- •I События и вероятности
- •1. Случайный эксперимент. Пространство элементарных исходов. События, действия над ними.
- •Дважды бросается монета. Описать:
- •2. Стрелок, имея 4 патрона, стреляет до первого попадания в цель. Опишите пространство элементарных событий.
- •Упражнения.
- •2. В шахматном турнире участвуют 16 человек. Сколько партий должно быть сыграно в турнире, если между любыми двумя участниками должна быть сыграна одна партия?
- •3. Порядок выступления 7 участников конкурса определяется жребием. Сколько различных вариантов жеребьевки при этом возможно?
- •6. Событие а заключается в том, что число, взятое наугад из отрезка [ -10, 10 ], не больше 4, а событие в – модуль этого числа не превосходит 2. Что означают события:
- •2. Элементы комбинаторики в теории вероятностей.
- •Решение задач.
- •1. Расписание одного дня состоит из 5 уроков. Определить число вариантов расписания при выборе из 11 предметов.
- •4. В конкурсе по 5 номинациям участвуют 10 кинофильмов. Сколько существует вариантов распределения призов, если по каждой номинации установлены: а) различные призы; б) одинаковые призы?
- •Упражнения.
- •Лабораторная работа №1
- •1. Классическое определение вероятности.
- •2. Геометрическая вероятность.
- •Упражнения.
- •Лабораторная работа №2
- •1. Теорема сложения вероятностей. Для любых соотношений а и в справедлива теорема сложения вероятностей:
- •2. Условная вероятность события. Независимость событий.
- •3. Теорема умножения вероятностей.
- •4. Формула полной вероятности. Формулы Байеса.
- •1) Найдите вероятность того, что поступивший в торговую фирму телевизор не потребует ремонта в течение гарантийного срока.
- •2) Проданный телевизор потребовал ремонта в течение гарантийного срока. От какого поставщика вероятнее всего поступил этот телевизор?
- •1) По условию
- •Упражнения.
- •1. Формула Бернулли.
- •Приближенные формулы для вычисления Pn(m).
- •Локальная и интегральная формулы Муавра – Лапласа.
- •1. Функция – нечетная, то есть ;
- •2. Функция ― монотонно возрастает, причем при
- •2. Частость события a заключена в пределах от до
- •2. A) По условию
- •2. Г) Наивероятнейшее число проданных акций по первоначально заявленной цене (по формуле 2 из II).
- •2) Б) Событие “не будет повреждено хотя бы 9997 из 10000” равносильно событию “будет повреждено не более 3 из 10000”
- •Упражнения
- •Математическое ожидание дискретной случайной величины.
- •4. Если и — независимые случайные величины, то
- •Функция распределения случайной величины.
- •2. Функция распределения f(X) есть неубывающая функция на всей числовой прямой.
- •4. Вероятность попадания случайной величины в интервал равна приращению ее функции распределения, то есть
- •Упражнения.
- •14. На двух автоматических станках производятся одинаковые изделия. Даны законы распределения числа бракованных изделий, производимых в течение смены на каждом из них:
- •3. Если случайные величины X и Yимеют линейную связь, то есть
- •Решение задач.
- •Трижды бросается игральная кость. Случайная величина
- •Решение.
- •2. Система случайных величин (X,y) подчинена закону распределения с плотностью
- •Решение
- •3. Плотность распределения системы двух случайных величин X и y задана выражением
- •Решение.
- •Упражнения
- •1. Закон распределения дискретной двумерной случайной величины (X,y) задан таблицей
- •Решение задач.
- •Упражнения.
- •Для заметок
3. Если случайные величины X и Yимеют линейную связь, то есть
Y
=
X
+
,
0, то
= 1, причем
r
=
Решение задач.
Трижды бросается игральная кость. Случайная величина
X – число появлений шестерки; Y – число появлений нечетной цифры.
а) Опишите закон распределения случайного вектора (X,Y);
б) установите, зависимы ли компоненты X и Y;
в) вычислите m
,
m
,
D
,
D
,
K
,
r
Решение.
-
Y
X
0
1
2
3
P(X = x )
0
1
0
2
0
0
3
0
0
0
P(Y = y )
1
Находим закон распределения каждой из случайных величин X и Y, используя формулу Бернулли
(n
= 3; p =
;
q =
)
P(X = i)
= C
, i = 0, 1, 2, 3
Полученными результатами мы заполним последний столбец. Аналогично поступим и с последней строкой.
(Здесь P(Y = j) = C
= C
, j
= 0, 1, 2, 3)
а) Опишем закон распределения случайного вектора (X,Y).
Заметим, что P
= P
= P
= P
= P
= P
= 0, так как данные вероятности относятся
к вероятностям невозможных событий
P
= P(X
= 3; Y
= 0) = P(6,
6, 6) =
;
P
= P(X
= 0; Y
= 3) =
Для вычисления P рассуждаем так: имеем три места, куда нужно поместить две шестерки и одну нечетную цифру, что можно сделать
С
С
способами из общего количества
возможностей 6
.
Поэтому
P
=
=
Для вычисления
P
необходимо разместить одну шестерку
на одно из трех мест и две нечетные цифры
на остальные два, причем общее количество
возможностей 6
.
Поэтому P
=
=
.
Далее, P
+ P
=
,
откуда P
=
=
P
=
=
;
P
=
=
.
P
=
P
P
P
=
.
P
=
P
P
P
=
.
б) X и Y – зависимы, так как, например,
P
= P(X = 1; Y = 1) =
P(X
= 1) P(Y = 1) =
=
.
в)
Mx
=
+
+
= 0,5; My
=
+
+
= 1,5;
Dx
=
+
+
+
=
;
Dy
=
+
+
+
=
= 0,75;
K
=
;
M
=
+
+
= 0,5;
K
=
;
r
=
.
