Pravděpodobnost, že budete pozdě do školy, je 0,05 pro každý den. Vzhledem k tomu, že jste spali pozdě, je pravděpodobnost, že jste pozdě do školy, 0,13. Jsou události "Late to School" a "Slept Late" nezávislé nebo závislé?
Jsou závislí. Událost "spal pozdě" ovlivňuje pravděpodobnost další události "pozdě do školy". Příkladem nezávislých událostí je opakování mince. Vzhledem k tomu, že mince nemá žádnou paměť, pravděpodobnosti na druhém (nebo později) hodu jsou stále 50/50 - za předpokladu, že je to spravedlivá mince! Extra: Možná budete chtít přemýšlet nad tímhle: Setkáte se s přítelem, se kterým jste nemluvil už léta. Jediné, co víte, je, že má dvě děti. Když se s ním setká
Kim spálí 85 kalorií za hodinu pěší turistiku. Kolik kalorií spálí Kim v hodinách? Jak identifikujete nezávislé a závislé proměnné této situace?
Musíte znát hodnotu h počet kalorií, které by spálila, je 85h nebo 85-násobek hodnoty proměnné h. Chcete-li identifikovat nezávislé a závislé proměnné, musíte nejprve určit, jaké proměnné jsou. Pak se ptáte sami sebe, která proměnná bude ovlivněna, pokud se něco změní? Například; Máte 2 proměnné teploty vody a stavu, ve kterém je voda (pevná látka, kapalina, plyn). Závislá proměnná je stav hmoty, kterou je voda, protože je přímo ovlivněna změnou teploty vody. Pokud se voda zchlad&
Co to znamená, že lineární systém je lineárně nezávislý?
Uvažujme množinu S konečných dimenzionálních vektorů S = {v_1, v_2, .... v_n} v RR ^ n Nechť alfa_1, alfa_2, ...., alfa_n v RR jsou skalární. Vezměme nyní vektorovou rovnici alfa_1v_1 + alpha_2v_2 + ..... + alpha_nv_n = 0 Pokud je jediným řešením této rovnice alfa_1 = alfa_2 = .... = alfa_n = 0, pak se říká, že vektory sady Sof jsou lineárně nezávislé. Pokud však kromě triviálního řešení existují i jiná řešení této rovnice, kde jsou všechny skaláry nulové, pak se říká, že množina S vektorů je line&#