Расчет вероятности наступления события

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.

Рубрика Математика
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 29.05.2014
Размер файла 390,7 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/

Министерство образования Республики Беларусь

Учреждение образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники»

Факультет заочного обучения

Контрольная работа №1

по дисциплине «Теория вероятностей и математическая статистика»

Выполнил: студент 3 курса

гр. 900101

Бобровский С.Р.

Минск 2011

Номер задания

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Номер варианта

35

28

34

37

23

22

30

15

2

Задача № 1.35

В урне 3 белых и 7 черных шаров. Из урны вынимают сразу 6 шаров. Найти вероятность того, что все шесть шаров черные.

Решение

Событие А - все шесть вынутых шаров черные.

Общее число шаров в урне равно 10. Число n всех равновероятных исходов опыта равно числу способов, которыми можно из 10 шаров вынуть 6:

Число благоприятствующих исходов, учитывая, что шары черные:

Вероятность того, что все шары черные:

Ответ: p=0,033

Задача № 2.28

Дана схема соединения элементов, образующих цепь с одним входом и одним выходом (рисунок 1). Предполагается, что отказы элементов являются независимыми в совокупности событиями. Отказ любого из элементов приводит к прерыванию сигнала в той ветви цепи, где находится данный элемент. Вероятности отказа элементов 1, 2, 3, 4, 5 соответственно равны q1=0,1; q2=0,2; q3=0,3; q4=0,4; q5=0,5. Найти вероятность того, что сигнал пройдет со входа на выход.

Рисунок 1

Решение

Введем события: A1 - элемент 1 исправен, A2 - элемент 2 исправен, A3 - элемент 3 исправен, A4 - элемент 4 исправен, A5 - элемент 5 исправен, B- сигнал проходит от точки a к точке b, С- сигнал проходит от точки b к точке c, D- сигнал проходит от точки a к точке c (со входа на выход).

Событие B произойдёт, если будут работать или элемент 1, или элемент 2, или элемент 3:

Вероятность наступления события B:

Событие C произойдёт, если будут работать и элемент 4 и элемент 5:

Вероятность наступления события С:

Соответственно, вероятность наступления события D:

Ответ:

Задача №3.34

математический ожидание дисперсия величина

Группа студентов состоит из пяти отличников, десяти хорошо успевающих и семи занимающихся слабо. Отличники на предстоящем экзамене могут получить только отличные оценки. Хорошо успевающие студенты могут получить с равной вероятностью хорошие и отличные оценки. Слабо занимающиеся могут получить с равной вероятностью хорошие, удовлетворительные и неудовлетворительные оценки. Для сдачи экзамена вызывается наугад один студент. Найти вероятность того, что студент получит отличную оценку.

Решение

Обозначим через А событие - студент получит отличную оценку

Общее количество студентов, равно 22. Обозначим через:

вероятность вызова отличника;

вероятность вызова хорошиста;

вероятность вызова слабого студента.

Сделаем ряд предположений:

- вызван отличник. Получена отличная оценка:

- вызван хорошист. Получена отличная оценка:

- вызван хорошист. Получена хорошая оценка:

- вызван слабый студент. Получена хорошая оценка:

- вызван слабый студент. Получена удовлетворительная оценка:

- вызван слабый студент. Получена неудовлетворительная оценка:

Событие А однозначно произойдёт при гипотезах H1, H2 и не произойдет в остальных случаях. Следовательно условные вероятности события A:

По формуле полной вероятности найдём вероятность события A:

Ответ:

Задача №4.37

Вероятность того, что данный баскетболист забросит мяч в корзину, равна 0,5. Произведено десять бросков. Найти вероятность того, что будет 8 попаданий.

Решение

n = 10 -- количество произведённых бросков

p = 0,3 -- вероятность попадания при броске

Вероятность того, что из n=10 бросков в корзину k=8 окажутся удачными, определим по формуле Бернулли:

Ответ: P(10,8)=0,04

Задача № 5.23

Дискретная случайная величина Х может принимать одно из пяти фиксированных значений x1, x2, x3, x4, x5 с вероятностями p1, p2, p3, p4, p5 соответственно. Вычислить математическое ожидание и дисперсию величины Х. Рассчитать и построить график функции распределения.

Таблица 1 - Исходные данные

-10

-4

0

4

10

0,2

0,2

0,2

0,2

0,2

Решение

1) Математическое ожидание и дисперсия величины Х:

2) Построим ряд распределения СВ X:

Таблица 2 -Ряд распределения СВ X

-10

-4

0

4

10

>10

0,2

0,2

0,2

0,2

0,2

0

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

Построим график функции распределения (рисунок 2):

Рисунок 2 - график функции распределения F(x)

Задача № 6.22

Случайная величина Х задана плотностью вероятности:

Определить константу С, математическое ожидание, дисперсию, функцию распределения величины Х, а также вероятность ее попадания в интервал.

Решение

1) Вычислим константу исходя из условия нормировки:

Отсюда константа :

2) Определим математическое ожидание СВ Х:

3) Определим дисперсию СВ Х:

4) Определим функцию распределения величины Х:

5) Определим вероятность попадания величины Х в заданный интервал :

Ответ:

Задача № 7.30

Случайная величина Х распределена равномерно на интервале [a,b]. Построить график случайной величины Y=(X) и определить плотность вероятности g(y).

Решение

1) Построим график случайной величины для в интервале значений и определим диапазон значений (Рисунок 3): [0; 2]

2) В зависимости от числа обратных функций выделим следующие интервалы для :

обратных функций не существует

обратных функций не существует

3) Вычислим модули производных обратных функций:

Рисунок 3 - график функции

Так как случайная величина Х распределена равномерно на интервале

[-1;16] , то её плотность вероятности равна:

Определим плотность вероятности величины :

Задача № 8.15

Двухмерный случайный вектор (Х, У) равномерно распределен внутри выделенной жирными прямыми линиями на рисунок 4 области B. Двухмерная плотность вероятности f(x, y) одинакова для любой точки этой области B:

Вычислить коэффициент корреляции между величинами X и Y.

Рисунок 4

Таблица 3 - Исходные данные

Вариант

x1

x2

x3

x4

x5

x6

y1

y2

8.15

4

0

8

10

10

12

1

2

Решение

1) Построим область B согласно координатам из таблицы 3 и рисунка 4.

Рисунок 5

Проанализируем рисунок 5: область B на промежутке ограничена сверху прямой , снизу , слева прямой справа прямой

Следовательно, совместная плотность вероятности примет вид:

2) Найдём константу из условия нормировки:

с=1/16

Таким образом:

Проверим полученный результат геометрически. Объём тела, ограниченного поверхностью распределения В и плоскостью xOy равен 1, т.е.:

Следовательно, константа с рассчитана верно.

3) Вычислим математические ожидания:

4) Вычислим дисперсии:

Вычислим корреляционный момент:

5) Вычислим коэффициент корреляции между величинами X и Y:

Ответ: с=1/16; Mx = 6; My = 1; Dx = 110/3; Dy = 1/3; Kxy = -2/3; Rxy = -0,191

Задание №9.2

Вычислить математическое ожидание и дисперсию величин U и V, а так же определить их коэффициент корреляции Ruv :

U= a0+ a1X1+ a2X2

V= b0+ b1X2+ b2X3

Исходные данные:

a0 = -8

a1 = 4

a2 = 8

b0 = 3

b1 = -4

b2 = 4

m1 = 1

m2 = 0

m3 = 2

D1 = 1

D2 = 4

D3 = 16

K12 = 0

K23 = 4

K13 = 2

Решение:

Математическое ожидание величины U:

mu= a0+ a1 m1+ a2 m 2= -8+4Ч1+8Ч0= -4

Математическое ожидание величины V:

mv= b0+ b1 m2+ b2 m 3= 3-4Ч0+4Ч2=11

Дисперсия величины U:

Du = Ч D1 +Ч D2+2Ч a1Ч a2 Ч K12= 16Ч1+64Ч4+2Ч4Ч8Ч0= 16+256+0=272

Дисперсия величины V:

Dv = Ч D2 +Ч D3+2Ч b1Ч b2 Ч K23= 16Ч4+16Ч16+2Ч-4Ч4Ч4= 192

Математическое ожидание между величинами U и V:

muv = -4Ч11+ 4(-4Ч0+4Ч2)+8(-4Ч4+4Ч4)= -44+32=-12

Корреляционный момент между величинами U и V:

Kuv = -12-(-4) Ч11=-12+44=32

Коэффициент корреляции между величинами U и V:

Ruv =

Математическое ожидание величины x2 x2:

m x2x2= 0*0+4=4

Математическое ожидание величины x1x2:

m x1x2= 1*0+0=0

Математическое ожидание величины x1x3:

m x1x3= 1*2+2=4

Математическое ожидание величины x2x3:

m x2x3= 0*2+4=4

Литература

1) Волковец А.И., А.Б. Гуринович А.Б. Конспект лекций по курсу "Теория вероятностей и математическая статистика" для студентов всех специальностей и форм обучения БГУИР. - Мн.: БГУИР, 2003.- 82 с.

2) Жевняк Р.М., Карпук А.А., Унукович В.Т. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для студентов. инж.-экон. спец. - Мн.: Харвест, 2000.-384 с.

3) Письменный Д.Т Конспект лекций по теории вероятностей и математической статистики. - М.: Айрис-пресс, 2004.- 256с.

4) Волковец А.И., А.Б. Гуринович А.Б. Практикум по курсу "Теория вероятностей и математическая статистика" для студентов всех специальностей очной формы обучения БГУИР. - Мн.: БГУИР, 2003.- 68 с.

5) Аксенчик А.В., Волковец А.И., Гуревич А.В., Гуринович А.Б. Сборник задач по типовому расчету по курсу "Теория вероятностей и математическая статистика" для студентов всех специальностей и форм обучения БГУИР. - Мн.: БГУИР, 2007.- 76 с.

6) Волковец А.И., Гуринович А.Б. Аксенчик А.В. Методические указания по типовому расчету по курсу "Теория вероятностей и математическая статистика" для студентов всех специальностей заочной формы обучения БГУИР. - Мн.: БГУИР, 2009.- 65 с.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • 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 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

  • 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 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.

    курсовая работа [101,9 K], добавлен 26.03.2012

  • Алгоритм определения вероятности события и выполнения статистических ожиданий. Оценка возможных значений случайной величины и их вероятности. Расчет математического ожидания, дисперсии и среднего квадратического отклонения. Анализ характеристик признака.

    контрольная работа [263,8 K], добавлен 13.01.2014

  • Использование формулы Бернулли для нахождения вероятности происхождения события. Построение графика дискретной случайной величины. Математическое ожидание и свойства интегральной функции распределения. Функция распределения непрерывной случайной величины.

    контрольная работа [87,2 K], добавлен 29.01.2014

  • 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 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

  • Расчет 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 14.11.2010

  • 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

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.