Типовой расчет

Анализ решений заданий по теории вероятности: определить вероятность того, что на верхних гранях двоих костей сумма очков не превосходит 12, определить среди лотерейных билетов вероятное количество выигрышных и количество бракованного товара в партии.

Рубрика Математика
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 27.12.2010
Размер файла 190,2 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.

1. Бросаются 2 кости. Определить вероятность того, что на верхних гранях:

а) сумма очков не превосходит 12; б) произведение числа очков не превосходит 12; в) произведение числа очков делится на 12.

+

1

2

3

4

5

6

1

2

3

4

5

6

7

2

3

4

5

6

7

8

3

4

5

6

7

8

9

4

5

6

7

8

9

10

5

6

7

8

9

10

11

6

7

8

9

10

11

12

а).Пусть событие А - сумма числа очков, выпавших на двух костях, не превосходит 12,то есть указанная сумма меньше или равна 12. Вероятность события А находим с помощью классического определения вероятности:

,

где: m - число исходов, благоприятствующих появлению события А, n - общее число равновозможных исходов испытания. Составим таблицу всевозможных элементарных исходов данного испытания.

Тогда из таблицы несложно найти общее число равновозможных исходов испытания: n = 36; и число исходов, благоприятствующих появлению события А:

m = 36. В результате получаем

Таким образом, искомая вероятность равна 1 .

б) Пусть событие В - произведение числа очков, выпавших на двух костях, не превосходит 12.

Ч

1

2

3

4

5

6

1

1

2

3

4

5

6

2

2

4

6

8

10

12

3

3

6

9

12

15

18

4

4

8

12

16

20

24

5

5

10

15

20

25

30

6

6

12

18

24

30

36

Вероятность события В находим с помощью классического определения вероятности:

,

где: m - число исходов, благоприятствующих появлению события В, n - общее число равновозможных исходов испытания. Составим таблицу всевозможных элементарных исходов данного испытания.

Тогда из таблицы несложно найти общее число равновозможных исходов испытания: n = 36; и число исходов, благоприятствующих появлению события В: m = 23. В результате получаем:

Таким образом, искомая вероятность равна 0,6389.

в) Пусть событие С - произведение числа очков, выпавших на двух костях, делится на 12.

Вероятность события С находим с помощью классического определения вероятности:

,

где: m - число исходов, благоприятствующих появлению события В, n - общее число равновозможных исходов испытания. Воспользуемся таблицей, полученной в пункте б).

Тогда из таблицы несложно найти общее число равновозможных исходов испытания: n = 36; и число исходов, благоприятствующих появлению события В: m = 7. В результате получаем:

Таким образом, искомая вероятность равна 0,1944.

Ответ: а) 1; б) 0,6389, в) 0,1944.

2. Имеются n изделий 4 сортов, причём , где i= 1, 2, 3, 4. Для контроля берутся m изделий, где . Определить вероятность того, что среди m изделий m1 - первого сорта, m2 - второго сорта, m3 - третьего сорта, m4 - четвёртого сорта

Дано: n1 = 3, n2 = 3, n3 = 4, n4 = 2, m1 = 2, m2 = 1, m3 = 2, m4 = 2.

Решение.

Пусть событие А - среди m изделий 2 изделия - первого сорта, 2 изделия - второго сорта, 2 изделия - третьего сорта, 1 изделие - четвёртого сорта.

Вероятность события А находим с помощью классического определения вероятности:

,

где: m - число исходов, благоприятствующих появлению события А, n - общее число равновозможных исходов испытания.

Находим m - число исходов, благоприятствующих появлению события А. 2 изделия первого сорта можно выбрать из 3 изделий способами, 1 изделие второго сорта можно выбрать из 3 изделий способами, 2 изделие третьего сорта можно выбрать из 4 изделий способами, 2 изделия четвёртого сорта можно выбрать из 2 изделий способами. Воспользуемся теоремой умножения, тогда число исходов, благоприятствующих появлению события А равно:

Находим n - общее число равновозможных исходов испытания.

(2+1+2+2)=7 изделий из изделий можно выбрать способами, то есть:

Отсюда, искомая вероятность равна:

Ответ: Р(А) = 0,0795.

3. Среди n лотерейных билетов k выигрышных. Наудачу взяли m билетов. Определить вероятность того, что среди m билетов l выигрышных.

Дано: n = 10, l = 5, m =7 , k = 7.

Решение.

Пусть событие А - среди 7 билетов 5 выигрышных. Вероятность события А находим с помощью классического определения вероятности:

,

где: m - число исходов, благоприятствующих появлению события А, n - общее число равновозможных исходов испытания.

Находим m. Из 7 выигрышных билетов 5 билета можно выбрать способами, а 2 безвыигрышных билетов из 3 билетов можно выбрать способами. Тогда число исходов, благоприятствующих появлению события А, используя теорему умножения, будет равно:

m = Ч=

Находим n. . Из 10 билетов 7 билета можно выбрать способами, тогда

n =

Отсюда, искомая вероятность равна:

Ответ: Р(А) = 0,525.

4. В лифт k-этажного дома сели n пассажиров (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.

Дано: k = 7, n = 4.

Решение.

а) Событие А - все пассажиры вышли на разных этажах.

Событие А1 - первый пассажир вышел на любом из шести, кроме первого, этаже.

Событие А2 - второй пассажир вышел на любом из оставшихся пяти этаже, т.е. кроме первого и этажа, на котором вышел первый пассажир.

Событие А3 - третий пассажир вышел на любом из оставшихся четырех этаже, т.е. кроме первого и этажей, на которых вышли первый и второй пассажиры.

Событие А4 - четвертый пассажир вышел на любом из оставшихся трех этаже, т.е. кроме первого и этажей, на которых вышли первый, второй и третий пассажиры.

Вероятность события А находим по теореме умножения, поскольку события А1, А2, А3, А4 являются зависимыми. Тогда:

где: , , , .

Отсюда:

.

б) Событие В - по крайней мере двое сошли на одном этаже.

Событие В1 - первый пассажир вышел на любом из шести, кроме первого, этаже.

Событие В2 - второй пассажир вышел на любом из оставшихся пяти этаже, т.е. кроме первого и этажа, на котором вышел первый пассажир.

Событие В3 - третий пассажир вышел на любом из оставшихся четырех этаже, т.е. кроме первого и этажей, на которых вышли первый и второй пассажиры.

Событие В4 - четвертый пассажир вышел на любом из трех этаже, на которых вышли первый, второй и третий пассажиры.

Вероятность события В находим по теореме умножения, поскольку события В1, В2, В3, В4 являются зависимыми. Тогда:

где: , , , .

Отсюда:

.

Ответ: а) 0,2778; б) 0,2778.

5. В двух партиях К1 и К2 % доброкачественных изделий на удачу выбирают по одному изделию из каждой партии Какова вероятность того, что среди двух изделий:

а) хотя бы одно бракованное;

б) два бракованных;

в) одно бракованное и одно доброкачественное.

Дано: К1 = 39%, К2 = 78%.

Решение.

Обозначим события:

Событие А - из первой партии наудачу вынули доброкачественное изделие;

Событие B - из второй партии наудачу вынули доброкачественное изделие

Вероятности этих событий соответственно равны: р1 = 0,39 и р2 = 0,78.

а) Пусть событий С - среди двух изделий хотя бы одно бракованное.

Рассмотрим противоположное событие - среди двух изделий нет бракованных, то есть эти два изделия доброкачественные. Вероятность события находим, используя теорему умножения:

Р() = р1 · р2 = 0,39 · 0,78 = 0,3042

Отсюда, вероятность искомого события Р(С) найдём по формуле:

Р(С) = 1 - Р() = 1 - 0,3042 = 0,6958.

б) Пусть событий D - среди двух изделий два бракованных.

Вероятность события D находим, используя теорему умножения:

Р(D) = q1 · q2 = (1 - р1) · (1 - р2) = (1 - 0,39)·(1 - 0,78) = 0,1342.

в) Пусть событий Е - одно бракованное и одно доброкачественное. Здесь необходимо рассмотреть два события: Событие - из первой партии вынули доброкачественное изделия, а из второй - бракованное; Событие - из первой партии вынули бракованное изделие, а из второй - доброкачественное.

Тогда:

Е = +

или Р(Е) = Р() + Р()

Вероятность события Е находим, используя теорему сложения и умножения:

Р(Е) = р1 · q2 + q1 · р2 = 0,39 · 0,22 + 0,61 · 0,78 = 0,5616

Ответ: а) 0,6958; б) 0,1342; в) 0,5616.

6. Вероятность того, что цель поражена при одном выстреле: первым стрелком равна P1 = 0,39, а вторым стрелком - P2 = 0,45. Первый стрелок сделал n1 = 3 выстрелов, а второй стрелок - n2 = 2 выстрелов. Определить Вероятность того, что цель не поражена.

Решение.

Пусть событие А - цель не поражена. Чтобы цель была не поражена, необходимо, чтобы первый стрелок, сделав 3 выстрела, ни разу не попал, и, чтобы второй стрелок, сделав 2 выстрела, тоже ни разу не попал.

Рассмотрим гипотезы:

Событие А1 - первый стрелок промахнулся 3 раза.

Событие А2 - второй стрелок промахнулся 2 раза.

Вероятность того, что первый стрелок промахнется при одном выстреле равна:

q1 = 1 - p1 = 1- 0,39 = 0,61,

а вероятность того, что второй стрелок промахнется при одном выстреле равна: q2 = 1 - p2 = 1- 0,45=0,55.

Тогда вероятность событий А1 и А2 находим по формуле Бернулли:

Тогда:

Тогда искомая вероятность события А, используя теорему умножения, равна:

Р(А) = Р(А1)ЧР(А2) = 0,227 · 0,3025 = 0,0687.

Ответ: 0,0687.

7. Из ламп ni принадлежат i партии (i = 1, 2, 3) бракованные лампы в первой партии составляют 6%, во второй - 5%, а в третьей - 4%. Наудачу выбирается одна лампа. Определить вероятность того, что выбранная лампа - бракованная.

Дано: n1 = 620, n2 = 190.

Решение.

Испытание состоит в том, что наудачу выбирают одну лампу.

Пусть событие А - выбранная лампа - бракованная. Рассмотрим гипотезы:

Событие Н1 - выбранная лампа принадлежит 1 партии,

Событие Н2 - выбранная лампа принадлежит 2 партии,

Событие Н3 - выбранная лампа принадлежит 3 партии.

Вероятность события А находим по формуле полной вероятности:

Определяем вероятности гипотез Н1, Н2, Н3 с помощью классического определения вероятности:

,

Для события Н1 имеем: m1 = 620 (количество ламп в первой партии), n =1000 (общее количество ламп); тогда вероятность события Н1 равна:

Аналогично находим вероятности гипотез Н2 и Н3.

Для события Н2 имеем: m2 = 190, n =1000.

Для события Н3 имеем: m3 = 1000 - m1 - m2 = 1000 - 620 -190 = 190, n =1000.

Контроль:

Находим условные вероятности события А при условии, что события Н1, Н2, Н3 соответственно наступили, то есть вероятности , и , по формуле:

где: ki - число процентов бракованных ламп в i партии. Тогда

Подставляя найденные вероятности в формулу полной вероятности, находим вероятность события А:

=

= 0,62 · 0,06 + 0,19 · 0,05 + 0,19 · 0,04 = 0,0543.

Ответ: Р(А) = 0,0543.

8. В первой урне N1 белых и M1 чёрных шаров, во второй N2 белых и M2 чёрных шаров. Из первой урны во вторую переложили К шаров, затем из второй урны извлечен один шар. Определить вероятность того, что выбранный из второй урны шар - белый.

Дано: N1 = 20, M1 = 1, N2 = 40, M2 = 7, К = 15.

Решение.

Испытание состоит в том, что наудачу выбирают из второй урны шар после перекладывания из первой урны во вторую 15 шаров.

Пусть событие А - выбранный шар - белый.

Рассмотрим гипотезы:

Событие Н1 - из первой урны во вторую переложили 15 шаров, среди которых 15 белых и ни одного чёрного;

Событие Н2 - из первой урны во вторую переложили 15 шаров, среди которых 14 белых и 1 чёрный; Так как события Н1, Н2 образуют полную группу событий, и событие А может произойти с одним из этих событий, вероятность события А находим по формуле полной вероятности:

Определяем вероятности гипотез Н1, Н2 с помощью классического определения вероятности:

,

где: mi - число исходов, благоприятствующих появлению события Hi, n - общее число равновозможных исходов испытания.

В первой урне находится (N1 + M1) = 20+1 =21 шар, тогда общее число равновозможных исходов испытания равняется числу способов, которыми можно вынуть 15 шаров из 21, то есть

n =

Находим вероятность гипотезы Н1. 15 белых шаров из 20 можно выбрать способами, а 0 чёрных из 1 - способами, тогда число исходов, благоприятствующих появлению события Н1, используя теорему умножения, будет равно:

m = Ч=

Отсюда, вероятность события Н1 равна:

Аналогично находим вероятности гипотез Н2.

Для события Н2 имеем:

m2=Ч=

Отсюда, вероятность события Н2 равна:

Контроль:

Находим условные вероятности события А при условии, что события Н1, Н2 соответственно наступили, то есть вероятности , с помощью классического определения вероятности:

,

где: mi - число исходов, благоприятствующих появлению события А при условии, что событие Нi соответственно наступило; n - общее число равновозможных исходов испытания.

При наступлении события Н1 во второй урне станет (40+15)=55 белых и 7 чёрных шаров, всего в урне 62 шара, тогда для события A | Н1 имеем:

m1 = 55, a n = 62, отсюда

При наступлении события Н2 во второй урне станет (40+14)=54 белых и (7+1)=8 чёрных шаров, всего в урне 62 шаров, тогда для события A | Н2 имеем:

m2 = 54, a n = 62, отсюда

Таким образом, подставляя найденные вероятности в формулу полной вероятности, находим вероятность события А:

=0,2857Ч0,8871 + 0,7143Ч0,871 = 0,8756

Ответ: Р(А) = 0,8756.

9. В альбоме k чистых и l гашеных марок. Из них наудачу извлекаются m марок (среди которых могут быть и чистые, и гашенные), подвергаются спецгашению и возвращаются в альбом. После этого вновь наудачу извлекаются n марок. Определить вероятность того, что все n марки - чистые.

Дано: k = 7, l = 5, m = 2, n = 2.

Решение.

Испытание состоит в том, что наудачу выбирают из альбома после гашения 2 марки.

Пусть событие А - все 2 марки - чистые.

Рассмотрим гипотезы:

Событие Н1 - из альбома извлекли и подвергли спецгашению 2 чистые и ни одной гашеной марки;

Событие Н2 - из альбома извлекли и подвергли спецгашению 1 чистую и 1 гашеную марки;

Событие Н3 - из альбома извлекли и подвергли спецгашению ни одной чистой и 2 гашеные марки.

Так как события Н1, Н2, Н3 образуют полную группу событий, и событие А может произойти с одним из этих событий, вероятность события А находим по формуле полной вероятности:

Определяем вероятности гипотез Н1, Н2, Н3 с помощью классического определения вероятности:

,

где: mi - число исходов, благоприятствующих появлению события Hi, n - общее число равновозможных исходов испытания.

Из альбома можно вынуть 2 марки из (k + l) = (7 + 5) = 12 марок - способами, тогда общее число равновозможных исходов испытания равно:

n =

Находим вероятность гипотезы Н1 2 чистые марки из 7 можно выбрать способами, а 0 гашенных из 5 - способами, тогда число исходов, благоприятствующих появлению события Н1, используя теорему умножения, будет равно:

m = Ч=

Отсюда, вероятность события Н1 равна:

Аналогично находим вероятности гипотез Н2 и Н3:

Для события Н2 имеем:

m2=Ч=

Отсюда, вероятность события Н2 равна:

Для события Н3 имеем:

m3=Ч=

Отсюда, вероятность события Н3 равна:

Контроль:

Находим условные вероятности события А при условии, что события Н1, Н2, Н3 соответственно наступили, то есть вероятности , и с помощью классического определения вероятности:

,

где: mi - число исходов, благоприятствующих появлению события А при условии, что событие Нi соответственно наступило; n - общее число равновозможных исходов испытания.

При наступлении события Н1 в альбоме станет (7-2)=5 чистых и (5+2)=7 гашеных марок, всего в альбоме 12 марок, тогда для события A | Н1 имеем: m1 = - число способов, которыми можно выбрать 2 чистых марки из 5. n = - число способов, которыми можно выбрать 2 марки из 12.

Отсюда

При наступлении события Н2 в альбоме станет (7-1)=6 чистых и (5+1)=6 гашеных марок, всего в альбоме 12 марок, тогда для события A | Н2 имеем: m2 = - число способов, которыми можно выбрать 2 чистых марки из 6. n = - число способов, которыми можно выбрать 2 марки из 12.

Отсюда

При наступлении события Н3 в альбоме станет (7-0)=7 чистых и (5+0)=5 гашеных марок, всего в альбоме 12 марок, тогда для события A | Н3 имеем: m3 = - число способов, которыми можно выбрать 2 чистых марки из 7. n = - число способов, которыми можно выбрать 2 марки из 12.

Отсюда

Таким образом, подставляя найденные вероятности в формулу полной вероятности, находим вероятность события А:

= 0,3182 · 0,1515 + 0,5303 · 0,2273 + 0,1515 · 0,3182 = 0,217.

Ответ: Р(А) = 0,217.

10. В магазин поступают однотипные изделия с 3-х заводов, причем i-й завод поставляет mi % изделий. Среди изделий i-го завода ni % - первосортных. Куплено одно изделие. Оно оказалось первосортным. Найти вероятность того, что купленное изделие выпущено j-м заводом?

Дано: m1 = 60%, m2 = 10%, m3 = 30%, n1 = 80%, n2 = 90%, n3 = 80%, j = 3.

Решение.

Испытание состоит в том, что наудачу покупают одно изделие.

Рассмотрим событие А - изделие оказалось первосортным.

Рассмотрим гипотезы:

Событие H1 - наудачу купленное изделие изготовлено на 1-ом заводе.

Событие H2 - наудачу купленное изделие изготовлено на 2-ом заводе.

Событие H3 - наудачу купленное изделие изготовлено на 3-ем заводе.

По условию задачи необходимо найти вероятность события Н3|А, то есть события состоящего в том, что наудачу купленное изделие изготовлено на 3-ем заводе, если известно, что она первосортное.

Так как события H1, H2 и H3 образуют полную группу событий, и событие А может наступить с одним из этих событий, то для нахождения вероятности события воспользуемся формулой Байеса:

,

где полная вероятность события А, которая может быть определена по формуле полной вероятности:

Определяем вероятности гипотез Н1, Н2, Н3 с помощью классического определения вероятности:

,

где: mi - число исходов, благоприятствующих появлению события Hi, n - общее число равновозможных исходов испытания.

Для события Н1 имеем: m1 = 60% (количество изделий, изготовленных на 1-ом заводе), n = 100% (общее количество изделий); тогда вероятность события Н1 равна:

Аналогично находим вероятности гипотез Н2 и Н3.

Для события Н2 имеем: m2 = 10% (количество изделий, изготовленных на 2-ом заводе), n = 100% (общее количество изделий); тогда вероятность события Н2 равна:

Для события Н3 имеем: m3 = 30% (количество изделий, изготовленных на 3-ем заводе), n = 100% (общее количество изделий); тогда вероятность события Н3 равна:

Контроль:

Находим условные вероятности события А при условии, что события Н1, Н2, Н3 соответственно наступили, то есть вероятности , и , по формуле:

где: ki -число стандартных изделий, изготовленных на i - заводе, mi - общее число изделий, изготовленных на i - заводе. Тогда

Таким образом, подставляя найденные вероятности в формулу полной вероятности, находим вероятность события А:

=

= 0,6 Ч 0,8 + 0,1 Ч 0,9 + 0,3 Ч 0,8 = 0,81.

Отсюда, по формуле Байеса получим: .

Ответ: .

11. Монета бросается до тех пор, пока герб не выпадет n раз. Определить вероятность того, что решка выпадает m раз.

Дано: n = 5, m = 3.

Решение.

Испытание состоит в бросании монеты.

Вероятность выпадения решки в каждом испытании постоянна: р = 0,5 , а выпадения герба - q = 1 - p = 1 -0,5 = 0,5. Всего монета бросается (n + m) = 5 + 3= 8 раз. Следовательно, указанный эксперимент удовлетворяет схеме Бернулли. Тогда искомую вероятность находим по формуле:

Отсюда, искомая вероятность равна:

Ответ: 0,2187.

12. На каждый лотерейный билет с вероятностью р1 может выпасть крупный выигрыш, с вероятностью р2 - мелкий выигрыш, и с вероятностью р3 билет может оказаться без выигрыша . Куплено n билетов.

Определить вероятность получения n1 крупных выигрышей и n2 мелких.

Дано: n = 14, n1 = 2, n2 = 4, р1 = 0,2, р2 = 0,2.

Решение.

Событие А - среди 14 билетов получено 2 крупных выигрыша и 4 мелких.

Рассмотрим события:

Событие А1 - выпал крупный выигрыш.

Событие А2 - выпал мелкий выигрыш.

Событие А3 - билет оказался без выигрыша.

Вероятности этих событий соответственно равны: р1 = 0,2, р2 = 0,2, р3 = 1 - 0,2 - 0,2 = 0,6.

Вероятность события А находим по формуле полиномиального распределения вероятностей:

Отсюда:

Ответ: .

13. Вероятность наступления некоторого события в каждом из n независимых испытаний равна р .

Определить вероятность того, что число m наступлений событий удовлетворяет следующему неравенству: k1 ? m.

Дано:n = 100, p = 0,8, k1 = 70.

Решение.

Воспользуемся интегральной теоремой Лапласа:

,

где: Ф(х) - функция Лапласа,

,

По условию, n=100, p= 0,8, q = 1- p = 1- 0,8 = 0,2 , k1 = 70, k2 = 100. Вычислим х` и x``:

,

Учитывая, что функция Лапласа нечетна, то есть Ф(-х) = - Ф(х), получим

По таблице приложения 2 найдем: Ф(5) = 0,5; Ф(2,5)= 0,4938.

Искомая вероятность равна:

Р100() = 0,5 + 0,4938 = 0,9938.

Ответ: 0,9938.

14. Дана плотность распределения случайной величины Х.

Найти параметр г, функцию распределения случайной величины Х. математическое ожидание М(х), дисперсию D(x), вероятность выполнения неравенства -2< x < 0.

Решение.

Воспользуемся свойством плотности распределения:

.

В данном случае:

, так как при . Тогда:

То есть:

Тогда получим две функции плотности распределения:

Контроль:

Функцию распределения случайной непрерывной величины Х найдём по формуле:

где: - функция плотности распределения вероятностей на трёх интервалах.

1) При имеем:

2) При исходный интеграл разобьем на два интеграла:

3) При исходный интеграл разобьем на три интеграла:

Таким образом, функция распределения примет вид:

б) Математическое ожидание находим по формуле:

Применяя формулу, получим:

в) Найдём дисперсию случайной величины Х :

Найдём математическое ожидание квадрата случайной величины Х по формуле:

Тогда дисперсия

Определяем вероятность выполнения неравенства -2 < x < 0:

Ответ:

,

М(х) = -2, D(x) = 0,3333, .


Подобные документы

  • 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

  • Применение формул и законов теории вероятности при решении задач. Формула Байеса, позволяющая определить вероятность какого-либо события при условии, что произошло другое статистически взаимозависимое с ним событие. Центральная предельная теорема.

    курсовая работа [460,7 K], добавлен 04.11.2015

  • Нахождение количества способов, которыми можно выбрать по 6 карт из колоды, содержащей 36 карт. Поиск вероятности того, что при выдаче изделия со склада оно будет стандартным. Вероятность того, что пассажир дождется троллейбуса в течение ближайших минут.

    контрольная работа [145,1 K], добавлен 28.01.2014

  • Число возможных вариантов, благоприятствующих событию. Определение вероятности того что, проектируемое изделие будет стандартным. Расчет возможности, что студенты успешно выполнят работу по теории вероятности. Построение графика закона распределения.

    контрольная работа [771,9 K], добавлен 23.12.2014

  • Порядок составления гипотез и решения задач на вероятность определенных событий. Вычисление вероятности выпадения различных цифр при броске костей. Оценка вероятности правильной работы автомата. Нахождение функции распределения числа попаданий в цель.

    контрольная работа [56,6 K], добавлен 27.05.2013

  • Теория вероятности как наука убеждения, что в основе массовых случайных событий лежат детерминированные закономерности. Математические доказательства теории. Аксиоматика теории вероятности: определения, вероятность пространства, условная вероятность.

    лекция [287,5 K], добавлен 02.04.2008

  • Нахождение вероятности, того что получится слово из карточек с буквами. Поиск вероятности того, что из пакетов акций в результате торгов по первоначальной заявленной цене некоторые будут проданы. Составление закона распределения случайной величины.

    контрольная работа [413,4 K], добавлен 12.02.2013

  • Основные понятия комбинаторики. Определение теории вероятности. Понятие математического ожидания и дисперсии. Основные элементы математической статистики. Условная вероятность как вероятность одного события при условии, что другое событие уже произошло.

    реферат [144,6 K], добавлен 25.11.2013

  • Определение вероятности выпадения не менее 4-х очков на игральной кости при кидании ее один раз. Определение вероятности изготовления детали (если наудачу взятая сборщиком деталь оказалась отличного качества) первым заводом из используя формулу Байеса.

    контрольная работа [11,3 K], добавлен 29.05.2012

  • Определение вероятности брака проверяемых конструкций. Расчет вероятности того, что из ста новорожденных города N доживет до 50 лет. Расчет математического ожидания и дисперсии. Определение неизвестной постоянной С и построение графика функции р(х).

    курсовая работа [290,7 K], добавлен 27.10.2011

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.