„Valószínűségszámítás Feladatgyűjtemény hibajegyzék” változatai közötti eltérés
→Hibák: II. 85 |
Nincs szerkesztési összefoglaló |
||
| (3 közbenső módosítás, amit 3 másik szerkesztő végzett, nincs mutatva) | |||
| 40. sor: | 40. sor: | ||
| II.85 || A megoldásban Y helyett X eloszlása szerepel. A helyes megoldás: <math>P(Y=k)=P(X=\frac{k-1}{2})=\frac{\lambda^\frac{k-1}{2}}{\frac{k-1}{2}!} e^{-\lambda}</math> | | II.85 || A megoldásban Y helyett X eloszlása szerepel. A helyes megoldás: <math>P(Y=k)=P(X=\frac{k-1}{2})=\frac{\lambda^\frac{k-1}{2}}{\frac{k-1}{2}!} e^{-\lambda}</math> | ||
|- | |- | ||
| III.2 || A feladat valószínűleg arra gondolt, hogy "mennyi a valószínűsége, hogy | | III.2 || A feladat valószínűleg arra gondolt, hogy "mennyi a valószínűsége, hogy 1 órán belül sorra kerülünk?", legalábbis a megoldás ezt oldja meg. (Gyakorlaton is így oldottuk meg.) | ||
|- | |- | ||
| III.15 || A peremeloszlások binomiálisak, így lehet innen tudni a szórást és a várható értéket, nincs szükség a <math>\mathbb{E}X^2</math>-re és a <math>\mathbb{E}Y^2</math>. | | III.15 || A peremeloszlások binomiálisak, így lehet innen tudni a szórást és a várható értéket, nincs szükség a <math>\mathbb{E}X^2</math>-re és a <math>\mathbb{E}Y^2</math>. | ||
| 61. sor: | 61. sor: | ||
|- | |- | ||
| III.86 || Helyesen <math>\sigma^2X=\sigma^2Y=\dots=\frac {10}{36}</math>. Végeredmény jó. | | III.86 || Helyesen <math>\sigma^2X=\sigma^2Y=\dots=\frac {10}{36}</math>. Végeredmény jó. | ||
|- | |||
| III.96 || U és V szórását felcserélték, a végeredmény helyesen: <math>\mathbb{E}(U \mid V) = \frac{4}{\sqrt{65}} \frac{\sqrt{13}}{\sqrt{5}} {V}</math> | |||
|- | |- | ||
| III.100 || A megoldás végén az utolsó tört felesleges. | | III.100 || A megoldás végén az utolsó tört felesleges. | ||
|- | |- | ||
| III.133 || b) Valóban nem kétdimenziós normális eloszlású, de nem mert a sűrűségfüggvény nem <math>\varphi(x)\varphi(y)</math>, hisz ez kétdimenziós normálisnál sem igaz, ott a korrelációs tag. | | III.133 || b) Valóban nem kétdimenziós normális eloszlású, de nem mert a sűrűségfüggvény nem <math>\varphi(x)\varphi(y)</math>, hisz ez kétdimenziós normálisnál sem igaz, ott a korrelációs tag. | ||
|- | |||
| IV.2 || A Csebisev-egyenlőtlenségből: <math>\dots n \geq 5000000</math>. | |||
|} | |} | ||
[[Category:Infoalap]] | |||