- •Методичні рекомендації до розв’язування типових задач
- •1. Елементи комбінаторики Теоретичні положення
- •Типові задачі і їх розв’язуваня
- •1. Довести тотожності:
- •2. Обчислити
- •2. Випадкові події та операції над ними Теоретичні положення
- •Типові задачі і їх розв’язуваня
- •3. Означення ймовірності. Теореми додавання та множення ймовірностей Теоретичні положення
- •Типові задачі і їх розв’язуваня
- •4. Формули повної ймовірності та Байєса Теоретичні положення
- •Типові задачі і їх розв’язуваня
- •5. Послідовність незалежних випробувань. Формула Бернуллі Теоретичні положення
- •Типові задачі і їх розв’язуваня
- •6. Одновимірні випадкові величини та їх числові характеристики Теоретичні положення
- •Типові задачі і їх розв’язуваня
- •7. Основні закони розподілу випадкових величин Теоретичні положення
- •Типові задачі і їх розв’язуваня
- •8. Багатовимірні випадкові величини Теоретичні положення
- •Типові задачі і їх розв’язуваня
- •9. Граничні теореми теорії ймовірностей Теоретичні положення
- •Типові задачі і їх розв’язуваня
- •10. Елементи математичної статистики Теоретичні положення
- •Типові задачі і їх розв’язуваня
- •Додатки
- •Таблиця значень функції
- •Таблиця значень функції
- •Таблиця значень
- •Таблиця значень функції
- •Таблиця значень функції
- •Критичні точки розподілу , де– рівень значущості, а– кількість ступенів вільності
- •Список літератури
- •Приймак Василь Іванович Тестові завдання з теорії ймовірностей та математичної статистики
Типові задачі і їх розв’язуваня
1. На складі магазину лежать прості та кольорові олівці. Причому, серед них 20% простих і 80% – кольорових. Допоміжний працівник для передачі продавцеві навмання взяв 100 олівців. Знайти математичне сподівання, дисперсію і середнє квадратичне відхилення кількості кольорових олівців.
Розв’язування.
Нехай випадкова величина
– кількість кольорових олівців серед
відібраних. Ця випадкова величина має
розподіл Бернуллі. За умовою задачі
За формулою (3) обчислимо
![]()
![]()
2. Ймовірність
появи події
в будь-якому випробуванні однакова і
дорівнює 0,25. Відомо, що математичне
сподівання випадкової величини
,
– кількості разів появи події
,
дорівнює
Визначити середнє квадратичне відхилення
випадкової величини
.
Розв’язування.
Розглянута випадкова величина
має біноміальний розподіл. Оскільки
і
,
то з формули
знаходимо
урахувавши, що
,
знайдемо
Хоча тут можна було б не знаходити
,
а відразу в формулу для знаходження
середнього квадратичного відхилення
підставити
і![]()
3. Дилер фірми постачає покупцям прилади, ймовірність дефекту в кожному з яких дорівнює 0,002. Знайти дисперсію кількості приладів з дефектом у партії із 1500 приладів.
Розв’язування.
Нехай випадкова величина
– кількість приладів з дефектом. Оскільки
кількість таких приладів розподілена
за законом Пуассона, то
За умовою задачі
Отже,![]()
4. В інформаційний центр міської автомобільної інспекції поступає інформація про кількість автопригод на дорогах міста. Ця інформація має розподіл Пуассона з математичним сподіванням 2 повідомлення за годину. Визначити ймовірність того, що протягом однієї години надійде хоча би два повідомлення.
Розв’язування.
Нехай
– кількість повідомлень, які надійдуть
в інформаційний центр міської автомобільної
інспекції протягом однієї години. За
умовою випадкова величина
має розподіл Пуассона і
Тому параметр
дорівнює 2.
Ймовірність того,
що протягом однієї години надійде хоча
би два повідомлення, дорівнює
Для обчислення невідомих ймовірностей
використаємо формулу Пуассона (5).
![]()
![]()
Остаточно одержимо
![]()
5. Поїзди метро їдуть з інтервалом 2 хв. Визначити:
а) ймовірність того, що пасажир, який підійшов на перон буде чекати черговий поїзд менше 30 сек.;
б) середній час очікування і дисперсію часу очікування.
Розв’язування.
Якщо позначити через
– час очікування поїзда, то можна
приблизно вважати, що ця випадкова
величина рівномірно розподілена на
відрізку
.
а) Отже, за умовою
(2 хв. = 120 сек.).
Тепер за формулою (12) одержимо
б) Середній час
очікування оцінимо за допомогою
математичного сподівання. Тому
використаємо формули (14), де
![]()
хв., ![]()
Якби ми а і в виражали в секундах, то в секундах виражались би математичне сподівання і дисперсія.
6. Дослідження показали, що річні заощадження на одну особу для осіб старших за двадцять років нормально розподіляються з середньою величиною 2100 грн. і середнім квадратичним відхиленням 400 грн. Якщо особу старше за двадцять років вибирати випадково, то яка ймовірність, що протягом року особа мала заощадження:
а) менше, ніж 900 грн. ?
б) більше, ніж 2500 грн. ?
в) від 1500 грн. до 3000 грн. ?
г) менше, ніж 1700 грн. ?
Розв’язування.
Річні заощадження на одну особу для
осіб старших за двадцять років є
випадковою величиною
,
яка нормально розподілена з
і
Для знаходження шуканих ймовірностей
використаємо формулу (22)
![]()
і формули (6.5) з попереднього розділу.
а) ![]()
![]()
б) ![]()
в) ![]()
![]()
г) ![]()
![]()
7. Деталь,
виготовлена автоматом, вважається
стандартною, якщо відхилення її
контрольованого розміру від номіналу
не перевищує 10 мм. Випадкові відхилення
контрольованого розміру від номіналу
мають нормальний закон розподілу з
параметрами
Скільки відсотків стандартних деталей
випускає автомат ?
Розв’язування.
Отже, випадкова величина
– відхилення контрольованого розміру
від номіналу. Скористаємось формулою
(23)
![]()
При
матимемо
![]()
Отже, автомат виготовляє приблизно 95% стандартних деталей.
8. Знайти
математичне сподівання, дисперсію і
середнє квадратичне відхилення випадкової
величини
,
яка розподілена за законом
![]()
Розв’язування.
З умови задачі видно, що випадкова
величина
має показниковий розподіл з параметром
Отже, за формулою (18) знайдемо
![]()
.
9. Середній час обслуговування автомобіля на автозаправній станції дорівнює 4 хв. Визначити ймовірність того, що автомобіль простоїть у черзі від чотирьох до восьми хвилин.
Розв’язування.
Неперервна випадкова величина
, що дорівнює часу обслуговування покупця
має показниковий розподіл. Оскільки
,
то
Тепер, на підставі формули (17) для
,
одержимо
![]()
10. Дисперсія
неперервної розподіленої за показниковим
законом випадкової величини
дорівнює
.
Обчислити значення функції розподілу
цієї величини в точці
.
Розв’язування.
Спочатку знайдемо параметр розподілу
За умовою задачі
Тому
Звідси
.
Знаходимо значення функції розподілу
в точці![]()
![]()
