Probabilità e Variabili Casuali

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Questions and Answers

In un esperimento di lancio di 5 dadi, quanti elementi compongono lo spazio campionario?

  • 30
  • 5
  • Non è determinabile
  • 6^5 (correct)

Se si estraggono senza ripetizione 3 palline da un'urna con 10 palline numerate, quanti elementi contiene lo spazio campionario?

  • 10 * 9 * 8 (correct)
  • 3
  • Infiniti
  • 10

Quale delle seguenti affermazioni è sempre vera riguardo a due eventi A e B, composti da almeno un evento elementare?

  • L'unione A ∪ B è sempre contenuta nell'intersezione A ∩ B.
  • L'unione A ∪ B può coincidere con l'evento impossibile.
  • L'evento A è sempre contenuto nell'evento B.
  • L'intersezione A ∩ B non può mai essere l'evento impossibile. (correct)

Dati due eventi A e B con probabilità non nulla, che relazione sussiste tra P(A|B) e P(B|A)?

<p>P(A|B) può essere maggiore, uguale o minore di P(B|A), a seconda dei valori di P(A) e P(B). (D)</p> Signup and view all the answers

Siano A e B due eventi tali che P(A) = 0.4, P(B) = 0.5 e P(A∩B) = 0.2, qual è la probabilità P(A∪B)?

<p>0.7 (C)</p> Signup and view all the answers

Flashcards

Spazio campionario lancio dadi

Il numero di risultati possibili nel lancio di 5 dadi è 6^5.

Spazio campionario estrazione palline

Il numero di risultati per estrarre 3 palline da 10 è 10x9x8.

Unione eventi

L'unione A ∪ B contiene tutti i risultati di A e B.

Intersezione eventi

L'intersezione A ∩ B include solo gli eventi comuni a A e B.

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Evento impossibile

L'evento impossibile non ha risultati nel suo spazio.

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Study Notes

Domanda a risposta multipla - Esperimenti casuali

  • Esperimento a 5 dadi: Lo spazio campionario ha 6⁵ elementi.
  • Estrazione senza ripetizione di 3 palline: Lo spazio campionario ha 10x9x8 elementi.
  • Unione di eventi: L'unione di due eventi A e B può coincidere con lo spazio campionario. L'intersezione di due eventi non è mai l'evento impossibile.
  • Probabilità condizionata: Se A è un sottoinsieme di B, la probabilità condizionata P(A|B) è maggiore o uguale a P(A). P(A∩B) è sempre maggiore di 0.

Variabili casuali discrete

  • Caratteristiche: Una variabile casuale discreta assume un numero finito di valori. La varianza può essere calcolata conoscendo E(X) e E(X²). Il valore atteso non può essere negativo.
  • Funzione di ripartizione: È monotona crescente e si rappresenta con una spezzata. Permette di calcolare P(X>x).

Variabili casuali continue

  • Standardizzazione: Se Z è una variabile casuale standardizzata, la sua distribuzione è sempre normale e E(Z²) = 1. Media e varianza non possono essere determinate senza ulteriori informazioni. Non si tratta di una variabile casuale discreta.
  • Funzione di ripartizione: P(a<X<b)=F(b)-F(a). P(X>a) = 1-F(a). La media non può essere negativa.

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