12:12 היי תומר, אם הפרמטר בהתפלגות מעריכית מודד כמה זמן עובר בין אירוע לאירוע, והפרמטר בהתפלגות פואסונית מודד את כמות האירועים, למה השתמשנו בדוגמה הזו בהתפלגות מעריכית ולא פואסונית?
הפרמטר של התפלגות פואסונית ומעריכית הוא אותו פרמטר ממוצע אירועים ליחידת זמן, שנסמן בלמדה. ההבדל הינו במה ההסתברות שאנחנו רוצים לחשב, אם מדובר בממספר אירועים נשתמש בפואסונית ואם מדובר במשך זמן בין אירועים או עד אירוע ( כמו שמופיע בתרגיל ) נשתמש במעריכית
היי, תודה רבה סרטון מעולה! שאלה - למה בדוגמה הראשונה של הרכיב החשמלי- הגדרת את הקצב להיות 0.5 אם נתון שהממוצע הוא 0.5? אם הממוצע הוא 0.5 לפי נוסחת התוחלת במשתנה אקספוננציאלי הקצב לא צריך להיות 2? E=1\X
היי, תודה על הסרטון! אשמח לשאול למה בעצם אומרים שהמשתנה X מתפלג מעריכית "עם" ... , את הפרקטיקה של איך לפתור אני מבינה, אני לא מצליחה עד הסוף להבין מה הקשר בין המשתנה המקרי למשתנה שנמצא בסוגריים בכל אחד מסוגי ההתפלגויות (נגיד למדא בהתפלגות המעריכית, או P בגיאומטרית, או N וP בבינומית). תודה!!
שימו לב בדוגמא הראשונה צריך להיות כתוב קצב של 0.5 ולא ממוצע 0.5
12:12 היי תומר, אם הפרמטר בהתפלגות מעריכית מודד כמה זמן עובר בין אירוע לאירוע, והפרמטר בהתפלגות פואסונית מודד את כמות האירועים, למה השתמשנו בדוגמה הזו בהתפלגות מעריכית ולא פואסונית?
הפרמטר של התפלגות פואסונית ומעריכית הוא אותו פרמטר ממוצע אירועים ליחידת זמן, שנסמן בלמדה. ההבדל הינו במה ההסתברות שאנחנו רוצים לחשב, אם מדובר בממספר אירועים נשתמש בפואסונית ואם מדובר במשך זמן בין אירועים או עד אירוע ( כמו שמופיע בתרגיל ) נשתמש במעריכית
@@mr.statistics עכשיו הגיוני לי יותר למה השתמשנו בהתפלגות מעריכית לדוגמה הזו.. תודה רבה!!
תודה רבה!
בשמחה 🙂
הסבר מעולה, תודה רבה!
שמח לשמוע 🙂
תודה !!!! כל הכבוד
היי, תודה רבה סרטון מעולה!
שאלה - למה בדוגמה הראשונה של הרכיב החשמלי- הגדרת את הקצב להיות 0.5 אם נתון שהממוצע הוא 0.5? אם הממוצע הוא 0.5 לפי נוסחת התוחלת במשתנה אקספוננציאלי הקצב לא צריך להיות 2? E=1\X
טעות שלי, התכוונתי קצב של 0.5 , תודה על התיקון
הסבר מעולה! רק שאלה- למה בהסבר על תכונת חוסר הזיכרון השתמשת בפונקציית הצפיפות ולא בפונקציית הצפיפות המצטברת?
צודק ! זה אמור להיות פונקציית התפלגות, ובגלל שאנחנו מבקשים להיות גדול מ אז נשארים רק עם ה e והביטוים גם מצטמצמים, תודה על התיקון.
היי, תודה על הסרטון!
אשמח לשאול למה בעצם אומרים שהמשתנה X מתפלג מעריכית "עם" ... , את הפרקטיקה של איך לפתור אני מבינה, אני לא מצליחה עד הסוף להבין מה הקשר בין המשתנה המקרי למשתנה שנמצא בסוגריים בכל אחד מסוגי ההתפלגויות (נגיד למדא בהתפלגות המעריכית, או P בגיאומטרית, או N וP בבינומית). תודה!!
אילו הפרמטרים של ההתפלגות למשל בבינומי n יהיה גודל המדגם ו p ההסתברות לצלחה בניסוי בודד. לכל התפלגות יש את הפרמטרים המיוחדים שלה