Математическая статистика

Исследование сходимости рядов. Степенной ряд интеграла дифференциального уравнения. Определение вероятности событий, закона распределения случайной величины, математического ожидания, эмпирической функции распределения, выборочного уравнения регрессии.

Рубрика Математика
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 04.10.2010
Размер файла 420,3 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.

23

СОДЕРЖАНИЕ

Задание 1

Задание 2

Задание 3

Задание 4

Задание 5

Задание 6

Задание 7

Задание 8

Задание 9

Задание 10

Задание 11

Задание 12

Задание 13

Задание 14

Литература

Задание 1. Исследовать сходимость рядов:

а)

Решение:

Воспользуемся признаком Даламбера

Ряд сходится.

б)

Решение:

Для исследования этого ряда на сходимость удобнее применить радикальный признак Коши:

p ===

== =5

Так как показатель Коши ряда строго больше единицы, то по радикальному признаку Коши ряд расходится.

Задание 2. Исследовать ряд на абсолютную и условную сходимость:

Решение:

Рассмотрим ряд из модулей:

Сравним его с рядом

Мы сможем это сделать согласно признаку сравнения:

Ряд исследуем при помощи интегрального признака:

т.е. ряд расходится. Значит ряд из модулей тоже расходится, а наш знакопеременный ряд не обладает абсолютной сходимостью. Но он сходится условно согласно теореме Лейбница

|=

Задание 3. Найти область сходимости ряда:

Решение:

Найдем интервал сходимости , где R - радиус сходимости. Найдем радиус сходимости R :

Следовательно, интервал сходимости ряда. Исследуем сходимость ряда на концах интервала:

Полученный ряд является обобщенным гармоническим рядом, в котором

Следовательно, полученный ряд расходится.

Получили знакочередующийся ряд. Используем теорему Лейбница:

Значит, полученный ряд сходится.

Областью сходимости заданного ряда является промежуток .

Задание 4. Вычислить с точностью

е = 0,001 .

Решение:

Так как 83 является ближайшим к числу 520 кубом целого числа, то целесообразно число 520 представить в виде суммы двух слагаемых:

520 = 83 + 8.

Тогда

= = 8 = 8(1+0,001562)1/3 =

=8 =

= 8+ 0,0416-0,0002272+…

Третий член уже меньше чем 0,001, поэтому его следует отбрость и последующие за ним. Итак,

8 + 0,0416 8,0416

Задание 5. Найти три первых, отличных от нуля, члена разложения в степенной ряд интеграла дифференциального уравнения, удовлетворяющего следующему начальному условию:

Решение:

Воспользуемся разложением

Так как по условию х = 0, то будем иметь

Найдем коэффициенты при х:

;

, .

Подставляя найденные значения в формулу, получим

Задание 6. Среди 10 лотерейных билетов 6 выигрышных. Наудачу взяли 4 билета. Определить вероятность того, что среди них 2 выигрышных.

Решение:

Определимся с событием:

А - среди выбранных 4 билетов 2 выигрышных.

Вероятность этого события:

Число всех элементарных исходов п ( число всех комбинаций выбора из 6 билетов по 2 билета ) равно числу сочетаний:

Число элементарных исходов т, благоприятствующих событию А :

Тогда, искомая вероятность равна:

Задание 7. В двух партиях 38% и 79% - процент 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 бракованное и одно доброкачественное?

Решение:

Определимся с событиями:

А1 - выбор доброкачественного изделия из первой партии,

выбор бракованного изделия из первой партии,

А2 - выбор доброкачественного изделия из второй партии,

выбор бракованного изделия из второй партии.

Тогда

.

а) А - хотя бы одно изделие бракованное.

б) В - оба изделия бракованные.

.

в) С - одно изделие доброкачественное и одно изделие бракованное.

.

Задание 9. Из 1000 ламп пi принадлежит i-ой партии, i = 1, 2, 3, В первой партии 6%, во второй 5%, в третьей 4% бракованных ламп. Наудачу выбирается одна лампа. Определить вероятность того, что выбранная лампа - бракованная.

Решение:

Так как , то

Определимся с событиями:

А - выбрана бракованная лампа;

выбрана лампа i-ой партии, i = 1,2,3.

Найдем вероятности событий Вi :

п = 90 + 690 + 220 = 1000 ,

Найдем вероятности события А при условии, что события Bi ( i = 1,2,3 ) наступили, т.е. найдем вероятности выбора бракованной лампы при условии, что лампы взяты из 1-ой, 2-ой, 3-ей партий :

По формуле полной вероятности найдем искомую вероятность:

Задание 9. В магазин поступают однотипные изделия с трех заводов, причем i-й завод поставляет тi % изделий ( i = 1, 2, 3). Среди изделий i-го завода ni % первосортных. Куплено одно изделие. Оно оказалось первосортным. Определить вероятность того, что купленное изделие выпущено j-ым заводом.

.

Решение:

Определимся с событиями:

А - купленное изделие первосортное;

изделие выпущено i-ым заводом, .

Запишем вероятности событий Вi :

Запишем условные вероятности, т.е. вероятности того, что купленное изделие первосортное при условии, что оно выпущено i-ым заводом:

Вероятность того, что купленное первосортное изделие выпущено 1-ым заводом, вычислим по формуле Бейеса:

Задание 10. Вероятность наступления некоторого события в каждом из 100 независимых испытаний равна р = 0,8. Определить вероятность того, что число т наступлений события удовлетворяет следующему неравенству:

k1 = 75;

k2 = 90

Решение:

Воспользуемся интегральной теоремой Лапласа :

где Ф(х) - функция Лапласа,

Найдем х1 и х2 :

Учитывая, что функция Лапласа нечетная, т.е. , получим

.

По таблице найдем :

Искомая вероятность

Задание 12. Дискретная случайная величина Х принимает только два значения х1 и х2 , причем . Известна вероятность р1 = 0,7 возможного значения х1, математическое ожидание М(Х ) = 1,3 и дисперсия D(X ) = 0,21. Найти закон распределения этой случайной величины.

Решение:

Сумма вероятностей всех возможных значений ДСВ равна 1. Отсюда вероятность того, что Х примет значение х2 равна

р2 = 1 - р1 = 1 - 0,7 = 0,3.

Запишем закон распределения ДСВ Х :

Х

х1

х2

р

0,7

0,3

Для нахождения значений х1 и х2 составим систему уравнений и решим ее:

или ;

или

7x12+ =19 (x 3)

70x12-182x1+112 = 0

По условию задачи . Следовательно, задаче удовлетворяет только решение , и искомый закон распределения будет иметь вид:

Х

1

2

р

0,7

0,3

Задание 12. Непрерывная случайная величина задана функцией распределения . Требуется найти:

а) функцию плотности распределения ;

б) математическое ожидание ;

в) дисперсию ;

г) среднее квадратическое отклонение .

Построить графики функций и .

Решение:

а) Найдем функцию плотности распределения НСВ Х :

б) Найдем математическое ожидание НСВ Х :

в) Найдем дисперсию НСВ Х :

г) Найдем среднее квадратическое отклонение НСВ Х :

График функции распределения:

График функции плотности распределения:

Задание 13. Задано статистическое распределение выборки. Требуется:

а) найти распределение относительных частот;

б) построить полигон относительных частот;

в) найти эмпирическую функцию распределения и построить ее график;

г) найти несмещенные статистические оценки математического ожидания, дисперсии и среднего квадратического отклонения в генеральной совокупности.

xi

1

3

4

6

7

ni

20

10

14

6

10

Решение:

а) Найдем объем выборки:

Относительные частоты определяем по формуле :

Запишем распределение относительных частот :

xi

1

3

4

6

7

wi

0,33

0,17

0,23

0,1

0,17

Контроль:

б) Построим полигон относительных частот:

в) Эмпирическая функция

где число вариант, меньших х ;

п - объем выборки, может быть представлена в виде:

Тогда, искомая эмпирическая функция будет иметь вид :

Строим график функции

г) Несмещенной оценкой математического ожидания в генеральной совокупности является выборочная средняя:

Найдем эту оценку:

xв = (1•20+3•10+4•14+6•6+7•10) = = 3,53;

Несмещенной оценкой дисперсии в генеральной совокупности является исправленная выборочная дисперсия:

где DB - выборочная дисперсия.

Найдем выборочную DВ :

=

= (400+300+784+216+700) - 12,46 = 27,54;

Найдем исправленную дисперсию, т.е несмещенную оценку генеральной дисперсии:

Несмещенной оценкой среднего квадратического отклонения в генеральной совокупности служит исправленное среднее квадратическое отклонение:

.

Найдем эту оценку:

.

Задание 14. Найти выборочное уравнение прямой линии регрессии Y на Х по данным, приведенным в корреляционной таблице

Х

Y

7

14

21

28

35

42

10

5

1

-

-

-

-

15

-

6

5

-

-

-

20

-

-

6

35

9

-

25

-

-

8

9

2

-

30

-

-

-

7

1

6

Решение:

? Определим частоты , т.е. суммы частот появления значений у в каждой строке таблицы. Аналогично, найдем частоты . Очевидно, что , т.е. суммы частот равны объему выборки. В результате получим таблицу:

Х

Y

7

14

21

28

35

42

ny

10

5

1

-

-

-

-

6

15

-

6

5

-

-

-

11

20

-

-

6

35

9

-

50

25

-

-

8

9

2

-

19

30

-

-

-

7

1

6

14

nx

5

7

19

51

12

6

n=100

Уравнение линейной регрессии Y на Х имеет вид:

,

где выборочный коэффициент корреляции.

Найдем значения параметров выборочного уравнения линии регрессии:

;

;

;

;

;

;

;

.

Подставляем полученные значения параметров в выборочное уравнение регрессии:

.

Тогда выборочное уравнение регрессии примет окончательный вид:

.

ЛИТЕРАТУРА

1. Пискунов Н.С. Дифференциальное и интегральное исчисления. Т.2. - М.: Наука, 1985. - 506с.

2. Данко П.Е., Попов А.Г., Кожевникова Т.Я. Высшая математика в упражнениях и задачах. Ч.2. - М.: Высшая школа, 1986. - 415с.

3. Доценко А.Д., Нагулин Н.И. Методические указания к практическим занятиям по курсу “Высшая математика” (Ряды). Харьков: ХИРЭ, 1992. - 38с.

4. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: Высшая школа, 2000. - 400с.

5. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. - М.: Высшая школа, 2000. - 400с.


Подобные документы

  • Вычисление математического ожидания, дисперсии, функции распределения и среднеквадратического отклонения случайной величины. Закон распределения случайной величины. Классическое определение вероятности события. Нахождение плотности распределения.

    контрольная работа [38,5 K], добавлен 25.03.2015

  • Определение вероятности случайного события; вероятности выиграшных лотерейных билетов; пересечения двух независимых событий; непоражения цели при одном выстреле. Расчет математического ожидания, дисперсии, функции распределения случайной величины.

    контрольная работа [480,0 K], добавлен 29.06.2010

  • Определение вероятности для двух несовместных и достоверного событий. Закон распределения случайной величины; построение графика функции распределения. Нахождение математического ожидания, дисперсии, среднего квадратичного отклонения случайной величины.

    контрольная работа [97,1 K], добавлен 26.02.2012

  • 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

  • Решение задач по определению вероятности событий, ряда и функции распределения с помощью формулы умножения вероятностей. Нахождение константы, математического описания и дисперсии непрерывной случайной величины из функции распределения случайной величины.

    контрольная работа [57,3 K], добавлен 07.09.2010

  • Определение вероятностей различных событий по формуле Бернулли. Составление закона распределения дискретной случайной величины, вычисление математического ожидания, дисперсии и среднеквадратического отклонения случайной величины, плотностей вероятности.

    контрольная работа [344,8 K], добавлен 31.10.2013

  • Определение 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 02.02.2012

  • Определение дифференциальной функции распределения f(x)=F'(x) и математического ожидания случайной величины Х. Применение локальной и интегральной теоремы Лапласа. Составление уравнения прямой линии регрессии. Определение оптимального плана перевозок.

    контрольная работа [149,6 K], добавлен 12.11.2012

  • Дискретные случайные величины и их распределения. Формула полной вероятности и формула Байеса. Общие свойства математического ожидания. Дисперсия случайной величины. Функция распределения случайной величины. Классическое определение вероятностей.

    контрольная работа [33,8 K], добавлен 13.12.2010

  • Вероятность попадания случайной величины Х в заданный интервал. Построение графика функции распределения случайной величины. Определение вероятности того, что наудачу взятое изделие отвечает стандарту. Закон распределения дискретной случайной величины.

    контрольная работа [104,7 K], добавлен 24.01.2013

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.