Вероятность наступления события
Определение вероятности наступления заданного события. Расчет математических величин по формуле Бернулли и закону Пуассона. Построение эмпирической функции распределения, вычисление оценки математического ожидания и доверительных интегралов для него.
Рубрика | Математика |
Вид | курсовая работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 26.03.2012 |
Размер файла | 101,9 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/
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет
Кафедра прикладной математической статистики
Контрольная работа по математике
Вариант 2
Выполнила
студентка гр. 3/10-4-вв,
Герасимова М.А.
Проверила
преподаватель Меньшенина А.В.
Нижний Новгород
2011г.
Задача 2.
Студент знает 30 из 40 вопросов программы. Каждый билет содержит 2 вопроса программы. Найти вероятность того, что студент знает оба вопроса программы.
Решение:
Пусть событие А - благоприятный исход - студент знает оба вопроса программы, - общее число вопросов программы; - такое число вопросов знает студент; - число вопросов в билете; - необходимое число вопросов в билете, которое необходимо знать.
- число равновозможных элементарных исходов:
- число исходов, благоприятствующих событию А:
- вероятность благоприятного исхода.
Ответ:
Вероятность того, что студент знает оба вопроса программы, равна 0,557 (55,7%).
Задача 12.
Два студента ищут нужную книгу в магазинах. Вероятность того, что книга будет найдена первым студентом, равна 0,6, а вторым - 0,7. Найти вероятность того, что только один студент найдет книгу.
Решение:
- событие, при котором книгу найдет первый студент; - событие, при котором книгу найдет второй студент; - событие, противоположное событию , при котором первый студент не найдет книгу; - событие, противоположное событию , при котором второй студент не найдет книгу; - вероятность того, что книга будет найдена первым студентом; - вероятность того, что книга будет найдена вторым студентом; - - вероятность события, противоположного событию . - - вероятность события, противоположного событию .
Событие А, состоящее в том, что только один студент найдет книгу, может быть представлено следующими случаями:
- книгу найдет первый студент, а второй не найдет;
- книгу найдет второй студент, а первый не найдет; Тогда событие А можно представить в виде суммы несовместных событий: , а вероятность наступления события А как:
Ответ:
вероятность того, что только один студент найдет книгу, равна 0,46 (46%).
Задача 22.
Вероятность выполнить работу без ошибок для 10-ти студентов равна 0,95, для других 15-ти студентов - 0,7, для остальных 3-х - 0,2. Преподаватель берет наудачу одну тетрадь для проверки. Какова вероятность того, что работа выполнена без ошибок?
Решение:
- выполнение взятой наугад работы без ошибок - составляют полную группу событий, примем эти события за гипотезы, их вероятности равны
.
Условные вероятности события А - выполнение взятой работы без ошибок - следующие:
По формуле полной вероятности получим:
Ответ:
вероятность того, что взятая наугад работа выполнена без ошибок, равна 0,7357 (73,57%).
Задача 32.
Найти вероятность того, что при 4-х подбрасываниях игральной кости выпадет хотя бы один раз четное число очков.
Решение:
А - событие, при котором выпадает четное число очков игральной кости; - число испытаний; - повторение события, т.е. выпадение четного числа очков хотя бы 1 раз; - вероятность того, что выпадет четное число очков (т.к. 3 из 6 граней игральной кости с четным числом очков); - вероятность того, что выпадет нечетное число очков; - вероятность того, что четное число очков не выпадет ни разу; - четное число очков выпадет хотя бы 1 раз.
По формуле Бернулли рассчитаем вероятность того, что четное число очков не выпадет ни разу из 4-х подбрасываний:
Вероятность того, что четные очки выпадут хотя бы 1 раз, равна:
Ответ:
вероятность того, что при 4-х подбрасываниях игральной кости выпадет хотя бы 1 раз четное число очков, равна 0,9375 (94%).
Задача 42.
Вероятность производства бракованной детали равна 0,008. Найти вероятность того, что среди 1000 деталей окажется бракованных:
· 8;
· менее 8.
Решение:
А - событие, при котором наблюдается производство бракованных деталей; - вероятность производства бракованной детали; - число испытаний; - число повторений события, при котором наступит брак;
Рассчитаем параметр - среднее число событий в серии из -испытаний: - в среднем на 1000 деталей приходится 8 бракованных; - условие выполняется, т.е. можно использовать для решения формулу Пуассона ;
-
вероятность того, что среди 1000 деталей окажется 8 бракованных;
- вероятность того, что среди 1000 деталей бракованных будет менее 8 бракованных.
Ответ:
вероятность того, что среди 1000 деталей окажется 8 бракованных равна 0,139; менее 8 бракованных - 0,453.
Задача 52.
При штамповке металлических клемм получается в среднем 90% годных. Найти вероятность того, что среди 900 клемм окажется от 790 до 820 (включительно) годных.
Решение:
- вероятность изготовления годных клемм; - вероятность изготовления негодных клемм; - число испытаний; А- событие - производство годных клемм; - число повторений события А;
Вероятность события А по интегральной формуле Лапласа будет равна:
где
Используя таблицу значений функций Лапласа, найдем соответствующие значения: .
Подставим полученные значения в интегральную формулу Лапласа: - вероятность того, что среди 900 клемм окажется от 790 до 820 (включительно) годных.
Ответ:
вероятность того, что среди 900 клемм окажется от 790 до 820 (включительно) годных равна 0,8533 (85%).
Задача 62.
вероятность событие математический ожидание
Даны результаты наблюдений случайной величины Х.
1. Построить полигон, гистограмму, эмпирическую функцию распределения.
2. Найти оценки математического ожидания, дисперсии и среднего квадратичного отклонения исследуемой случайной величины.
3. Задаваясь доверительной вероятностью , найти доверительные интервалы для математического ожидания и среднего квадратичного отклонения.
4. Задаваясь уровнем значимости , проверить гипотезу о нормальном законе распределения с помощью критерия Пирсона.
50 |
54 |
58 |
63 |
68 |
73 |
78 |
75 |
74 |
|
84 |
56 |
59 |
64 |
69 |
74 |
79 |
65 |
70 |
|
90 |
85 |
60 |
65 |
70 |
75 |
80 |
69 |
||
75 |
86 |
61 |
66 |
71 |
76 |
81 |
66 |
||
76 |
71 |
62 |
67 |
72 |
77 |
82 |
65 |
||
77 |
72 |
71 |
64 |
68 |
73 |
80 |
69 |
Решение:
Подсчитаем объем выборкии по формуле Стрэджеса определим оптимальное число интервалов группировки данных: . Примем , тогда ширина каждого интервала
Вычислим середины интервалов , найдем частоты попадания в каждый из интервалов, накопленные частоты и получим эмпирический закон и функцию распределения в форме таблицы:
50-58 |
58-66 |
66-74 |
74-82 |
82-90 |
||
54 |
62 |
70 |
78 |
86 |
||
4 |
12 |
17 |
13 |
4 |
||
0,5 |
1,5 |
2,125 |
1,625 |
0,5 |
||
0,01 |
0,03 |
0,0425 |
0,0325 |
0,01 |
||
4 |
16 |
33 |
46 |
50 |
Для наглядного представления построим полигон частот: по оси х - интервалы, по оси y - частоты .
Гистограмму плотности частот: по оси х - интервалы, по оси y - плотности частот . Эмпирическую функцию распределения по оси х - интервалы, по оси y - функция распределения .
1. Вычислим статистические оценки параметров распределения:
среднее значение
, .
исправленную дисперсию
,
исправленное среднеквадратичное отклонение
Задаваясь доверительной вероятностью , найдем доверительные интервалы для математического ожидания a и среднего квадратичного отклонения . По таблице распределения Стьюдента при и получаем коэффициент . Тогда для математического ожидания a доверительный интервал будет следующий:
, ; .
По таблице распределения при и числе значений получи коэффициент и находим для среднего квадратичного отклонения доверительный интервал:
; .
Проверим гипотезу о нормальном распределении с помощью критерия Пирсона при уровне значимости , означающем вероятность (риск) совершить ошибку при проверке гипотезы, а именно: принять верной ошибочную гипотезу. По таблице критических точек -распределения для числа степеней свободы имеем критическое значение . Вычислим наблюдаемое по выборке значение критерия Пирсона:
,
где - теоретические частоты, а , - соответственно правые и левые границы интервалов разбиения данных; - среднее значение параметров распределения. Результаты вычислений приведем в таблице:
50-58 |
58-66 |
66-74 |
74-82 |
82-90 |
||
4 |
12 |
17 |
13 |
4 |
||
3,485 |
11,815 |
17,9 |
12,055 |
3,73 |
||
0,076 |
0,003 |
0,045 |
0,074 |
0,019 |
Получим, т.е. гипотезу о нормальном распределении случайной величины принимаем.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Определение вероятности наступления события, используя формулу Бернулли. Вычисление математического ожидания и дисперсии величины. Расчет и построение графика функции распределения. Построение графика случайной величины, определение плотности вероятности.
контрольная работа [390,7 K], добавлен 29.05.2014Определение вероятности наступления события по формуле Бернулли. Построение эмпирической функции распределения и гистограммы для случайной величины. Вычисление коэффициента корреляции, получение уравнения регрессии. Пример решения задачи симплекс-методом.
контрольная работа [547,6 K], добавлен 02.02.2012Классическое определение вероятности события. Способы вычисления наступления предполагаемого события. Построение многоугольника распределения. Поиск случайных величин с заданной плотностью распределения. Решение задач, связанных с темой вероятности.
задача [104,1 K], добавлен 14.01.2011Расчет наступления определенного события с использованием положений теории вероятности. Определение функции распределения дискретной случайной величины, среднеквадратичного отклонения. Нахождение эмпирической функции и построение полигона по выборке.
контрольная работа [35,1 K], добавлен 14.11.2010Определение 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 23.08.2015Вероятность события. Теоремы сложения и умножения событий. Теорема полной вероятности события. Повторные независимые испытания. Формула Бернулли, формула Пуассона, формула Муавра-Лапласа. Закон распределения вероятностей случайных дискретных величин.
контрольная работа [55,2 K], добавлен 19.12.2013Правила 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 21.01.2011Определение 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 01.05.2010Определение 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 12.02.2010Нахождение 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