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 31.05.2010

  • Проверка 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 31.05.2010

  • Определение 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 12.02.2010

  • Определение 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 01.05.2010

  • Понятие 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 23.08.2009

  • Определение 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 23.08.2015

  • Правила 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 21.01.2011

  • Нахождение 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 29.04.2012

  • Определение 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 04.01.2011

  • Теория 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

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.