hmmm 'k heb hier zo'n een opdracht wer da'k begot geen gedacht van heb .
f(x) = [1/((sigma)*sqrt(2*pi))]*[e^((-(x-mu)^2)/(2*sigma^2)))]
functie normale verdeling , gauss
nu zijn de vragen :
1.x-waarde waarvoor f(x) maximaal is
2.[f(x)]max ( de waarde denk'k )
3. symmetrie t.o.v x = mu f(mu + k)=f(mu - k)
4. buigpunten grafiek : x = mu - sigma
x = mu + sigma
voor de conventie : mu = gemiddelde waarde
sigma = standaardafwijking
alvast erg bedankt , dit zou wel eens een vraag voor het mondelinge examen kunnen zijn !
benjamin
benjamin
15-5-2003
f(x)=(1/(sÖ(2p))).exp{(-(x-m)2/2s2)}
= C.exp{(-(x-m)2/2s2)}
1. x-waarde is maximaal (of minimaal) wanneer f'(x)=0
dus eerst f'(x) uitrekenen:
f'(x)=C.exp{(-(x-m)2/2s2)}.(-2(x-m)/2s2)
dus f'(x)=0 als x=m
(check grafiek)
2.
f(x)|max = f(m) (volgt uit het voorgaande)=
(1/(sÖ(2p))).exp{(-(m-m)2/2s2)}
= (1/(sÖ(2p))).exp{0}
= (1/(sÖ(2p))).1
= (1/(sÖ(2p)))
3.
f(m-k)
= C.exp{(-(-k)2/2s2)}
= C.exp{(-k2/2s2)}
f(m+k)
= C.exp{(-(+k)2/2s2)}
= C.exp{(-k2/2s2)}
dus f(m-k)=f(m+k)
4.
buigpunten:
f"(x)=0
bereken f"(x):
ga uit van het eerder bereikte resultaat
f'(x)=C.exp{(-(x-m)2/2s2)}.(-2(x-m)/2s2)
en probeer het eerst eens zelf.
groeten,
martijn
mg
15-5-2003
#11111 - Statistiek - 3de graad ASO