- •6.030505 “Управління персоналом і економіка праці ”
- •Опис навчальної дисципліни «математика для економістів»
- •Інструментальні:
- •Змістовий модуль 2. Диференціальне числення функції однієї змінної та його застосування в економіці
- •Змістовий модуль 3. Диференціальне числення функції багатьох змінних та його застосування в економіці
- •Змістовий модуль 4. Інтегрування функцій. Диференціальні та різницеві рівняння
- •Модуль 2. Теорія ймовірностей і математична статистика Змістовий модуль 1. Теорія ймовірностей
- •Тема 13. Економічна динаміка та її моделювання: диференціальні та різницеві рівняння
- •Змістовий модуль 5. Ряди та їх застосування. Елементи математичної економіки
- •Тема 14. Ряди та їх застосування
- •Змістовий модуль 2. Математична статистика
- •Тема 1. Емпіричні та логічні основи теорії ймовірностей
- •План вивчення теми
- •Методичні рекомендації до самостійної роботи
- •1. Випадкові події
- •2. Прості та складені випадкові події. Простір елементарних подій
- •3.Операції над подіями
- •Тема 2. Основні теореми теорії ймовірностей, їх економічна інтерпретація
- •2. Елементи комбінаторики
- •3. Геометрична ймовірність
- •4. Статистична ймовірність
- •5. Умовна ймовірність
- •5.1. Залежні та незалежні випадкові події
- •5.2. Обчислення умовної ймовірності
- •Формули ймовірностей добутку та суми випадкових подій
- •7. Імовірність появи хоча б однієї випадкової події
- •1320 11 8. Формула повної ймовірності
- •9. Формула Байєса
- •Питання для самоконтролю
- •Література
- •Тема 3. Схема незалежних випробувань
- •План вивчення теми
- •Методичні рекомендації до самостійної роботи
- •1. Формула Бернуллі
- •2. Найімовірніше число появи випадкової події (мода)
- •3. Локальна теорема
- •4. Інтегральна теорема
- •5. Використання інтегральної теореми
- •6. Формула Пуассона для малоймовірних випадкових подій
- •7. Проста течія подій
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 4. Випадкові величини та їх економічна інтерпретація
- •Функція розподілу ймовірностей
- •Щільність ймовірностей (диференціальна функція) її властивості
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 5. Закони розподілу та числові характеристики випадкових величин
- •1.1. Математичне сподівання
- •1.2. Мода та медіана випадкової величини
- •1.3. Дисперсія та середнє квадратичне відхилення
- •1.4. Початкові та центральні моменти
- •1.5. Асиметрія і ексцес
- •Біноміальний закон розподілу
- •Закон розподілу Пуассона
- •Рівномірний розподіл
- •Експоненціальний розподіл
- •Нормальний розподіл
- •7. Розподіл («хі-квадрат»)
- •Тема 6. Багатовимірні випадкові величини
- •2. Коефіцієнт кореляції
- •3. Умовні закони розподілу
- •4. Функція розподілу ймовірностей системи двох випадкових величин
- •5. Щільність ймовірностей системи двох випадкових величин
- •6. Числові характеристики системи двох неперервних випадкових величин
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 7. Функції випадкового аргументу
- •2. Закон розподілу та числові характеристики функції дискретного випадкового аргументу
- •3. Закон розподілу та числові характеристики функції неперервного випадкового аргументу
- •Питання для самоконтролю
- •Література
- •Тема 8. Граничні теореми теорії ймовірностей
- •План вивчення теми
- •Методичні рекомендації до самостійної роботи
- •Тема 9. Елементи теорії випадкових процесів і теорії масового обслуговування
- •2. Марковські випадкові процеси. Ланцюги Маркова
- •3. Процес народження і загибелі
- •4. Елементи теорії масового обслуговування
- •Тема 10. Первинне опрацювання статистичних даних
- •2. Генеральна та вибіркова сукупності
- •Тема 11. Статистичне та інтервальне оцінювання параметрів розподілу
- •Тема 12. Перевірка статистичних гіпотез
- •2. Похибки перевірки гіпотез
- •3. Критерії узгодження для перевірки гіпотез
- •4. Критична область
- •Тема 13. Елементи теорії регресії
- •2. Визначення параметрів ,
- •3. Властивості ,
- •4. Множинна регресія
- •Питання для самоконтролю
- •Література
- •Тема 14. Елементи дисперсійного аналізу
- •План вивчення теми
- •Методичні рекомендації до самостійної роботи
- •Тема 15. Елементи теорії кореляції
- •Тема 1. Емпіричні та логічні основи теорії ймовірностей.
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 2. Основні теореми теорії ймовірностей, їх економічна інтерпретація
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 3. Схема незалежних випробувань
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 4. Випадкові величини та їх економічна інтерпретація
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 5. Закони розподілу та числові характеристики випадкових величин
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 6. Багатовимірні випадкові величини
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 7. Функції випадкового аргументу
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 8. Граничні теореми теорії ймовірностей
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 9. Елементи теорії випадкових процесів і теорії масового обслуговування
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 10. Первинне опрацювання статистичних даних
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 11. Статистичне та інтервальне оцінювання параметрів розподілу
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 12. Перевірка статистичних гіпотез
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 13. Елементи теорії регресії
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 14. Елементи дисперсійного аналізу
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 15. Елементи теорії кореляції
- •Література
- •Методичні вказівки до виконання завдань
- •Приклади розв’язків задач для індивідуальної роботи
- •Завдання для індивідуальної роботи
- •Самостійна робота студентів
- •Практичні заняття
- •Модульний контроль
- •Індивідуальна робота
- •Математика для економістів
Тема 4. Випадкові величини та їх економічна інтерпретація
Мета заняття: Закріпити теоретичні знання і набути практичні навички використання функції розподілу ймовірностей і щільності ймовірностей в ході розв’язання практичних задач.
Обладнання: 1. Методичні рекомендації і завдання до практичних занять; 2. Мікрокалькулятори.
План заняття
Основні теоретичні відомості з теми заняття.
Розв’язування задач.
Підведення підсумків заняття
Методичні рекомендації
Випадкові величини бувають дискретними та неперервними. Дискретною випадковою величиною (ДВВ) називають таку величину, яка може набувати відокремлені, ізольовані одне від одного числові значення (їх можна пронумерувати). Кількість можливих значень ДВВ може бути скінченою або нескінченою. Неперервною випадковою величиною (НВВ) називають величину, яка може набувати будь-яке числове значення з деякого скінченого або нескінченого інтервалу (а, ). Кількість можливих значень такої величини є нескінчена.
Законом розподілу випадкової величини називають таке співвідношення, яке встановлює зв'язок між можливими значеннями випадкової величини і відповідними їм ймовірностями.
Інтегральною функцією розподілу (функцією розподілу) називають ймовірність того, що випадкова величина X набуде значення, меншого за х:
.
Властивості функції розподілу:
1) ;
2) є неспадною функцією аргументу , тобто , якщо .
Диференціальною функцією розподілу (щільністю) ймовірностей НВВ називають похідну першого порядку від її інтегральної функції розподілу і позначають:
Щільність має наступні властивості:
;
2) = 1 – умова нормування НВВ.
Функція
розподілу
є первісною для диференціальної функції
розподілу
.
Ймовірність
того, що неперервна випадкова величина
X набуде значення з інтервалу (а,
b),
визначається рівністю
.
Функція
розподілу
існує для ДВВ –
і
для НВВ –
,
де
– щільність.
Повними, вичерпними характеристиками для дискретних випадкових величин є 1) функція розподілу;
2) ряд розподілу.
Для неперервних: 1) функція розподілу;
2) щільність розподілу.
Задачі для розв’язання
1
-4 0
2
Хі
-2
2
4
8
10
Рі
0,1
2а
0,3
0,1
3а
обчислити: параметр a, ймовірності таких випадкових подій Х≤3, Х=2, Х>4, -2< Х<8.
2. За заданим законом розподілу ймовірностей
-
Хі
-4
-1
2
Рі
0,4
0,2
0,4
Побудувати функція розподілу ймовірностей і накреслити її графік.
3. Задано функцію розподілу ймовірностей
Знайти закон розподілу Х.
4. Маємо 2 ящика. У першому містяться 6 стандартних і 4 бракованих однотипних деталей. У другому – 5 стандартних і 5 бракованих деталей. Із кожного ящика навмання беруть по одній деталі. Побудувати закон розподілу випадкової величини Х – числа стандартних деталей серед двох навмання взятих.
5. Задано функцію розподілу ймовірностей
Знайти
f(х).
Побудувати графік F(х),
f(х)
і обчислити
.
6. Випадкова величина Х задана функцією розподілу:
Знайти: а) щільність імовірності f(х); б) імовірність улучення величини Х в інтервал (1; 2,5); в) імовірність влучення величини Х в інтервал (2,5; 3,5).
7. Троє складають іспит із теорії ймовірності. Імовірність того, що перший студент складе екзамен, становить 0,9, для другого та третього студентів ця ймовірність дорівнює відповідно 0,85; 0,8. Побудувати закон розподілу ймовірностей дискретної випадкової величини Х – числа студентів, які складуть іспит з теорії ймовірності.
Дано функцію розподілу ймовірностей
F(x)=
Знайти
.
Побудувати графіки
,
F(х).
9. Задано щільність ймовірності
Знайти коефіцієнт А; функцію розподілу F(х).
10. Дано щільність імовірності
Знайти а і F(х). Побудувати графіки f(x), F{х).
11. Графік заданої щільності ймовірностей зображено на рис.1
рис.1
Записати вирази для f(x), i F(x). Побудувати графік F(x).
12. За заданою щільністю ймовірностей
f(x)=
Обчислити
P
13. Задана щільність імовірності випадкової величини X
.
Знайти параметр С і F(x).
14. Функція розподілу ймовірностей є лінійною.
Знайти вирази для F(х) і f(х). Побудувати графік f(х)
15. Випадкова величина Х має ймовірнісний трикутник, зображений на рис.2
рис.2
Записати вирази для f(х) і F(х) побудувати графік функції F(х).
Т е с т и
Варіант №1
1. За заданим законом розподілу ймовірностей
-
Хі
1
2
3
4
Рі
0,2
0,4
0,1
0,3
Знайти P(X<3).
а) P(X<3)=0,6; б) P(X<3)=0,4; в) P(X<3)=0,2; г) P(X<3)=0.
2. Випадкова величина Х задана функцією розподілу:
F(x)=
P(1<X<3) дорівнює: а) 1; б) 0,5; в) 2; г) 0,7.
3. Задана щільність імовірності випадкової величини X:
.
Знайти А.
а)
1; б) 2; в)
;
г) –
.
4. Дана інтегральна функція розподілу ймовірностей випадкової величини X:
F(x)=
Знайти диференціальну функцію розподілу f(x).
5. Задана щільність імовірності випадкової величини X:
Знайти функцію розподілу F(x).
Варіант №2
1. За заданим законом розподілу ймовірностей
-
Хі
1
3
5
7
Рі
0,3
0,1
0,2
p4
Знайти p4 і P(X<7)
а) p4=0,5; P(X<7)=0,4; б) p4=0,4; P(X<7)=0,3;
в) p4=0,3; P(X<7)=0,6; г) p4=0,4; P(X<7)=0,6.
2. Задано функцію розподілу ймовірностей:
F(x)=
P(1<X<3) дорівнює: а) 1; б) 1/8; в) 3/2; г) 7/8.
3. Задана щільність імовірності випадкової величини X:
f(x)=
Величина А дорівнює: а) 1; б) 1/2; в) 2; г) 3/2.
4. Дана функція розподілу неперервної випадкової величини Х
Знайти диференціальну функцію розподілу f(x).
5. Задана щільність імовірності випадкової величини X:
Знайти функцію розподілу F(x).
Література
Обов’язкова: [1]. Додаткова:[1], [4], [7].
Практичні заняття №6, 7
