Приклади розв’язків задач для індивідуальної роботи

Завдання № 1

Випадкові події А₁, А₂, А₃, А₄ є попарно несумісними і утворюють повну групу. Знайти Р(А₁), Р(А₂), Р(А₃), Р(А₄), коли відомо, що Р(А₁)=0,2Р(А₂), Р(А₂)=0,8Р(А₃), Р(А₃)=0,5Р(А₄).

Розв’язання. Оскільки випадкові події А₁, А₂, А₃, А₄ є попарно несумісними і утворюють повну групу, то згідно з дістанемо:

=Р(А₁)+Р(А₂)+Р(А₃)+Р(А₄)=1

За умовою задачі знаходимо:

Р(А₂)=0,8Р(А₃)=0,8·0,5Р(А₄)=0,4Р(А₄);

Р(А₁)=0,2Р(А₂)=0,2·0,4Р(А₄)=0,08Р(А₄);

Отже, 0,08Р(А₄)+0,4Р(А₄)+0,5Р(А₄)+Р(А₄)=1;

Р(А₄)=1/(0,08+0,4+0,5+1)=1/1,98=100/198;

Р(А₃)=0,5Р(А₄)=(0,5·100)/198=50/198;

Р(А₂)=0,4Р(А₄)=(0,4·100)/198=40/198;

Р(А₁)=0,08Р(А₄)=(0,08·100)/198=8/198.

Завдання № 2

З урни, яка містить три білих та сім чорних куль беруть навмання послідовно дві кулі. Відомо, що перша куля біла (подія В). Яка ймовірність того, що друга куля також виявиться білою?

Розв’язання. Після здійснення першого випробування в урні залишилося дві білі та сім чорних куль. Шукана ймовірність, на підставі класичного означення ймовірності, дорівнює: P(A/B)= .

Для знаходження P(A/B) скористаємося означенням умовної ймовірності. Ймовірність появи білої кулі при першому випробуванні P(B)=

Знайдемо ймовірність того, що при першому й другому випробуванні з’явилися білі кулі.

Знайдемо загальну кількість елементарних подій:

Знайдемо кількість елементарних подій у яких складається подія

Тому =

Отже P(A/B) =

Завдання № 3

Перша фабрика виробила 3000 приладів, друга - 10000, третя - 1000 приладів. Перша фабрика випускає в середньому 1% бракованих приладів, друга - 05%, третя - 1,5%. Прилад вибраний навмання, виявився бракованим. Яка ймовірність того, що цей прилад виробила друга фабрика?

Розв’язання. Нехай подія В полягає у тому, що вибраний прилад бракований, подія Н_і - у тому, що прилад вироблено на іншій фабриці, і=1, 2, 3. За умовою задачі потрібно знайти P(H₂/B). Події Н_і (і=1, 2, 3) попарно незалежні. Вони утворюють повну групу подій.

За формулою Байєса:

Завдання №4

Поданий закон розподілу випадкової величини.

Знайти її:

1) математичне сподівання;

2) дисперсію;

3) середнє квадратичне відхилення;

X	2	4	7	9
P	0,1	0,3	0,4	0,2

Розв’язання. M(Х) = 2∙0,1+4∙0,3+7∙0,4+9∙0,2=0,2+1,2+2,8+1,8=6;

D(X²) = M(X²) - [M(X)]²;

M(X²) = 4∙0,1 + 16∙0,3 + 49∙0,4+81∙0,2 = 0,4 + 4,8 + 19,6 + 16,2 = 41;

D(X)=  =

Завдання №5

Неперервна випадкова величина X подана інтегральною функцією розподілу

а=1; b =8; c=3; d=7.

.

Знайти:

1. Диференціальну функцію f(x);

2. Побудувати графіки функцій F(x) і f(x);

3. Математичне сподівання Х;

4. Ймовірність того, що Х прийме значення, належне до інтервалу (с, d).

Розв’язання. Знайдемо:

1. Диференціальну функцію f(x):

2. П обудуємо графіки функцій F(x) і f(x):

3. Математичне сподівання Х;

4. Ймовірність того, що Х набуде значення з інтервалу (с, d).

Завдання №6

Задано щільність ймовірностей:

Обчислити А, , . Знайти Мо.

Розв’язання. ;

.

.

.

.

Функція набуває максимального значення для . Отже, Мо= .

Завдання №7

Випадкова величина Х має нормальний закон розподілу з параметрами а=10, . Знайти симетричний відносно М(Х) інтервал, що містить виміряне значення з ймовірністю р=0,5.

Розв’язання. .

Отже, , Тоді .

За таблицею для функції дістанемо: , тоді .

Відповідь: (10- ; 10+ )=(6,6; 13,4).

Завдання №8

Ймовірність появи випадкової події в кожній із 400 незалежних експериментів є величиною сталою і дорівнює 0,9. Використовуючи нерівність Чебишова, оцінити ймовірність події |Х – М(Х)| <ε, якщо ε=10.

Розв’язання. За умовою задачі маємо: n=400, p=0,9; q=0,1; ε=10.

М(Х)=n·p=400·0,9=360; D(X)=n·p·q=360·0,1=36.

P(|x –360|<10)≥1 –36/100=0,64.

Завдання №9

За поданими даними: 21, 20, 18, 14, 20, 16, 22, 22, 21, 20, 18, 14, 26, 18, 20, 16, 22, 28, 18, 24, 22, 18, 22, 20:

1. Скласти варіаційний ряд розподілу.

2. Побудувати:

• полігон частот;

• гістограму частот;

• емпіричну функцію розподілу.

Розв’язання.

І. Варіаційний ряд розподілу.

xi	14	16	18	20	21	22	24	26	28
ni	2	2	6	5	2	5	1	1	1

II а. Полігон частот.

II б. Гістограма частот.

h = 3,5	ni	Щільність частот
14 - 17,5	4	4 / 3,5 / 25 = 0,046
17,5 - 21	13	13 / 3,5 / 25 = 0,149
21 - 24,5	6	6 / 3,5 / 25 = 0,069
24,5 - 28	2	2 / 3,5 / 25 = 0,023

Г істограма

ІІ в. Емпірична функція розподілу.

Емпірична

функція

Завдання №10

Вимірявши 40 випадково відібраних після виготовлення деталей, знайшли вибіркову середню, що дорівнює 15 см. Із надійністю γ=0,99 побудувати довічний інтервал для середньої величини всієї партії деталей, якщо генеральна дисперсія дорівнює 0,09 см².

Розв’язання. Для побудови довірчого інтервалу необхідно знати: , σ_г,

З умови задачі маємо: х_в=15 см, σ_г= = см² =0,3, n=40→ = =6,32. Величина х обчислюється з рівняння

Ф(х)=0,5γ=0,5·0,99=0,495.

Ф(х)=0,495→х= 2,58 [за таблицею значень функції Лапласа].

Знайдемо числові значення довірчого інтервалу:

–(σ_г ·х)/ = 15–(0,3∙2,58)/6,32=15–0,12=14,88 см.

+(σ_г·х)/ =15+(0,3∙2,58)/6,32=15+0,12=15,12 см.

Таким чином, маємо: 14,88 < <15,12.

Завдання №11

Оцінки в балах , одержані абітурієнтами на вступних іспитах з математики, наведені у вигляді дискретного розподілу:

	15	25	35	45	55	65	75	85
	5	10	15	20	25	15	8	2

Обчислити .

Розв’язання. , ,

, .

, .

Завдання №12

Залежність кількості масла , що його споживає певна особа за місяць, від її прибутку в гривнях , наведена в таблиці:

i	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
, грн.	10,5	15,8	17,8	19,5	20,4	21,5	22,2	24,3	25,3	26,5
, грн.	70	75	82	89	95	100	105	110	115

i	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20
, грн.	28,1	30,1	35,2	36,4	37	38,5	39,5	40,5	41	42,5
, грн.	125	130	135	140	145	150	155	160	165	170

Потрібно обчислити , .

Розв’язання. Оскільки обсяг вибірки , то маємо:

,

, ,

, ,

, ,

, .

Оскільки значення близьке до одиниці, то звідси випливає, що залежність між кількістю масла, споживаного певною особою, та її місячним прибутком майже функціональна.

Завдання №13

Розбіжність вимірів діаметрів кульок є випадковою величиною, що має нормальний закон розподілу . При рівні значущості перевірити правильність

мм, якщо альтернативна гіпотеза

мм,

коли відомо що мм і вибіркове середнє значення виміряних у 100 однотипних кульок мм.

Розв’язання. Оскільки мм, будується правобічна критична область. Для знаходження критичної точки застосуємо вираз:

.

Скористувавшись таблицею для функції Лапласа знаходимо . Обчислимо спостережуване значення критерію за формулою

.

Висновок. Оскільки , то немає підстав для відхилення нульової гіпотези мм. Отже, нульова гіпотеза приймається.