Математическая статистика

Операция объединения множеств. Перестановки без повторений, правило произведения. Вероятности извлечения предмета из урны. Вероятность наивероятнейшего числа попаданий в десятку. Математическое ожидание, дисперсия и среднее квадратичное отклонение.

Рубрика Математика
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 23.09.2011
Размер файла 165,5 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.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Задание 1. Объединение множеств. Привести примеры

Решение:

Понятие множества принадлежит к числу основных, неопределяемых понятий математики. Оно не сводится к другим, более простым понятиям. Поэтому его нельзя определить, а можно лишь пояснить, указывая синонимы слова «множество» и приводя примеры множеств: множество - набор, совокупность, собрание каких-либо объектов (элементов), обладающих общим для всех их характеристическим свойством.

Объединением АВ множеств А и В называется множество, состоящее из всех элементов, принадлежащих хотя бы одному из множеств А или В.

Символическая запись этого определения: А В={х | хА или хВ}.

Здесь союз «или» понимается в смысле «неразделительного или», т.е. не исключается, что х может принадлежать и А и В. Отметим, что в таком случае элемент х, входящий в оба множества А и В, входит в их объединение только один раз (поскольку для множества не имеет смысла говорить о том, что элемент входит в него несколько раз).

Поясним определение объединения множеств с помощью диаграммы Эйлера-Венна:

На диаграмме объединение множеств А и В выделено штриховкой.

Если множество А определяется характеристическим свойством Р (х), а множество В - характеристическим свойством Q(х), то А В состоит из всех элементов, обладающих, по крайней мере, одним из этих свойств.

Примеры объединений двух множеств:

1) Пусть А={2; 5; 7}, В={3; 5; 6}. Тогда А В ={2; 3; 5; 6; 7}.

2) Пусть А=[-1/4; 2], В=[ -2/3; 7/4]. Тогда А В=[-2/3; 2] .

3) Пусть А= {х | х=8k, k Z}, B={x | x=8n-4, n Z}.

Тогда A B ={x | 4m, mZ}.

Операция объединения множеств может проводиться не только над двумя множествами. Определение объединения множеств можно распространить на случай любого количества множеств и даже - на систему множеств. Система множеств определяется так: если каждому элементу б множества М отвечает множество Аб, то совокупность всех таких множеств мы будем называть системой множеств.

Объединением системы множеств {Аб} называется множество, состоящее из всех элементов, принадлежащих хотя бы одному из множеств Аб. При этом общие элементы нескольких множеств не различаются.

Таким образом, элемент х тогда и только тогда, когда найдется такой индекс б 0 М, что х A б0 .

В случае, когда М конечно и состоит из чисел 1, 2, … , n, применяется запись Если M=N, то имеем объединение последовательности множеств .

Рассмотрим ещё один пример: пусть М=(1; 2) и для каждого б є М определим множество Аб =[0;б]; тогда = [0;2).

Из определения операции объединения непосредственно следует, что она коммутативна, т.е. А1 A2 = A2 А1, и ассоциативна, т.е. (А1 A2) А3 = А1 (A2 А3).

C помощью диаграмм показать справедливость утверждения:

Доказательство тождества двух множеств основывается на определении равенства двух множеств: A = B , если A ? B и B ? A . Берётся любой элемент x , принадлежащий левой части равенства, и показывается,что он входит в правую часть, а затем наоборот.

Эти свойства вытекают из определения. Действительно, пусть x, тогда х и х,следовательно , x

Размещено на http://www.allbest.ru/

Графическое решение справедливости утверждения

Задание 2. Перестановки. Число перестановок. Привести примеры

Решение:

Перестановки - различные упорядоченные множества, которые отличаются лишь порядком элементов (т.е. могут быть получены из того же самого множества).

Перестановки без повторений - различные упорядочивания данного n-множества, отличающиеся друг от друга лишь порядком входящих в них элементов.

Обозначается как Pn (от фр. "permutation" - перестановка) Число перестановок из n элементов по k вычисляется следующим образом:

Pn=n! 

Доказательство:

Будем последовательно выбирать элементы данного множества и размещать их в определенном порядке на n местах. На первое место можно поместить любой из n элементов, на второе любой из оставшихся, т.е. (n-1) элементов и т.д. По правилу произведения получим: .

Пример: Сколькими способами можно расположить на шахматной доске 8 ладей так, чтобы они не могли бить друг друга?

Ясно, что при таком расположении на каждой горизонтали и каждой вертикали стоит по одной ладье. Возьмем одно из этих расположений и обозначим через  номер занятого поля на первой горизонтали, через  - на второй горизонтали, ..., через  - на восьмой горизонтали. Тогда  будет некоторой перестановкой из чисел 1, 2, ...,8 (ясно, что среди чисел нет ни одной пары одинаковых, так как иначе две ладьи попали бы на одну и ту же вертикаль).

Обратно, если  - некоторая перестановка чисел 1, 2, ...,8, то ей соответствует некоторое расположение ладей , при котором они не могут бить друг друга. Например, на рисунке изображено расположение ладей, соответствующих перестановке 7 5 4 6 1 3 2 8.Таким образом, число искомых расположений ладей равно числу перестановок чисел 1, 2, ...,8, т.е. Р(8).Но. Значит ладьи можно расположить требуемым образом 40320 способами.

Сколько можно составить всевозможных перестановок из n элементов, в которых данные два элемента стоят рядом?

Определим число перестановок, в которых данные элементы (для определенности a и b) стоят рядом: a на первом месте, b на втором; a на втором месте, b на третьем; …; a на (n-1)-м месте, b на n-м -- таких случаев n-1. Однако можно впереди ставить b, а затем a -- таких случаев также n-1, т.е. существует 2*(n-1) случаев, когда a и b стоят рядом. Каждому из этих случаев соответствует (n-2)! перестановок. Используя правило произведения, искомое решение можно записать в виде

.

Перестановка с повторениями ранее переставлялись предметы, которые были попарно различны. Если же некоторые переставляемые предметы одинаковы, то получается меньше перестановок - некоторые перестановки совпадают друг с другом. В этом случае речь идет о перестановках с повторениями.

Перестановкой с повторениями состава  из букв  называют любой кортеж длины  в который буква  входит раз,..., буква -раз.

Пример:

Имеются предметы k различных типов. Сколько перестановок можно сделать из n1 элементов первого типа, ..., nk элементов k-го типа?

Число элементов в каждой перестановке равно .Поэтому если бы все элементы были различны, то число перестановок равнялось бы n!.Но из-за того, что некоторые элементы совпадают, получается меньшее число перестановок. Действительно, возьмем, например, перестановку в которой сначала вписаны все элементы первого типа, потом все элементы второго типа,..., наконец, все элементы k-го типа. Элементы первого типа можно переставлять друг с другом  способами. Но так как все эти элементы одинаковы, то такие перестановки ничего не меняют. Точно так же не меняют  перестановок элементов второго типа, ...,  перестановок элементов k-го типа.

Перестановки элементов первого типа, второго типа, и т.д. можно делать независимо друг от друга. Поэтому (по правилу произведения) элементы перестановки можно переставлять друг с другом  способами так, что она остается неизменной. То же самое верно и для любого другого расположения элементов. Поэтому множество всех n! перестановок распадается на части, состоящие из  одинаковых перестановок каждая. Значит число различных перестановок с повторениями, которые можно сделать из данных элементов, равно 

где .

множество вероятность математический ожидание

Итак, число перестановок с повторениями можно подсчитать по следующей формуле:

Задание 3

В коробке имеется 14 лампочек, из которых шесть по 100Вт, остальные по 60Вт. Найти вероятность того, что среди пяти наудачу извлеченных лампочек будет хотя бы одна на 60Вт.

Используем обозначения: X - группа лампочек, для которых вероятность равна шести по 100Вт: Y - группа лампочек, для которых вероятность равна 60Вт.

Выдвинем три гипотезы: Н1 - оба взятые лампочки из группы Х, Р(Н1) = 14/15*9/14; Н2 - взятые лампочки из разных групп, Р(Н2) = 2*14/15*5/14; Н3 - оба взятые лампочки из группы Y, Р(Н3) = 5/15*4/14.  Пусть событие А - взятые наудачу пять лампочек, из которых одна будет 60Вт. По формуле полной вероятности получим 

P(A) = P(H1)*P(A|H1) + P(H2)*P(A|H2) + P(H3)*P(A|H3) = 14/15*9/14*0.9^2 + 2*14/15*5/14*0.9*0.95 + 5/15*4/14*0.95^2 = 0,8402 .

Задание 4

В первой урне 4 белых шара и 7 черных шаров, во второй -6 белых и 3 черных шара. Из первой урны во вторую перекладывают , не глядя, один шар а затем из второй урны берут один шар. Найти вероятность , что он белый.

Найдём вероятность противоположного события - все шары одного цвета.  Вероятность суммы этих событий равна  2/10*1/9*3/8*2/7*5/6*4/5 + 2/10*1/9*5/8*4/7*3/6*2/5 + 3/10* 2/9*5/8*4/7*3/6*2/5 = 1/126  Поэтому ответ: 1 - 1/126 = 125/126 

Задание 5

Стрелок стреляет по мишени 10 раз. Его вероятность попадания в десятку 0,7. Найти вероятность наивероятнейшего числа попаданий в десятку.

Решение:

Вероятность произведения двух событий (совместного появления этих событий) равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого, вычисленную при условии, что первое событие уже наступило.

Также можно записать: 

Доказательство этой теоремы непосредственно вытекает из определения условной вероятности.

Если события независимые, то , и теорема умножения вероятностей принимает вид:

В случае произведения нескольких зависимых событий вероятность равна произведению одного из них на условные вероятности всех остальных при условии, что вероятность каждого последующего вычисляется в предположении, что все остальные события уже совершились.

Из теоремы произведения вероятностей можно сделать вывод о вероятности появления хотя бы одного события.

Если в результате испытания может появиться п событий, независимых в совокупности, то вероятность появления хотя бы одного из них равна

Здесь событие А обозначает наступление хотя бы одного из событий Ai, а qi - вероятность противоположных событий .

Обозначим попадание в цель стрелком - событие А

Тогда:

Тогда вероятность, что стрелок попадет в мишень

Задание 6

Дискретная случайная величина Х задана законом распределения. Найти математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратичное отклонение.

X

2

-4

6

-8

P

0.11

0.52

0.13

0.04

Решение:

Математическим ожиданием дискретной случайной величины называют сумму произведений всех ее возможных значений на их вероятности.

Пусть случайная величина Х может принимать только значения х1, х2, х3,...,хn вероятности которых соответственно равны p1, p2, p3,...,pn. Тогда математическое ожидание М(х) случайной величины Х определяется равенством:

M(x)=х1p1+х2p2+...+хnpn

Найдем математическое ожидание :

M(x)=2х0.11+(-4)х0.52+6х0.13+(-8)х0,04=-1,04

Дисперсией (рассеянием) дискретной случайной величины называют математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от ее математического ожидания.

D(x)=M[X-M(x)]2

D(x)= 0.608х0.11+1,16х0.52+0,048Х0,13+1,74х0,04=1,365

Средним квадратичным отклонением случайной величины Х называют квадратный корень из дисперсии:

у(X)=vD(X)

у(X)=vD(X)=

Задание 7

Заданы математическое ожидание m и среднее квадратичное отклонение у нормально распределенной случайной величины х.

Найти вероятность того, что х примет значение ,принадлежащие интервалу (),вероятность того что абсолютная величина отклонения [х- m] окажется меньше

Решение:

По условию задачи

,,, m=14

P(18;

По таблице находим Ф=0,4772. Отсюда искомая вероятность:

P(18=2х0,4772=0,9544

Воспользуемся формулой

По условию

у=4, m=14,

P()

Задание 8

Найти выборочное уровнение прямой -=(х-) регрессии на х по данной корреляционной таблице.

Решение:

=;;

Выборочное уравнение регрессии на х

Коэффициент корреляции не равен нулю, значит присутствует зависимость величин Х и У; а т.к. r близок к единице, то можно предположить наличие линейной зависимости. Предположение подтверждается расположением данных точек и полученных прямых регрессии: угол между прямыми регрессии мал и точки расположены близко к прямым регрессии.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Определение числа всех равновероятных исходов испытания. Правило умножения вероятностей независимых событий, их полная система. Формула полной вероятности события. Построение ряда распределения случайной величины, ее математическое ожидание и дисперсия.

    контрольная работа [106,1 K], добавлен 23.06.2009

  • Определение вероятности попадания в мишень по формуле Бернулли. Закон и многоугольник распределения случайной величины. Построение функции распределения, графика. Математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическое отклонение случайной величины.

    контрольная работа [86,4 K], добавлен 26.02.2012

  • Среднее арифметическое (математическое ожидание). Дисперсия и среднеквадратическое отклонение случайной величины. Третий центральный момент и коэффициент асимметрии. Законы распределения. Построение гистограммы. Критерий Пирсона. Доверительный интервал.

    курсовая работа [327,1 K], добавлен 29.03.2013

  • Определение вероятности того, что из урны взят белый шар. Нахождение математического ожидания, среднего квадратического отклонения и дисперсии случайной величины Х, построение гистограммы распределения. Определение параметров распределения Релея.

    контрольная работа [91,7 K], добавлен 15.11.2011

  • Вероятность появления события в серии из независимых испытаний. Закон распределения дискретной случайной, интегральной, дифференциальной, имперической функции распределения, математическое ожидание, дисперсия, и среднее квадратическое отклонение.

    контрольная работа [397,9 K], добавлен 15.11.2010

  • Примеры пространства элементарных событий. Вероятность появления одного из двух несовместных событий. Функция распределения F(x,y) системы случайных величин. Расчет математического ожидания и дисперсии. Закон генеральной совокупности и его параметры.

    контрольная работа [178,1 K], добавлен 15.06.2012

  • Система линейных уравнений. Векторная алгебра, линейные операции для векторов, векторное (линейное) пространство. Случайные события и величины, плотность распределения вероятности, математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическое отклонение.

    методичка [232,1 K], добавлен 18.05.2010

  • Непрерывная случайная величина и функция распределения. Математическое ожидание непрерывной случайной величины. Среднее квадратичное отклонение. Кривая распределения для непрерывной случайной величины. Понятие однофакторного дисперсионного анализа.

    контрольная работа [165,5 K], добавлен 03.01.2012

  • Среднее значение показателя (среднее арифметическое). Показатели вариации - размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение, дисперсия, коэффициент вариации. Максимальное и минимальное значение статистического показателя.

    контрольная работа [159,7 K], добавлен 14.11.2008

  • Понятие непрерывной случайной величины, её значения на числовых промежутках. Определение закона распределения, его функции. Плотность распределения числовых характеристик вероятности. Математическое ожидание, дисперсия и среднеквадратичное отклонение.

    лекция [575,9 K], добавлен 17.08.2015

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.