

More information

VARIABILE ALEATOARE. este o mulţime infinită de numere reale.

VARIABILE ALEATOARE. este o mulţime infinită de numere reale. VARIABILE ALEATOARE DEFINIŢIE ŞI CLASIFICARE Itutv, o vrlă letore este o mărme cre î urm relzăr ue epereţe pote lu o vlore dtr-o mulţme e deftă (mulţme vlorlor posle) Vrl letore este o fucţe relă cre depde

More information

THE ROYAL STATISTICAL SOCIETY HIGHER CERTIFICATE

THE ROYAL STATISTICAL SOCIETY HIGHER CERTIFICATE THE ROYAL STATISTICAL SOCIETY 00 EXAMINATIONS SOLUTIONS HIGHER CERTIFICATE PAPER I STATISTICAL THEORY The Socety provdes these solutos to assst caddates preparg for the examatos future years ad for the

More information

UTILIZAREA METODEI NUCLEELOR DEGENERATE MODIFICATĂ LA REZOLVAREA APROXIMATIVĂ A ECUAŢIILOR INTEGRALE LINIARE DE TIP FREDHOLM

UTILIZAREA METODEI NUCLEELOR DEGENERATE MODIFICATĂ LA REZOLVAREA APROXIMATIVĂ A ECUAŢIILOR INTEGRALE LINIARE DE TIP FREDHOLM UTILIZRE METODEI NULEELOR DEGENERTE MODIFITĂ L REZOLVRE PROXIMTIVĂ EUŢIILOR INTEGRLE LINIRE DE TIP FREDHOLM Mr S II dr Vse ăruţşu strct I ths rtce we propose ppromto method or Fredhom er ter equto souto

More information

European Journal of Mathematics and Computer Science Vol. 5 No. 2, 2018 ISSN

European Journal of Mathematics and Computer Science Vol. 5 No. 2, 2018 ISSN Europea Joural of Mathematc ad Computer Scece Vol. 5 o., 018 ISS 059-9951 APPLICATIO OF ASYMPTOTIC DISTRIBUTIO OF MA-HITEY STATISTIC TO DETERMIE THE DIFFERECE BETEE THE SYSTOLIC BLOOD PRESSURE OF ME AD

More information

P a g e 3 6 of R e p o r t P B 4 / 0 9

P a g e 3 6 of R e p o r t P B 4 / 0 9 P a g e 3 6 of R e p o r t P B 4 / 0 9 p r o t e c t h um a n h e a l t h a n d p r o p e r t y fr om t h e d a n g e rs i n h e r e n t i n m i n i n g o p e r a t i o n s s u c h a s a q u a r r y. J

More information

PORTOFOLIILOR CU CONSTRÂNGERI DE LICHIDITATE FUZZY MODELING THE PORTFOLIO SELECTION PROBLEM WITH FUZZY LIQUIDITY CONSTRAINTS

PORTOFOLIILOR CU CONSTRÂNGERI DE LICHIDITATE FUZZY MODELING THE PORTFOLIO SELECTION PROBLEM WITH FUZZY LIQUIDITY CONSTRAINTS Profesor dr. Adra Vctor BĂDESCU Drd. Radu Ncolae CRISEA Drd.Adraa Elea SIMION Academa de Stud Ecoomce d Bucureşt MODELAREA PROBLEMEI DE SELECłIE A POROFOLIILOR CU CONSRÂNGERI DE LICHIDIAE FUZZY MODELING

More information

Numere prime. O selecţie de probleme pentru gimnaziu

Numere prime. O selecţie de probleme pentru gimnaziu Numere prime O selecţie de probleme petru gimaziu Adria Zaoschi Colegiul Natioal "Costache Negruzzi" Iasi (Clasa a V-a) Determiați submulțimea B a mulțimii A 0,,,, 49, 50, formată di toate elemetele lui

More information

STK3100 and STK4100 Autumn 2017

STK3100 and STK4100 Autumn 2017 SK3 ad SK4 Autum 7 Geeralzed lear models Part III Covers the followg materal from chaters 4 ad 5: Sectos 4..5, 4.3.5, 4.3.6, 4.4., 4.4., ad 4.4.3 Sectos 5.., 5.., ad 5.5. Ørulf Borga Deartmet of Mathematcs

More information

ANOVA with Summary Statistics: A STATA Macro

ANOVA with Summary Statistics: A STATA Macro ANOVA wth Summary Stattc: A STATA Macro Nadeem Shafque Butt Departmet of Socal ad Prevetve Pedatrc Kg Edward Medcal College, Lahore, Pata Shahd Kamal Ittute of Stattc, Uverty of the Puab Lahore, Pata Muhammad

More information

BASIC PRINCIPLES OF STATISTICS

BASIC PRINCIPLES OF STATISTICS BASIC PRINCIPLES OF STATISTICS PROBABILITY DENSITY DISTRIBUTIONS DISCRETE VARIABLES BINOMIAL DISTRIBUTION ~ B 0 0 umber of successes trals Pr E [ ] Var[ ] ; BINOMIAL DISTRIBUTION B7 0. B30 0.3 B50 0.5

More information

b. There appears to be a positive relationship between X and Y; that is, as X increases, so does Y.

b. There appears to be a positive relationship between X and Y; that is, as X increases, so does Y. .46. a. The frst varable (X) s the frst umber the par ad s plotted o the horzotal axs, whle the secod varable (Y) s the secod umber the par ad s plotted o the vertcal axs. The scatterplot s show the fgure

More information

FINDING THE TRACES OF A GIVEN PLANE: ANALYTICALLY AND THROUGH GRAPHICAL CONSTRUCTIONS

FINDING THE TRACES OF A GIVEN PLANE: ANALYTICALLY AND THROUGH GRAPHICAL CONSTRUCTIONS BULETINUL INSTITUTULUI POLITEHNI DIN IŞI Publicat de Universitatea Tehnică Gheorghe sachi din Iaşi Tomul LVII (LXI), Fasc. 3, 20 Secţia ONSTRUŢII DE MŞINI FINDING THE TRES OF GIVEN PLNE: NLYTILLY ND THROUGH

More information

Special Instructions / Useful Data

Special Instructions / Useful Data JAM 6 Set of all real umbers P A..d. B, p Posso Specal Istructos / Useful Data x,, :,,, x x Probablty of a evet A Idepedetly ad detcally dstrbuted Bomal dstrbuto wth parameters ad p Posso dstrbuto wth

More information

Tables and Formulas for Sullivan, Fundamentals of Statistics, 2e Pearson Education, Inc.

Tables and Formulas for Sullivan, Fundamentals of Statistics, 2e Pearson Education, Inc. Table ad Formula for Sulliva, Fudametal of Statitic, e. 008 Pearo Educatio, Ic. CHAPTER Orgaizig ad Summarizig Data Relative frequecy frequecy um of all frequecie Cla midpoit: The um of coecutive lower

More information

Parameter, Statistic and Random Samples

Parameter, Statistic and Random Samples Parameter, Statstc ad Radom Samples A parameter s a umber that descrbes the populato. It s a fxed umber, but practce we do ot kow ts value. A statstc s a fucto of the sample data,.e., t s a quatty whose

More information

Chapter 13 Student Lecture Notes 13-1

Chapter 13 Student Lecture Notes 13-1 Chapter 3 Studet Lecture Notes 3- Basc Busess Statstcs (9 th Edto) Chapter 3 Smple Lear Regresso 4 Pretce-Hall, Ic. Chap 3- Chapter Topcs Types of Regresso Models Determg the Smple Lear Regresso Equato

More information

REGRESIA LINIARĂ ŞI CORELAŢIA

REGRESIA LINIARĂ ŞI CORELAŢIA REGRESIA LINIARĂ ŞI CORELAŢIA Sut stuţ î cre e tereseză să estmăm testte legătur dtre două su m multe vrle, su să găsm o relţe dec o formă ltcă mtemtcă cre să eprme o vrlă fucţe de ltele mplcte î procesul

More information

2D AND 3D PROCESSING OF THE INTERDEPENDENCE BETWEEN THE COMFORT MAIN INDICATORS

2D AND 3D PROCESSING OF THE INTERDEPENDENCE BETWEEN THE COMFORT MAIN INDICATORS BULETINUL INSTITUTULUI POLITEHNIC DIN IAŞI Publicat de Universitatea Tehnică Gheorghe Asachi din Iaşi Tomul LVII (LXI), Fasc. 1, 2011 SecŃia TEXTILE. PIELĂRIE 2D AND 3D PROCESSING OF THE INTERDEPENDENCE

More information

STA 105-M BASIC STATISTICS (This is a multiple choice paper.)

STA 105-M BASIC STATISTICS (This is a multiple choice paper.) DCDM BUSINESS SCHOOL September Mock Eamatos STA 0-M BASIC STATISTICS (Ths s a multple choce paper.) Tme: hours 0 mutes INSTRUCTIONS TO CANDIDATES Do ot ope ths questo paper utl you have bee told to do

More information

Reactoare chimice cu curgere piston (ideala) cu amestecare completa de tip batch (autoclava)

Reactoare chimice cu curgere piston (ideala) cu amestecare completa de tip batch (autoclava) Reactoare chimice cu curgere piston (ideala) cu amestecare completa de tip batch (autoclava) Reactorul cu curgere ideala Toate particulele se deplaseaza intr-o directie de-a lungul reactorului, precum

More information

STA302/1001-Fall 2008 Midterm Test October 21, 2008

STA302/1001-Fall 2008 Midterm Test October 21, 2008 STA3/-Fall 8 Mdterm Test October, 8 Last Name: Frst Name: Studet Number: Erolled (Crcle oe) STA3 STA INSTRUCTIONS Tme allowed: hour 45 mutes Ads allowed: A o-programmable calculator A table of values from

More information

The Simple Linear Regression Model: Theory

The Simple Linear Regression Model: Theory Chapter 3 The mple Lear Regress Mdel: Ther 3. The mdel 3.. The data bservats respse varable eplaatr varable : : Plttg the data.. Fgure 3.: Dsplag the cable data csdered b Che at al (993). There are 79

More information

Chapter 8: Statistical Analysis of Simulated Data

Chapter 8: Statistical Analysis of Simulated Data Marquette Uversty MSCS600 Chapter 8: Statstcal Aalyss of Smulated Data Dael B. Rowe, Ph.D. Departmet of Mathematcs, Statstcs, ad Computer Scece Copyrght 08 by Marquette Uversty MSCS600 Ageda 8. The Sample

More information

EXAMEN LICENTA 2016 REZUMATELE SUBIECTELOR SI BIBLIOGRAFIA RECOMANDATA PENTRU PROBA 1 (EXAMEN ORAL)

EXAMEN LICENTA 2016 REZUMATELE SUBIECTELOR SI BIBLIOGRAFIA RECOMANDATA PENTRU PROBA 1 (EXAMEN ORAL) EXAMEN LICENTA 6 REZUMATELE SUBIECTELOR SI BIBLIOGRAFIA RECOMANDATA PENTRU PROBA (EXAMEN ORAL) SPECIALIZAREA FIZICA MEDICALA MECANICA NEWTONIANA Lector Dr. Barvch Paul SUBIECTUL Prcple mecac ewtoee Mecaca

More information

Statistică Aplicată. Iulian Stoleriu

Statistică Aplicată. Iulian Stoleriu 32 Statistică Aplicată Iulia Stoleriu Copyright 2017 Iulia Stoleriu Cupris 1 Elemete itroductive de Statistică............................ 11 1.1 Populaţie statistică 11 1.2 Variabile aleatoare 13 1.3

More information

Curs 1 PARAMETRII ELEMENTELOR DE SISTEM

Curs 1 PARAMETRII ELEMENTELOR DE SISTEM Curs PARAMETR ELEMENTELOR DE TEM. Geeratoare Rereztă rcalele surse de almetare ale reţelelor electrce, fd realzate cu autorul motoarelor scroe. Parametr ş schemele echvalete ale geeratoarelor d EE ded

More information

! " # $! % & '! , ) ( + - (. ) ( ) * + / 0 1 2 3 0 / 4 5 / 6 0 ; 8 7 < = 7 > 8 7 8 9 : Œ Š ž P P h ˆ Š ˆ Œ ˆ Š ˆ Ž Ž Ý Ü Ý Ü Ý Ž Ý ê ç è ± ¹ ¼ ¹ ä ± ¹ w ç ¹ è ¼ è Œ ¹ ± ¹ è ¹ è ä ç w ¹ ã ¼ ¹ ä ¹ ¼ ¹ ±

More information

ANALYTICAL AND GRAPHICAL SOLUTIONS TO PROBLEMS IN DESCRIPTIVE GEOMETRY INVOLVING PLANES AND LINES

ANALYTICAL AND GRAPHICAL SOLUTIONS TO PROBLEMS IN DESCRIPTIVE GEOMETRY INVOLVING PLANES AND LINES ULETINUL INSTITUTULUI POLITENI DIN IŞI Publicat de Uniersitatea Tenică George saci din Iaşi Tomul LVII (LXI) Fasc 3 0 Secţia ONSTRUŢII DE MŞINI NLYTIL ND GRPIL SOLUTIONS TO PROLEMS IN DESRIPTIVE GEOMETRY

More information

STA 4032 Final Exam Formula Sheet

STA 4032 Final Exam Formula Sheet Chapter 2. Probability STA 4032 Fial Eam Formula Sheet Some Baic Probability Formula: (1) P (A B) = P (A) + P (B) P (A B). (2) P (A ) = 1 P (A) ( A i the complemet of A). (3) If S i a fiite ample pace

More information

Teorema Reziduurilor şi Bucuria Integralelor Reale Prezentare de Alexandru Negrescu

Teorema Reziduurilor şi Bucuria Integralelor Reale Prezentare de Alexandru Negrescu Teorema Reiduurilor şi Bucuria Integralelor Reale Preentare de Alexandru Negrescu Integrale cu funcţii raţionale ce depind de sint şi cost u notaţia e it, avem: cost sint i ( + ( dt d i, iar integrarea

More information

Software Process Models there are many process model s in th e li t e ra t u re, s om e a r e prescriptions and some are descriptions you need to mode

Software Process Models there are many process model s in th e li t e ra t u re, s om e a r e prescriptions and some are descriptions you need to mode Unit 2 : Software Process O b j ec t i ve This unit introduces software systems engineering through a discussion of software processes and their principal characteristics. In order to achieve the desireable

More information

Lecture Notes Types of economic variables

Lecture Notes Types of economic variables Lecture Notes 3 1. Types of ecoomc varables () Cotuous varable takes o a cotuum the sample space, such as all pots o a le or all real umbers Example: GDP, Polluto cocetrato, etc. () Dscrete varables fte

More information

Pentru clasa a X-a Ştiinţele naturii-sem II

Pentru clasa a X-a Ştiinţele naturii-sem II Pentru clasa a X-a Ştiinţele naturii-sem II Reprezentarea algoritmilor. Pseudocod. Principiile programării structurate. Structuri de bază: structura liniară structura alternativă structura repetitivă Algoritmi

More information

Regression. Chapter 11 Part 4. More than you ever wanted to know about how to interpret the computer printout

Regression. Chapter 11 Part 4. More than you ever wanted to know about how to interpret the computer printout Regreo Chapter Part 4 More tha you ever wated to kow about how to terpret the computer prtout February 7, 009 Let go back to the etrol/brthweght problem. We are ug the varable bwt00 for brthweght o brthweght

More information

2. Finite Impulse Response Filters (FIR)

2. Finite Impulse Response Filters (FIR) ..3.3aximum error minimizing method. Finite Imule Reone Filter (FIR)..3 aximum error minimizing method he zero hae tranfer function N H a' n con tye n N H b n con n tye ' the lat relation can be exreed

More information

STATISTICAL INFERENCE

STATISTICAL INFERENCE STATISTICAL INFERENCE POPULATION AND SAMPLE Populatio = all elemets of iterest Characterized by a distributio F with some parameter θ Sample = the data X 1,..., X, selected subset of the populatio = sample

More information

THE ROYAL STATISTICAL SOCIETY 2016 EXAMINATIONS SOLUTIONS HIGHER CERTIFICATE MODULE 5

THE ROYAL STATISTICAL SOCIETY 2016 EXAMINATIONS SOLUTIONS HIGHER CERTIFICATE MODULE 5 THE ROYAL STATISTICAL SOCIETY 06 EAMINATIONS SOLUTIONS HIGHER CERTIFICATE MODULE 5 The Socety s provdg these solutos to assst cadtes preparg for the examatos 07. The solutos are teded as learg ads ad should

More information

Utilizarea limbajului SQL pentru cereri OLAP. Mihaela Muntean 2015

Utilizarea limbajului SQL pentru cereri OLAP. Mihaela Muntean 2015 Utilizarea limbajului SQL pentru cereri OLAP Mihaela Muntean 2015 Cuprins Implementarea operatiilor OLAP de baza in SQL -traditional: Rollup Slice Dice Pivotare SQL-2008 Optiunea ROLLUP Optiunea CUBE,

More information

Modelling the Steady State Characteristic of ph Neutralization Process: a Neuro-Fuzzy Approach

Modelling the Steady State Characteristic of ph Neutralization Process: a Neuro-Fuzzy Approach BULETINUL Universităţii Petrol Gaze din Ploieşti Vol. LXVII No. 2/2015 79 84 Seria Tehnică Modelling the Steady State Characteristic of ph Neutralization Process: a Neuro-Fuzzy Approach Gabriel Rădulescu

More information

COMPARATIVE DISCUSSION ABOUT THE DETERMINING METHODS OF THE STRESSES IN PLANE SLABS

COMPARATIVE DISCUSSION ABOUT THE DETERMINING METHODS OF THE STRESSES IN PLANE SLABS 74 COMPARATIVE DISCUSSION ABOUT THE DETERMINING METHODS OF THE STRESSES IN PLANE SLABS Codrin PRECUPANU 3, Dan PRECUPANU,, Ștefan OPREA Correspondent Member of Technical Sciences Academy Gh. Asachi Technical

More information

Chapter 5 Properties of a Random Sample

Chapter 5 Properties of a Random Sample Lecture 3 o BST 63: Statstcal Theory I Ku Zhag, /6/006 Revew for the revous lecture Cocets: radom samle, samle mea, samle varace Theorems: roertes of a radom samle, samle mea, samle varace Examles: how

More information

"IIITO-TEC 'NIKI" & EQUIPME

IIITO-TEC 'NIKI & EQUIPME LIGHTING "IIITO-TEC 'NIKI" & EQUIPME T FOR CITIES 6 MAKEDONOMAHON STR.,ZIPCaDE:67009,KALO ORI,THESSALONIKI, GREECE TEL / FAX: 0030 2310761824/751626,8 mall: hito@otenet.qi' Webslte:www.hlto..techkl.gr

More information

Statistical Equations

Statistical Equations Statitical Equatio You are permitted to ue the iformatio o thee page durig your eam. Thee page are ot guarateed to cotai all the iformatio you will eed. If you fid iformatio which you believe hould be

More information

Law of Large Numbers

Law of Large Numbers Toss a co tmes. Law of Large Numbers Suppose 0 f f th th toss came up H toss came up T s are Beroull radom varables wth p ½ ad E( ) ½. The proporto of heads s. Itutvely approaches ½ as. week 2 Markov s

More information

Mean is only appropriate for interval or ratio scales, not ordinal or nominal.

Mean is only appropriate for interval or ratio scales, not ordinal or nominal. Mea Same as ordary average Sum all the data values ad dvde by the sample sze. x = ( x + x +... + x Usg summato otato, we wrte ths as x = x = x = = ) x Mea s oly approprate for terval or rato scales, ot

More information

MODELAREA SISTEMELOR ORIENTATE PE SERVICII PRIN REŢELE PETRI RECONFIGURABILE CU ATRIBUTE MATRICEALE

MODELAREA SISTEMELOR ORIENTATE PE SERVICII PRIN REŢELE PETRI RECONFIGURABILE CU ATRIBUTE MATRICEALE Modearea sstemeor oretate e servc r reţee Petr recofgurabe cu atrbute matrceae MODEAREA SISTEMEOR ORIENTATE PE SERVICII PRIN REŢEE PETRI RECONFIGURABIE CU ATRIBUTE MATRICEAE Iu Ţurcau drd E Guţueac dr

More information

Continuous Distributions

Continuous Distributions 7//3 Cotuous Dstrbutos Radom Varables of the Cotuous Type Desty Curve Percet Desty fucto, f (x) A smooth curve that ft the dstrbuto 3 4 5 6 7 8 9 Test scores Desty Curve Percet Probablty Desty Fucto, f

More information

Planning for Reactive Behaviors in Hide and Seek

Planning for Reactive Behaviors in Hide and Seek University of Pennsylvania ScholarlyCommons Center for Human Modeling and Simulation Department of Computer & Information Science May 1995 Planning for Reactive Behaviors in Hide and Seek Michael B. Moore

More information

A note on testing the covariance matrix for large dimension

A note on testing the covariance matrix for large dimension A ote o tetg the covarace matrx for large dmeo Melae Brke Ruhr-Uvertät Bochum Fakultät für Mathematk 44780 Bochum, Germay e-mal: melae.brke@ruhr-u-bochum.de Holger ette Ruhr-Uvertät Bochum Fakultät für

More information

Ecuatii si inecuatii de gradul al doilea si reductibile la gradul al doilea. Ecuatii de gradul al doilea

Ecuatii si inecuatii de gradul al doilea si reductibile la gradul al doilea. Ecuatii de gradul al doilea Ecuatii si inecuatii de gradul al doilea si reductibile la gradul al doilea Ecuatia de forma Ecuatii de gradul al doilea a + b + c = 0, (1) unde a, b, c R, a 0, - variabila, se numeste ecuatie de gradul

More information

CHAPTER 3 POSTERIOR DISTRIBUTIONS

CHAPTER 3 POSTERIOR DISTRIBUTIONS CHAPTER 3 POSTERIOR DISTRIBUTIONS If scece caot measure the degree of probablt volved, so much the worse for scece. The practcal ma wll stck to hs apprecatve methods utl t does, or wll accept the results

More information

ALG 2.2 Search Algorithms

ALG 2.2 Search Algorithms Algorithms Professor Joh Reif ALG 2.2 Search Algorithms (a Biary Search: average case (b Biary Search with Errors (homework (c Iterpolatio Search (d Ubouded Search Biary Search Trees (i sorted Table of

More information

UNIVERSITY OF OSLO DEPARTMENT OF ECONOMICS

UNIVERSITY OF OSLO DEPARTMENT OF ECONOMICS UNIVERSITY OF OSLO DEPARTMENT OF ECONOMICS Postpoed exam: ECON430 Statstcs Date of exam: Jauary 0, 0 Tme for exam: 09:00 a.m. :00 oo The problem set covers 5 pages Resources allowed: All wrtte ad prted

More information

Correlation: Examine Quantitative Bivariate Data

Correlation: Examine Quantitative Bivariate Data Correlato ad Regreo Correlato: Eame Quattatve Bvarate Data The correlato, ρ, betwee two radom varable, X ad Y, defed a, ( X µ ρ average σx X ) ( Y µ Y σ Y ) product of the tadard devate of X ad Y, quatfe

More information

Confidence Intervals. Confidence Intervals

Confidence Intervals. Confidence Intervals A overview Mot probability ditributio are idexed by oe me parameter. F example, N(µ,σ 2 ) B(, p). I igificace tet, we have ued poit etimat f parameter. F example, f iid Y 1,Y 2,...,Y N(µ,σ 2 ), Ȳ i a poit

More information