UNIVERZITET U NOVOM SADU

FAKULTET TEHNIČKIH NAUKA

VEROVATNOĆA I MATEMATIČKA STATISTIKA

FORMULE I TABLICE ZA ISPIT

NOVI SAD 2008.

1

VEROVATNOĆA I MATEMATIČKA STATISTIKA

Uslovna verovatnoća: )(APB )(

)()(

BP

ABPBAP .

Formula totalne verovatnoće: )()()(

1

i

n

i

i HPHAPAP

.

Uopštena formula totalne verovatnoće: )()()(

1

AHPAHBPABP i

n

i

i

.

Bajesova formula:

n

i

ii

kkk

HPHAP

HPHAPAHP

1

)()(

)()()( , nk ,...,2 ,1 .

Jednodimezionalna slučajna promenljiva diskretnog tipa:

......

......:

21

21

n

n

ppp

xxxX , )()( iii xpxXPp , Xi Rx , ... ,2 ,1i

xxi

i

xxi

iX

ii

pxpxF

::

)()( .

Jednodimezionalna slučajna promenljiva neprekidnog tipa:

,1)(,)()()(

dttdttxXPxF x

x

xX

)()( xFx XX u svim tačkama xR u kojima je )(xX neprekidna.

)( bXaP )()()()()()( aFbFdxxbXaPbXaPbXaP XX

b

a

X .

TRANSFORMACIJA SLUČAJNE PROMENLJIVE

X je diskretnog tipa:

Ako je RRg X : transformacija diskretne slučajne promenljive X sa zakonom raspodele

...

...

)(...)()(

...:

21

21

n

n

xpxpxp

xxxX tada je za slučajnu promenljivu Y=g(X) , ,...,..., 21 kY yyyR

)(

m )p(x)(

mi xgym

iyp , pa je zakon raspodele

...)()()(

...:

321

321

ypypyp

yyyY .

X je neprekidnog tipa:

Transformacijom Y=g(X) slučajne promenljive X neprekidnog tipa ne mora da se dobije slučajna

promenljiva neprekidnog tipa. Međutim, ako funkcija g ima neprekidan prvi izvod različt od nule tada se

transformacijom Y=g(X) slučajne promenljive neprekidnog tipa dobija slučajna promenljiva neprekidnog

tipa.

U tom slučaju, neka je )(inf xgmXRx

, ako infimum postoji, a m ako infinum ne postoji.

Dalje, neka je )(sup xgMXRx

, ako supremum postoji, a M ako supremum ne postoji. Tada je

0)( yFY za my , 1)( yFY za My ,

za 0)( xg i m<y<M je ))(()( 1 ygFyF XY ,

za 0)( xg i m<y<M je ))((1)( 1 ygFyF XY .

2

Za oba slučaja gustina Y je:

0)( yY , za my , 0)( yY , za My ,

))(())(()( 11 ygygy XY , za m<y<M

Dvodimenzionalna slučajna promeljiva diskretnog tipa:

),() )()(: ( ),( jijijiij yYxXPyYxXPyxpp , YjXi RyRx , .

Marginalne verovatnoće:

j

ij

j

jiii pyxppxp ),()( ,

i

ji

i

jijj pyxppyp ),()( ,

yyj

ji

xxi

XY

ji

yxpyxF

::

),( ),( .

Marginalni zakoni raspodele:

...)(...)()(

......:

21

21

n

n

xpxpxp

xxxX ,

...)(...)()(

......:

21

21

k

k

ypypyp

yyyY .

Uslovne verovatnoće: )()( ijij xXyYPxyp)(

),(

i

ji

xp

yxp, )()( ijij xXyYPxyp

)(

),(

i

ji

xp

yxp.

Uslovni zakon raspodele:

...)()(

...:

21

21

jjj yxpyxp

xxyYX ,

...)()(

...:

21

21

iii xypxyp

yyxXY ,

)()()()(),( iijjjiji xpxypypyxpyxp .

Nezavisnost: )()(),( jiji ypxpyxp .

Dvodimenzionalna slučajna promeljiva neprekidnog tipa:

yx

XY duutgdtyxF ),(),( . 1),(),(

Fdyyxdx XY .

Marginalne gustine X i Y :

dyyxx XYX ),()( ,

dxyxy XYY ),()( .

Uslovne gustine: )(

),()(

x

yxy

X

XYxXY

,

)(

),()(

y

yxx

Y

XYyYX

Uslovne funkcije raspodele:

y

XYX

y

xXYxXYdttx

xdyyyF ),(

)(

1)()(

.

x

XYY

x

yYXyYX dtyty

dxxxF ),()(

1)()(

.

Slučajne promenljive X i Y neprekidnog tipa su nezavisne ako i samo ako je )()(),( yxyx YXXY

za sve Ryx , .

Dvodimenzionalna slučajna promenljiva neprekidnog tipa ima uniformnu raspodelu u oblasti S ravni

xy ako je njena gustina oblika

Syx

SyxSmyxXY

),( , 0

),( , )(

1

),( , gde je sa )(Sm označena površina oblasti S.

3

Transformacija dvodimenzionalne slučajne promenljive diskretnog tipa

Ako je ),( YXgZ je transformacija slučajne promenljive (X,Y) diskretnog tipa u R, tada je slučajna

promenljiva Z diskretnog tipa sa skupom vrednosti ... ,, 21 zzRZ i verovatnoćama

imk zyxgmk

mi yzp

),(,

k ),p(x)( .

Transformacija dvodimenzionalne slučajne promenljive neprekidnog tipa

Transformacijom slučajne promenljive neprekidnog tipa ne mora da se uvek dobije slučajna

promenljiva neprekidnog tipa.

I ),( YXgZ , )),(,(),( zxyxzx XYXZ z

y

, dx

z

yzxyxdxzxz XYXZZ )),(,(),()(

,

z

ZZ dttzF )()( .

II ),(),,( YXvVYXuU , Jakobijan 0 ),(

),(

v

y

u

yv

x

u

x

vu

yxJ , )),(),,((),( vuyvuxvu XYUV J .

BROJNE KARAKTERISTIKE JEDNODIMENZIONALNE SLUČAJNE PROMENLJIVE

Matematičko očekivanje (očekivanje, očekivana vrednost) slučajne promenljive X je broj )(XE

definisan sa:

1) ,)()( i

ii xpxXE za slučajnu promenljivu X diskretnog tipa,

2)

,)()( dxxxXE X za slučajnu promenljivu X neprekidnog tipa.

Disperzija: 222 )()())(()( XEXEXEXEXD .

Standardizovana (normalizovana) slučajna promenljiva: )(

)(*

XD

XEXX

.

Moment reda k: ,)()(

i

iki

kk xpxXEm ako je X diskretnog tipa,

dxxxXEm Xkk

k )()( , ako je X neprekidnog tipa.

Moment reda 1 je matematičko očekivanje.

Centralni moment reda k: kk XEXEs ))((( . Disperzija je centralni moment reda 2.

Medijana: )()( cc mXPmXP .

Modus m slučajne promenljive X je ona vrednost iz XR :

a) za koju važi )()( ixpmp , 1,1 ii , ako je X diskretnog tipa.

b) za koju gustina )(xX ima lokalni maksimum, ako je X neprekidnog tipa.

BROJNE KARAKTERISTIKE VIŠEDIMENZIONALNE (DVODIMENZIONALNE)

SLUČAJNE PROMENLJIVE:

4

Matematičko očekivanje: ))(),((),( YEXEYXE ))(),...,(),((),...,,( 2121 nn XEXEXEXXXE .

Disperzija: ))(),((),( YDXDYXD ))(),...,(),((),...,,( 2121 nn XDXDXDXXXD .

Mešoviti moment knm : ,),()(

j

jinj

ki

i

nkkn yxpyxYXEm ako je ),( YX je diskretnog tipa,

dyyxyxdxYXEm XYnknk

kn ),()( ,ako je ),( YX je neprekidnog tipa.

Koeficijent korelacije XY : )()(

)()()(*)*,cov(

YDXD

YEXEXYEYXXY

, 0)( XD , 0)( YD .

I) Neka je ),( YX dvodimenzionalna slučajna promenljiva diskretnog tipa.

Uslovno matematičko očekivanje za X, ako je Y=yj:

i

jiiji

jiij yxpxyp

yxpxyYXE ),()(

1)()( .

Uslovno matematičko očekivanje za Y, ako je X=xi:

j

jijij

ijji yxpyxp

xypyxXYE ),()(

1)()( .

Regresija X po Y : Yjjj RyyyYXE :)),(( .

Regresija Y po X : Xiii RxxXYEx :))((,( .

II) Neka je ),( YX dvodimenzionalna slučajna promenljiva neprekidnog tipa.

Uslovno matematičko očekivanje za X, ako je Y=y:

dxxxyYXE yYX )()(

dxyxxy

XYY

),()(

1

.

Uslovno matematičko očekivanje za Y ako je X=x:

dyyyxXYE xXY )()(

dyyxyx

XYX

),()(

1

.

Funkcija )()(1 yYXEyrx se zove regresija X po Y.

Funkcija )()(2 xXYExry je regresija Y po X.

Ako su X i Y nezavisne slučajne promenljive tada je regresija:

I a )),(( jyXE ; I b ))(,( YExi , II a )()(1 XEyrx ; II b )()(2 YExry .

Linearna korelacija: Za slučajne promenljive X i Y se kaže da su linearno korelirane ako su njihove

regresije linearne funkcije, tj. prave. U tom slučaju jednačine regresionih pravih su

))(()(

)()( XEx

X

YYEy XY

, ))((

)(

)()( YEy

Y

XXEx XY

.

Nejednakost Čebiševa: Ako za nenegativnu slučajnu promenljivu X (za svako , 0)( X ) postoji

)( 2XE , tada za svako 0 važi 2

)(

)(2XE

XP , odnosno 2

)() )( (

XDXEXP .

CENTRALNE GRANIČNE TEOREME

I Ako je dat niz nX nezavisnih slučajnih promenljivih pri čemu svaka slučajna promenljiva nX datog

niza ima istu raspodelu, konačno matematičko očekivanje RaXE n )( , Nn i konačnu disperziju

RsXD n2)( , Nn ,tada je

x t

n

i

i

ndtex

ns

anX

P 2

1

2

π)(lim

2

1, za svako Rx .

5

II Teorema Muavr-Laplasa: Ako je dat niz nX nezavisnih slučajnih promenljivih, pri čemu svaka

slučajna promenljiva datog niza nX ima istu Bernulijevu raspodelu

pqX n

10: , 10 p , pq 1 ,

Nn , tada je

x t

n

i

i

ndtex

npq

npX

P 2

1

2

2

1)(lim

,za svako Rx .

Ako slučajna promenljiva Y ima binomnu B ),( pn raspodelu , tada za dovoljno veliko Nn važi približna

jednakost npq

npk

enpq

kYP 2

)(

2

2

1)(

, nk ..., ,2 ,1 ,0 .

III Ako slučajna promenljiva X ima 2n –raspodelu, tada za svako Rx važi:

x t

ndtex

n

nXP 2

2

2

1)

2(lim

.

MATEMATIČKA STATISTIKA

Ako obeležje X ima normalnu N ),( 2m raspodelu tada nX ima normalnu N ),(2

nm

raspodelu.

OCENE PARAMETARA

Ocena ),...,,( 21 nXXXuU je postojana (stabilna) ocena za )( ako je

0) ),...,,()( (lim 21

nn

XXXuP , za svako 0 .

Ocena ),...,,( 21 nXXXuU je centrirana ocena za )( ako je )()),...,,(( 21 nXXXuE .

Ocena ),...,,( 21 nXXXuU je asimptotski centrirana ocena za )( ako je

)()),...,,((lim 21

nn

XXXuE .

Nejednakost Rao Kramera:

),()),(ln

(

))(()(

2

2

k

k

k xpxp

n

UD

za slučajnu promenljivu X diskretnog tipa,

dxxx

n

UD

),()),(ln

(

))(()(

2

2

za slučajnu promenljivu X neprekidnog tipa.

1. Interval poverenja za nepoznatu verovatnoću p u Bernulijevoj B(p) raspodeli:

Interval poverenja je )UpU(P21

, gde su statistike 1U i 2U dobijene rešavanjem po p

kvadratne jednačine

0)2()( 22222 KpnaKnpnan .

2. Interval poverenja za matematičko očekivanje m obeležja X sa normalnom N (m, 2 )

raspodelom gde je 2 poznato:

)(n

aXm

n

aXP nn , )

2

1(1

a .

3. Interval poverenja za matematičko očekivanje m obeležja X sa normalnom N (m, 2 )

raspodelom gde je 2 nepoznato:

)11

(n

SaXm

n

SaXP n

nn

n , )2

1(1

a .

6

4. Interval poverenja za nepoznatu disperziju 2 obele`ja X sa normalnom N (m, 2 ) raspodelom

kada je m-nepoznato:

Jednostrani interval poverenja:

)0(2

2

b

SnP n je jednostrani interval poverenja za 2 , a )0(

2

b

SnP n za .

Dvostrani interval poverenja:

)(

22

2

a

Sn

b

SnP nn je dvostrani interval poverenja za 2 , a )(

22

a

Sn

b

SnP nn za .

5. Interval poverenja za nepoznatu disperziju 2 obeležja X sa normalnom N (m, 2 ) raspodelom

kada je m poznato:

Jednostrani interval poverenja dobija se slično kao u 4:

)

~

0(2

2

b

SnP n za 2 ,a )

~

0(2

b

SnP n za .

Dvostrani interval poverenja dobija se )

~~

(

22

2

a

Sn

b

SnP nn za 2 , a )

~~

(

22

a

Sn

b

SnP nn za

.

1. Hipoteza H( 0pp ), o verovatnoći u Bernulijevoj B(p) raspodeli

Nađemo brojeve )1( 00

0

pnp

npk

i )

21(1*

(kritična vrednost). Ako je * hipotezu

H( 0pp ) odbacujemo, a ako je * hipotezu H( 0pp ) ne odbacujemo.

2. Hipoteza )mH(m 0 o matemati~kom očekivanju m u normalnoj N ),( 2m raspodeli ako je

poznato

Nađemo brojeve nmxn

0 i )

21(1*

.Ako je * hipotezu )( 0mmH odbacujemo, a

ako je * hipotezu )( 0mmH ne odbacujemo.

3. Hipoteza )( 0mmH o matematičkom očekivanju m u normalnoj N ),( 2m raspodeli ako je nije

poznato

Nađemo brojeve 10

ns

mx

n

n i )

21(1*

F .Ako je * hipotezu )( 0mmH odbacujemo,

a ako je * hipotezu )( 0mmH ne odbacujemo.

4. Hipoteza )( 20

2 H o disperziji 2 , u normalnoj N ),( 2m raspodeli ako je m nepoznato

Nađemo brojeve 20

2

nsn i )1(1* F .Ako je *

hipotezu )( 20

2 H odbacujemo, a ako je

* hipotezu )( 2

02 H ne odbacujemo.

5. Hipoteza )( 20

2 H o disperziji 2 , u normalnoj N ),( 2m raspodeli ako je m poznato

Nađemo brojeve 20

2~

nsn i )1(1* F .Ako je *

hipotezu )( 20

2 H odbacujemo, a ako je

* hipotezu )( 2

02 H ne odbacujemo.

Pirsonov 2 -test

Na osnovu realizovanog uzorka ),...,,( 21 nxxx nalazimo

k

m m

mm

np

npn

1

220

)( .

7

Ako je unapred zadat prag značjanosti tada postupamo na sledeći način:

1. Nađemo vrednost *

iz tablica za 2 raspodelu. Ova vrednost se na neki način može shvatiti kao

dozvoljeno odstupanje pri zadatom pragu značajnosti .

2. Uporedimo vrednosti * i

k

m m

mm

np

npn

1

220

)( i ako je

20

* hipotezu 0

H : )()( 0 xFxF ne odbacujemo,

20

* hipotezu 0

H : )()( 0 xFxF odbacujemo.

Statističke tablice

Normalna raspodela :

x t

dtex 2

2

2

1)(

x .00 .01 .02 .03 .04 .05 .06 .07 .08 .09

.0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

.7

.8

.9

1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9

2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9

3.0 3.1 3.2 3.3 3.4

.5000

.5398

.5793

.6179

.6554

.6915

.7257

.7580

.7881

.8159

.8413

.8643

.8849

.9032

.9192

.9332

.9452

.9554

.9641

.9713

.9772

.9821

.9861

.9893

.9918

.9938

.9953

.9965

.9974

.9981

.9987

.9990

.9993

.9995

.9997

.5040

.5438

.5832

.6217

.6591

.6950

.7291

.7611

.7910

.8186

.8438

.8665

.8869

.9049

.9207

.9345

.9463

.9564

.9649

.9719

.9778

.9826

.9864

.9896

.9920

.9940

.9955

.9966

.9975

.9982

.9987

.9991

.9993

.9995

.9997

.5080

.5478

.5871

.6255

.6628

.6985

.7324

.7642

.7939

.8212

.8461

.8686

.8888

.9066

.9222

.9357

.9474

.9573

.9656

.9726

.9783

.9830

.9868

.9898

.9922

.9941

.9956

.9967

.9976

.9982

.9987

.9991

.9994

.9995

.9997

.5120

.5517

.5910

.6293

.6664

.7019

.7357

.7673

.7967

.8238

.8485

.8708

.8907

.9082

.9236

.9370

.9484

.9582

.9664

.9732

.9788

.9834

.9871

.9901

.9925

.9943

.9957

.9968

.9977

.9983

.9988

.9991

.9994

.9996

.9997

.5160

.5557

.5948

.6331

.6700

.7054

.7389

.7704

.7995

.8264

.8508

.8729

.8925

.9099

.9251

.9382

.9495

.9591

.9671

.9738

.9793

.9838

.9875

.9904

.9927

.9945

.9959

.9969

.9977

.9984

.9988

.9992

.9994

.9996

.9997

.5199

.5596

.5987

.6368

.6736

.7088

.7422

.7734

.8023

.8289

.8531

.8749

.8944

.9115

.9265

.9394

.9505

.9599

.9678

.9744

.9798

.9842

.9878

.9906

.9929

.9946

.9960

.9970

.9978

.9984

.9989

.9992

.9994

.9996

.9997

.5239

.5636

.6026

.6406

.6772

.7123

.7454

.7764

.8051

.8315

.8554

.8770

.8962

.9131

.9279

.9406

.9515

.9608

.9686

.9750

.9803

.9846

.9881

.9909

.9931

.9948

.9961

.9971

.9979

.9985

.9989

.9992

.9994

.9996

.9997

.5279

.5675

.6064

.6443

.6808

.7157

.7486

.7794

.8078

.8340

.8577

.8790

.8980

.9147

.9292

.9418

.9525

.9616

.9693

.9756

.9808

.9850

.9884

.9911

.9932

.9949

.9962

.9972

.9979

.9985

.9989

.9992

.9995

.9996

.9997

.5319

.5714

.6103

.6480

.6844

.7190

.7517

.7823

.8106

.8365

.8599

.8810

.8997

.9162

.9306

.9429

.9535

.9625

.9699

.9761

.9812

.9854

.9887 9913 .9934 .9951 .9963 .9973 .9980 .9986

.9990

.9993

.9995

.9996

.9997

.5359

.5753

.6141

.6517

.6879

.7224

.7549

.7852

.8133

.8389

.8621

.8830 9015 .9177 .9319 .9441 .9545 .9633 .9706 .9767

.9817

.9857

.9890

.9916

.9936

.9952

.9964

.9974

.9981

.9986

.9990

.9993

.9995

.9997

.9998

8

2 - raspodela

x

02

n

2

t1

2

n

dt

)2

n(2

et)x(F

n F

.005 .010 .025 .050 .100 .250 .500 .750 .900 .950 .975 .990 .995

1 .0000 .0000 .0000 .0039 .0158 .102 .455 1.32 2.71 3.84 5.02 6.63 7.88 2 .0100 .0201 .0506 .1030 .211 .575 1.39 2.77 4.61 5.99 7.38 9.21 10.6 3 .0717 .115 .216 .352 .584 1.21 2.37 4.11 6.25 7.81 9.35 11.3 12.8 4 .207 .297 .484 .711 1.06 1.92 3.36 5.39 7.78 9.49 11.1 13.3 14.9 5

.412 .554 .831 1.15 1.61 2.67 4.35 6.63 9.24 11.1 12.8 15.1 16.7

6 .676 .872 1.24 1.64 2.20 3.45 5.35 7.84 10.6 12.6 14.4 16.8 18.5 7 .989 1.24 1.69 2.17 2.83 4.25 6.35 9.04 12.0 14.1 16.0 18.5 20.3 8 1.34 1.65 2.18 2.73 3.49 5.07 7.34 10.2 13.4 15.5 17.5 20.1 22.0 9 1.73 2.09 2.70 3.33 4.17 5.90 8.34 11.4 14.7 16.9 19.0 21.7 23.6 10

2.16 2.56 3.25 3.94 4.87 6.74 9.34 12.5 16.0 18.3 20.5 23.2 25.2

11 2.60 3.05 3.82 4.57 5.58 7.58 10.3 13.7 17.3 19.7 21.9 24.7 26.8 12 3.07 3.57 4.40 5.23 6.30 8.44 11.3 14.8 18.5 21.0 23.3 26.2 28.3 13 3.57 4.11 5.01 5.89 7.04 9.30 12.3 16.0 19.8 22.4 24.7 27.7 29.8 14 4.07 4.6 5.63 6.57 7.79 10.2 13.3 17.1 21.2 23.7 26.1 29.1 31.3 15

4.60 5.23 6.26 7.26 8.55 11.0 14.3 18.2 22.3 25.0 27.5 30.6 32.8

16 5.14 5.81 6.91 7.96 9.31 11.9 15.3 19.4 23.5 26.3 28.8 32.0 34.3 17 5.70 6.41 7.56 8.67 10.1 12.8 16.3 20.5 24.8 27.6 30.2 33.4 35.7 18 6.26 7.01 8.23 9.39 10.9 13.7 17.3 21.6 26.0 28.9 31.5 34.8 37.2 19 6.84 7.63 8.91 10.1 11.7 14.6 18.3 22.7 27.2 30.1 32.9 36.2 38.6 20

7.43 8.26 9.59 10.9 12.4 15.5 19.3 23.8 28.4 31.4 34.2 37.6 40.0

21 8.03 8.90 10.3 11.6 13.2 16.3 20.3 24.9 29.6 32.7 35.5 38.9 41.4 22 8.64 9.54 11.0 12.3 14.0 17.2 21.3 26.0 30.8 33.9 36.8 40.3 42.8 23 9.26 10.2 11.7 13.1 14.8 18.1 22.3 27.1 32.0 35.2 38.1 41.6 44.2 24 9.89 10.9 12.4 13.8 15.7 19.0 23.3 28.2 33.2 36.4 39.4 43.0 45.6 25

10.5 11.5 13.1 14.6 16.5 19.9 24.3 29.3 34.4 37.7 40.6 44.3 46.9

26 11.2 12.2 13.8 15.4 17.3 20.8 25.3 30.4 35.6 38.9 41.9 45.6 48.3 27 11.8 12.9 14.6 16.2 18.1 21.7 26.3 31.5 36.7 40.1 43.2 47.0 49.6 28 12.5 13.6 15.3 16.9 18.9 22.7 27.3 32.6 37.9 41.3 44.5 48.3 51.0 29 13.1 14.3 16.0 17.7 19.8 23.6 28.3 33.7 39.1 42.6 45.7 49.6 52.3 30 13.8 15.0 16.8 18.5 20.6 24.5 29.3 34.8 40.3 43.8 47.0 50.9 53.7

9

Studentova t-raspodela

t

ndx

n

xnn

n

tF

2

12

)1)(2

(

)2

1(

)(

n F

.75 .90 .95 .975 .99 .995 .9995

1 2 3 4 5 6 7 8 9

10

11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

40 60

120

1.000 .816 .765 .741 .727 .718 .711 .706 .703 .700

.697 .695 .694 .692 .691 .690 .689 .688 .688 .687

.686 .686 .685 .685 .684 .684 .684 .683 .683 .683

.681 .679 .677 .674

3.078 1.886 1.638 1.533 1.476 1.440 1.415 1.397 1.383 1.327

1.363 1.356 1.350 1.345 1.341 1.337 1.333 1.330 1.328 1.325

1.233 1.321 1.319 1.318 1.316 1.315 1.314 1.313 1.311 1.310

1.303 1.296 1.289 1.282

6.314 2.920 2.353 2.132 2.015 1.943 1.895 1.860 1.833 1.812

1.796 1.782 1.771 1.761 1.753 1.746 1.740 1.734 1.729 1.725

1.721 1.717 1.714 1.711 1.708 1.706 1.703 1.701 1.699 1.697

1.684 1.671 1.658 1.645

12.706 4.303 3.182 2.776 2.571 2.447 2.365 2.306 2.262 2.228

2.201 2.179 2.160 2.145 2.131 2.120 2.110 2.101 2.093 2.086

2.080 2.074 2.069 2.064 2.060 2.056 2.052 2.048 2.045 2.042

2.021 2.000 1.980 1.960

31.821 6.965 4.541 3.747 3.365 3.143 2.998 2.896 2.821 2.764

2.718 2.681 2.650 2.624 2.602 2.583 2.567 2.552 2.539 2.528

2.518 2.508 2.500 2.492 2.485 2.479 2.473 2.467 2.462 2.457

2.423 2.390 2.358 2.326

63.657 9.925 5.841 4.604 4.032 3.707 3.499 3.355 3.250 3.169

3.106 3.055 3.012 2.977 2.947 2.921 2.898 2.878 2.861 2.845

2.831 2.819 2.807 2.797 2.787 2.779 2.771 2.763 2.756 2.750

2.704 2.660 2.617 2.576

636.619 31.598 12.941 8.610 6.859 5.959 5.405 5.041 4.781 4.587

4.437 4.318 4.221 4.140 4.073 4.015 3.965 3.922 3.883 3.850

3.819 3.792 3.767 3.745 3.725 3.707 3.690 3.674 3.659 3.646

3.551 3.460 3.373 3.291

10

Raspodela Kolmogorov-Smirnova

k

kk eQ222)1()(

)(Q )(Q )(Q )(Q )(Q )(Q

0,32 0,0000 0,66 0,2236 1,00 0,7300 1,34 0,9449 1,68 0,9929 2,00 0,9993 0,33 0,0001 0,67 0,2396 1,01 0,7406 1,35 0,9478 1,69 0,9934 2,01 0,9994 0,34 0,0002 0,68 0,2558 1,02 0,7508 1,36 0,9505 1,70 0,9938 2,02 0,9994 0,35 0,0003 0,69 0,2722 1,03 0,7608 1,37 0,9531 1,71 0,9942 2,03 0,9995 0,36 0,0005 0,70 0,2888 1,04 0,7704 1,38 0,9556 1,72 0,9946 2,04 0,9995 0,37 0,0008 0,71 0,3055 1,05 0,7798 1,39 0,9580 1,73 0,9950 2,05 0,9996 0,38 0,0013 0,72 0,3223 1,06 0,7889 1,40 0,9603 1,74 0,9953 2,06 0,9996 0,39 0,0019 0,73 0,3391 1,07 0,7976 1,41 0,9625 1,75 0,9956 2,07 0,9996 0,40 0,0028 0,74 0,3560 1,08 0,8061 1,42 0,9646 1,76 0,9959 2,08 0,9996 0,41 0,0040 0,75 0,3728 1,09 0,8143 1,43 0,9665 1,77 0,9962 2,09 0,9997 0,42 0,0055 0,76 0,3896 1,10 0,8223 1,44 0,9684 1,78 0,9965 2,10 0,9997 0,43 0,0074 0,77 0,4064 1,11 0,8399 1,45 0,9702 1,79 0,9967 2,11 0,9997 0,44 0,0097 0,78 0,4230 1,12 0,8374 1,46 0,9718 1,80 0,9969 2,12 0,9997 0,45 0,0126 0,79 0,4395 1,13 0,8445 1,47 0,9734 1,81 0,9971 2,13 0,9998 0,46 0,0160 0,80 0,4559 1,14 0,8514 1,48 0,9750 1,82 0,9973 2,14 0,9998 0,47 0,0200 0,81 0,4720 1,15 0,8580 1,49 0,9764 1,83 0,9975 2,15 0,9998 0,48 0,0247 0,82 0,4880 1,16 0,8644 1,50 0,9778 1,84 0,9977 2,16 0,9998 0,49 0,0300 0,83 0,5038 1,17 0,8706 1,51 0,9791 1,85 0,9979 2,17 0,9998 0,50 0,0361 0,84 0,5194 1,18 0,8765 1,52 0,9803 1,86 0,9980 2,18 0,9999 0,51 0,0428 0,85 0,5347 1,19 0,8823 1,53 0,9815 1,87 0,9981 2,19 0,9999 0,52 0,0503 0,86 0,5497 1,20 0,8877 1,54 0,9826 1,88 0,9983 2,20 0,9999 0,53 0,0585 0,87 0,5645 1,21 0,8930 1,55 0,9836 1,89 0,9984 2,21 0,9999 0,54 0,0675 0,88 0,5791 1,22 0,8981 1,56 0,9846 1,90 0,9985 2,22 0,9999 0,55 0,0772 0,89 0,5933 1,23 0,9030 1,57 0,9855 1,91 0,9986 2,23 0,9999 0,56 0,0876 0,90 0,6073 1,24 0,9076 1,58 0,9864 1,92 0,9987 2,24 0,9999 0,57 0,0987 0,91 0,6209 1,25 0,9121 1,59 0,9873 1,93 0,9988 2,25 0,9999 0,58 0,1104 0,92 0,6343 1,26 0,9164 1,60 0,9880 1,94 0,9989 2,26 0,9999 0,59 0,1228 0,93 0,6473 1,27 0,9206 1,61 0,9888 1,95 0,9990 2,27 0,9999 0,60 0,1357 0,94 0,6601 1,28 0,9245 1,62 0,9895 1,96 0,9991 2,28 0,9999 0,61 0,1492 0,95 0,6725 1,29 0,9283 1,63 0,9902 1,97 0,9991 2,29 0,9999 0,62 0,1632 0,96 0,6846 1,30 0,9319 1,64 0,9908 1,98 0,9992 2,30 0,9999 0,63 0,1778 0,97 0,6964 1,31 0,9354 1,65 0,9914 1,99 0,9993 2,31 1,0000 0,64 0,1927 0,98 0,7079 1,32 0,9387 1,66 0,9919 0,65 0,2080 0,99 0,7191 1,33 0,9418 1,67 0,9924

11

PRILOG 1

Šematski prikaz karakteristika nekih

slučajnih promenljivih

Raspodele diskretnog tipa

Naziv raspodele

)(kp Prostor parametara

)(XE )(XD )(tk

Bernulijeva raspodela

B(p)

kk qpkp 1)(

1 ,0 k

10 p

pq 1 p pq itpeq

Binomna raspodela

B(n,p)

knk qpk

nkp

)(

n 1 0 k ...,,,

10 p ,

Nn pq 1

np npq nitpeq )(

Puasonova raspodela

P()

ek

kpk

!

)(

... ,2 ,1 ,0 k

0 )1( itee

Geometrijska raspodela

G(p)

1)( kpqkp

..., ,1 ,0 nk

10 p

pq 1 p

1

2q

p

it

it

qe

pe

1

12

Raspodele neprekidnog tipa

Naziv raspodele 0)x( Prostor param.

)(XE )(XD )(tk

Uniformna U(a,b)

ab

1

),( bax

Rba ,

2

ba

12

ab 2)(

)( abit

ee i taitb

Normalna

N ),( 2m

2

2

2

)(

2

1

mx

e

Rx

Rm , 0

m 2 2

22t

itmee

Normalna N (0,1)

2

2x

e2

1

Rx

- 0 1 2

2t

e

Eksponencijalna

E(a)

axae

x>0

a>0 a

1

2a

1

ita

a

Studentova

nt 2

1n2

n

x1

2

nn

2

1n

))((

)(

Rx

Nn 0,

n>1 2n

n

,

n>2

Hi-kvadrat 2n

)(2

n2

ex

2

n

2

x1

2

n

x>0

Nn n 2n 2

n

it21

)(

Vejbulova V ),(

0,0

0,)(

1

x

x ex

x

0,0

11

))1(

)2((12

)12

Lognormalna

L ),( 2

0,0

0,2

12)(ln

22

1

x

x ex

x 0, R

2

2

e 22222 ee

Za Studentovu, Vejbulovu i Lognormalnu raspodelu karakteristična funkcija k(t) je komplikovana, te nije navedena u tablici.