Основы теории вероятности
Проверка выполнимости теоремы Бернулли на примере надёжности электрической схемы. Примеры решения задач с игральными костями, выигрыша в лотерею, вероятности брака и др. Биноминальный закон распределения: решение математического ожидания и дисперсии.
Рубрика | Математика |
Вид | контрольная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 31.05.2010 |
Размер файла | 74,4 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Контрольная работа
Основы теории вероятности
Задание 1
Проверка выполнимости теоремы Бернулли на примере надёжности электрической схемы.
Формулировка теоремы Бернулли: “Частота появления события в серии опытов сходится по вероятности к вероятности данного события.”
p1 = 0.7
p2 = 0.8
p3 = 0.9
p4 = 0.7
p5 = 0.8
Проверка теоремы с помощью программы:
Текст программы:
Program Cep;
Uses CRT;
Const c=5;
Var op,i,j,n,m:integer;
a,rab,pp,ppp,ppp1,ppp2:real;
p:array[1..c] of real;
x:array[1..c] of byte;
Begin
ClrScr;
Randomize;
p[1]:=0.7; p[2]:=0.8; p[3]:=0.9; p[4]:=0.7; p[5]:=0.8;
Writeln(' Опытов: Мсходы: Вер-ть:'); Writeln;
For op:=1 to 20 do Begin
n:=op*100;m:=0;
Write(' n=',n:4);
For i:=1 to n do Begin
For j:=1 to c do Begin
x[j]:=0;
a:=random;
if a<p[j] then x[j]:=1;
End;
rab:=x[i]+x[2]*(x[3]+x[4]+x[5]);
If rab>0 then m:=m+1;
End;
pp:=m/n;
writeln(' M= ',m:4,' P*= ',pp:3:3);
End;
ppp1:=p[1]+p[2]*(p[3]+p[4]+p[5]-p[3]*p[4]-p[3]*p[5]-p[4]*p[5]+p[3]*p[4]*p[5]);
ppp2:=p[1]*p[2]*(p[3]+p[4]+p[5]-p[3]*p[4]-p[3]*p[5]-p[4]*p[5]+p[3]*p[4]*p[5]);
ppp:=ppp1-ppp2;
Writeln; Writeln(' Вер. в опыте: p=',ppp:6:3);
Readln;
End.
Результаты работы программы
Опытов |
М-сходы |
Вер-ть |
|
n= 200 n= 300 n= 400 n= 500 n= 600 n= 700 n= 800 n= 900 n=1000 n=1100 n=1200 n=1300 n=1400 n=1500 n=1600 n=1700 n=1800 n=1900 n=2000 n= 100 |
M= 163 M= 247 M= 337 M= 411 M= 518 M= 591 M= 695 M= 801 M= 908 M= 990 M= 1102 M= 1196 M= 1303 M= 1399 M= 1487 M= 1576 M= 1691 M= 1782 M= 1877 M= 94 |
P*= 0.815 P*= 0.823 P*= 0.843 P*= 0.822 P*= 0.863 P*= 0.844 P*= 0.869 P*= 0.890 P*= 0.908 P*= 0.900 P*= 0.918 P*= 0.920 P*= 0.931 P*= 0.933 P*= 0.929 P*= 0.927 P*= 0.939 P*= 0.938 P*= 0.939 P*= 0.940 |
Вер. в опыте: p= 0.939
Проверка в ручную:
Первый способ:
Второй способ:
Вывод: Теорема Бернулли верна
Задача № 2
Бросают две игральные кости. Определить вероятность того, что: а) сумма чисел очков не превосходит N; б) произведение числа очков не превосходит N; в)произведение числа очков делится на N. (N = 8)
Исходы:
1-1 2-1 3-1 4-1 5-1 6-1
1-2 2-2 3-2 4-2 5-2 6-2
1-3 2-3 3-3 4-3 5-3 6-3
n = 36 - кол-во комбинаций
1-4 2-4 3-4 4-4 5-4 6-4
1-5 2-5 3-5 4-5 5-5 6-5
1-6 2-6 3-6 4-6 5-6 6-6
а). Сумма чисел не превосходит N = 8 : кол-во благоприятных исходов m = 26
Вероятность
б). Произведение чисел не превосходит N = 8: кол-во благоприятных исходов m = 16
Вероятность
в). Произведение числа очков делится на N = 8 : кол-во благоприятных исходов m = 5
Вероятность
Задача № 3
Имеются изделия четырёх сортов, причём число изделий i - го сорта равно ni, i = 1, 2, 3, 4.
Для контроля наудачу берутся m - изделий. Определить вероятность того, что среди них m1 первосортных, m2, m3 и m4 второго, третьего и четвёртого сорта соответственно.
Задача № 4
В лифт k - этажного дома сели n пассажироа (n<k). Каждый независимо от других с одинаковой вероятностью может выйти на любом (начиная со второго) этаже. Определить вероятность того, что: а) все вышли на разных этажах; б) по крайней мере, двое сошли на одном этаже.
k = 11, n = 4
а) Все на разных:
n = 114 = 14641
б) Хотя бы два на одном:
Задача № 5
В двух партиях k1 и k2% доброкачественных изделий соответственно. Наудачу выбирают по одному изделию из каждой партии. Какова вероятность обнаружить среди них:
а) хотя бы одно бракованное; б) два бракованных; в) одно доброкачественное и одно бракованное.
k1 = 86% , k2 = 32%
A1 - доброкачественные в 1-й партии
A2 - доброкачественные в 2-й партии
а). одно бракованное:
б). два бракованных:
в). Одно доброкачественное и одно бракованное:
Задача № 6
Из 1000 ламп ni принадлежат i - партии, i = 1, 2, 3. В первой партии 6%, во второй 5%, в третьей 4% бракованных лам. Наудачу выбирается одна лампа. Определить вероятность того, что выбранная лампа - бракованная.
n1 = 700 n2 = 90 n3 = 210
p1 = 0.06 p2 = 0.05 p3 = 0.04
Пусть:
H1 - взяли из 1-й партии
H2 - взяли из 2-й партии
H3 - взяли из 3-й партии
Пусть Bi - брак из i - й партии =>
Так как
то =>
Задача № 7
В альбоме k чистых и l гашёных марок. Из них наудачу извлекаются m марок (среди которых могут быть и чистые и гашёные), подвергаются спецгашению и возвращаются в альбом. После этого вновь наудачу извлекаются n марок. Определить вероятность того, что все n марок чистые.
k = 8, l = 7, m = 3, n = 3
Пусть:
H1 - все чистые марки
H2 - 1-чистая, 2-гашёные
H3 - 2-чистые, 1-гашёная
H4 - все гашёные
По теореме о полной вероятности:
Задача № 8
В магазин поставляют однотипные изделия с трёх заводов, причём i - заводпоставляет mi% изделий (i = 1, 2, 3). Среди изделий i - го завода n1% первосортных. Куплено одно изделие.
Оно оказалось первосортным. Определить вероятность того, что купленное изделие выпущено i - заводом.
m1 = 60 m2 = 20 m3 = 20
n1 = 70 n2 = 80 n3 = 90
Пусть:
H1 - поставил первый завод
H2 - поставил второй завод
H3 - поставил третий завод
Пусть: А - первосортных изделий =>
По формуле Бейсса:
=> так как i = 3
Задача 9
Вероятность выигрыша в лотерею на один билет равна p. Куплено n билетов. Найти наивероятнейшее число выигравших билетов и соответствующую вероятность.
p = 0.3 - вероятность на 1 билет
n = 15 - кол-во купленных билетов
Формула Бернули :
m = 1,2,3,4,…..,n
Производная функция :
q = 1 - p
Наивероятнейшее число выигравших билетов
=>
Наивероятнейшее число выигравших билетов : m0 = 4
- соответствующая вероятность
Задача № 10
Вероятность “сбоя” в работе телефонной станции при каждом вызове равна p. Поступило n вызовов. Определить вероятность m сбоев.
р = 0.007 - вероятность “сбоя” при вызове
n = 1000 - кол-во вызовов
m = 7 - кол-во “сбоев”
По закону Пуассона:
=>
Задача № 11
По данному закону распределения случайной величины найти характеристическую функцию ц(t), математическое ожидание Мо, дисперсию Dо случайной величины о.
Биномиальный закон:
n = 3
p = 0.67
=>
=>
Литература
1. Е.С. Венцель “Теория вероятности”
2. В.Ф. Чудесенко “Сборник заданий по спецкурсу высшей математики ТР”
3. Курс лекций по Теории вероятности
Подобные документы
Особенности выполнения теоремы Бернулли на примере электрической схемы. Моделирование случайной величины по закону распределения Пуассона, заполнение массива. Теория вероятности, понятие ожидания, дисперсии случайной величины и закон распределения.
курсовая работа [29,7 K], добавлен 31.05.2010Проверка выполнимости теоремы Бернулли на примере вероятности прохождения тока по цепи. Моделирование дискретной случайной величины, имеющей закон распределения Пуассона. Подтверждение гипотезы данного закона распределения с помощью критерия Колмогорова.
курсовая работа [134,2 K], добавлен 31.05.2010Определение вероятности определенного события. Вычисление математического ожидания, дисперсии, среднеквадратического отклонения дискретной случайной величины Х по известному закону ее распределения, заданному таблично. Расчет корреляционных признаков.
контрольная работа [725,5 K], добавлен 12.02.2010Определение вероятности наступления определенного события по законам теории вероятности. Вычисление математического ожидания, дисперсии и среднего квадратичного отклонения. Нахождение выборочного уравнения регрессии по данным корреляционной таблицы.
контрольная работа [212,0 K], добавлен 01.05.2010Понятие вероятности, математического ожидания, закона больших чисел, динамика их развития. Введение аксиоматического определения понятия вероятности математического ожидания. Теоремы Бернулли и Пуассона как простейшие формы закона больших чисел.
дипломная работа [388,7 K], добавлен 23.08.2009Определение и оценка вероятности наступления заданного события. Методика решения задачи, с использованием теоремы сложения и умножения, формулы полной вероятности или Байеса. Применение схемы Бернулли при решении задач. Расчет квадратического отклонения.
практическая работа [55,0 K], добавлен 23.08.2015Правила применения уравнения Бернулли для определения возможности наступления события. Использование формул Муавра-Лапласа и Пуассона при неограниченном возрастании числа испытаний. Примеры решения задач с помощью теоремы Бернулли о частоте вероятности.
курсовая работа [265,6 K], добавлен 21.01.2011Нахождение вероятности события, используя формулу Бернулли. Составление закона распределения случайной величины и уравнения регрессии. Расчет математического ожидания и дисперсии, сравнение эмпирических и теоретических частот, используя критерий Пирсона.
контрольная работа [167,7 K], добавлен 29.04.2012Определение математической вероятности правильного набора, если на нечетных местах комбинации стоят одинаковые цифры. Использование классического определения вероятности. Расчет математического ожидания и дисперсии для очков, выпавших на игральных костях.
контрольная работа [90,2 K], добавлен 04.01.2011Теория вероятностей — раздел математики, изучающий закономерности случайных явлений: случайные события, случайные величины, их свойства и операции над ними. Методы решения задач по теории вероятности, определение математического ожидания и дисперсии.
контрольная работа [157,5 K], добавлен 04.02.2012