[wiskunde] kansmodel
Moderators: ArcherBarry, Fuzzwood
-
- Berichten: 97
[wiskunde] kansmodel
het geboortegewicht van zuigelingen ligt ongeveer rond de 3.6 kg.
zie hier onder tabel;
klassen
1) 3.1
2) 3.2
3) 3.3
4) 3.4
5) 3.5
6) 3.6
7) 3.7
8 ) 3.8
9) 3.9
10) 4.0
11) 4.1
12) 4.2
aantal
1) 3
2) 8
3) 22
4) 41
5) 73
6) 85
7) 93
8 ) 83
9) 53
10) 28
11) 9
12) 2
500 zuigelingen dus.
normaal verdeeld.
gemiddelde X= 3.66
en de standaardafwijking is 0.20
Nu moet ik mbv een integraal de kans dat een baby bij de geboorte lichter is dan 3.4 kg berekenen.
P(X<3.4)=
Nu is mijn vraag, welke functie gebruik ik dan hier bij?
bvd
zie hier onder tabel;
klassen
1) 3.1
2) 3.2
3) 3.3
4) 3.4
5) 3.5
6) 3.6
7) 3.7
8 ) 3.8
9) 3.9
10) 4.0
11) 4.1
12) 4.2
aantal
1) 3
2) 8
3) 22
4) 41
5) 73
6) 85
7) 93
8 ) 83
9) 53
10) 28
11) 9
12) 2
500 zuigelingen dus.
normaal verdeeld.
gemiddelde X= 3.66
en de standaardafwijking is 0.20
Nu moet ik mbv een integraal de kans dat een baby bij de geboorte lichter is dan 3.4 kg berekenen.
P(X<3.4)=
Nu is mijn vraag, welke functie gebruik ik dan hier bij?
bvd
- Berichten: 5.679
Re: [wiskunde] kansmodel
Hiervoor moet je X omrekenen naar een standaard normaal verdeelde stochast (dus met gemiddelde 0 en standaardafwijking 1), vaak 'Z' genaamd, je krijgt dan
Zie ook deze uitleg.
\(\pp(X<3.4) = \pp(Z<\frac{3.4-\mu}{\sigma}) = \pp(Z<-1.3)\)
en dit zoek je op in een Phi-tabel.Zie ook deze uitleg.
In theory, there's no difference between theory and practice. In practice, there is.
-
- Berichten: 97
Re: [wiskunde] kansmodel
hmm, dankuwel,Rogier schreef:Hiervoor moet je X omrekenen naar een standaard normaal verdeelde stochast (dus met gemiddelde 0 en standaardafwijking 1), vaak 'Z' genaamd, je krijgt dan\(\pp(X<3.4) = \pp(Z<\frac{3.4-\mu}{\sigma}) = \pp(Z<-1.3)\)en dit zoek je op in een Phi-tabel.
Zie ook deze uitleg.
op school maken wij geen gebruik van een Phi-tabel.
VWO6
- Berichten: 5.679
Re: [wiskunde] kansmodel
Dan kun je die kans niet uitrekenen
Maar wellicht gebruik je dan een rekenmachine waar je deze kans mee kunt uitrekenen (die rekenmachine heeft dan zelf een soort ingebouwde Phi-tabel).
Maar wellicht gebruik je dan een rekenmachine waar je deze kans mee kunt uitrekenen (die rekenmachine heeft dan zelf een soort ingebouwde Phi-tabel).
In theory, there's no difference between theory and practice. In practice, there is.
-
- Berichten: 97
Re: [wiskunde] kansmodel
oké dankuwel:)Rogier schreef:Dan kun je die kans niet uitrekenen
Maar wellicht gebruik je dan een rekenmachine waar je deze kans mee kunt uitrekenen (die rekenmachine heeft dan zelf een soort ingebouwde Phi-tabel).
-
- Berichten: 97
Re: [wiskunde] kansmodel
ik had nog een vraag;
De bedieningstijd van klanten aan het (enige) loket van een kleine bank is normaal verdeeld met mu=7 en sigma=3 minuten.
Mevr. J. komt om 10.00 binnen. Precies op dat ogenblik loopt er iemand naar buiten en loopt er een wachtende naar het loket. In de wachtruimte zitten nog twee andere klanten. Bereken de kans dat de drie personen voor mevr. J. allemaal langer dan tien minuten aan het loket zullen staan.
Hoe bereken ik dit?
De bedieningstijd van klanten aan het (enige) loket van een kleine bank is normaal verdeeld met mu=7 en sigma=3 minuten.
Mevr. J. komt om 10.00 binnen. Precies op dat ogenblik loopt er iemand naar buiten en loopt er een wachtende naar het loket. In de wachtruimte zitten nog twee andere klanten. Bereken de kans dat de drie personen voor mevr. J. allemaal langer dan tien minuten aan het loket zullen staan.
Hoe bereken ik dit?
- Berichten: 5.679
Re: [wiskunde] kansmodel
De kans dat één iemand langer dan tien minuten staat te wachten, is:kans schreef:ik had nog een vraag;
De bedieningstijd van klanten aan het (enige) loket van een kleine bank is normaal verdeeld met mu=7 en sigma=3 minuten.
Mevr. J. komt om 10.00 binnen. Precies op dat ogenblik loopt er iemand naar buiten en loopt er een wachtende naar het loket. In de wachtruimte zitten nog twee andere klanten. Bereken de kans dat de drie personen voor mevr. J. allemaal langer dan tien minuten aan het loket zullen staan.
Hoe bereken ik dit?
\(\pp(X>10) = \pp(Z>\frac{10-\mu}{\sigma}) = \pp(Z>1) = 1-\pp(Z\leq1) = 1-\Phi(1)\)
Kun je nu zelf de kans uitrekenen dat er iets met een bepaalde kans 3 keer achter elkaar gebeurt?In theory, there's no difference between theory and practice. In practice, there is.
-
- Berichten: 402
Re: [wiskunde] kansmodel
Met je GR kan het inderdaad heel makkelijk!
Ga naar DISTR (2ND Vars) daar vind je geloof ik onder nummertje 2 normalcdf. Dit is een optie waarmee je alle kansen op kan tellen tussen twee bepaalde waarden.
Dus je entert normalcdf(
dan voer je eerst de linkergrens in, die is in dit geval -oneindig, dus -1E99
dan komma en de rechtergrens, die is 3.4
dan komma en de mu (gemiddelde), die was 3.66
dan komma en sd (standaardafwijking), die was 0.20 geloof ik
afsluiten met een haakje.
Je krijgt dus: normalcdf(-1E99,3.4,3.66,0.20)
Nu rekent hij voor je uit wat het antwoord is!
Succes ermee!
Ga naar DISTR (2ND Vars) daar vind je geloof ik onder nummertje 2 normalcdf. Dit is een optie waarmee je alle kansen op kan tellen tussen twee bepaalde waarden.
Dus je entert normalcdf(
dan voer je eerst de linkergrens in, die is in dit geval -oneindig, dus -1E99
dan komma en de rechtergrens, die is 3.4
dan komma en de mu (gemiddelde), die was 3.66
dan komma en sd (standaardafwijking), die was 0.20 geloof ik
afsluiten met een haakje.
Je krijgt dus: normalcdf(-1E99,3.4,3.66,0.20)
Nu rekent hij voor je uit wat het antwoord is!
Succes ermee!
Destiny is but a word created by man to accept reality
- Berichten: 5.679
Re: [wiskunde] kansmodel
Een tabel met alle waarden van
Door uitkomsten van
\(\Phi(x)\)
voor bijvoorbeeld x=-4 t/m 4 in stapjes van \(\frac{1}{100}\).\(\Phi(x)\)
is de kans \(\pp(Z\leq x)\)
met Z de standaard normaal verdeelde stochast. Deze functie Phi kun je niet direct uitrekenen, maar wel numeriek benaderen, en dat is wat ze in zo'n tabel hebben gedaan.Door uitkomsten van
\(\Phi\)
te combineren kun je ook kansen uitrekenen als \(\pp(Z\geq x), \pp(a\leq Z \leq b)\)
, en idem voor niet-standaard normaal verdeelde stochasten.In theory, there's no difference between theory and practice. In practice, there is.