- •Теория вероятностей.
- •Случайные события.
- •Случайные величины.
- •Математическая статистика.
- •Численная обработка данных одномерной выборки.
- •Методические указания к выполнению контрольной работы №3 «Теория вероятностей и математическая статистика»
- •Тема 12.1 Случайные события.
- •Решение:
- •2 Способ.
- •Решение:
- •Решение:
- •Тема 12.2. Случайные величины.
- •Решение:
- •Решение:
- •1 Способ:
- •2 Способ:
- •Решение:
- •Решение:
- •13. Математическая статистика.
- •Численная обработка данных одномерной выборки.
- •Решение:
- •Решение:
- •Решение:
Решение:
Плотность распределения непрерывной случайной величины при m = 6, n = 1примет вид:
Используя свойства функций плотности и распределения, найдем:
а) параметр а; б) функцию распределения ; в) вероятность попадания случайной величины в интервал
(m
+
+ n
+ 1) =
(6,5; 8);
г) математическое ожидание и дисперсию D .
а) Если все значения случайной
величины принадлежат [
],
параметр а находиться из условия
(условие нормировки)
Вычислим
:
Отсюда, функция плотности распределения:
б) Функцию распределения находим по формуле:
.
При
:
.
При
:
При
:
Функция распределения примет вид:
в) Вероятность попадания случайной величины в интервал (6,5; 8) можно вычислить двумя способами:
1 Способ:
. В условиях задачи
P (6,5 <
2 Способ:
По формуле:
;
a=6,5; b=8
Тогда:
г) Математическое ожидание и дисперсия
Математическое ожидание находим по формуле:
М
Дисперсию вычисляем по формуле:
Строим графики и :
Задача 12.2.3.
Случайные величины
имеют геометрическое, биноминальное и
пуассоновское распределения соответственно.
Найти вероятности
,
если математические ожидания
, а дисперсия
.
Решение:
По условию задачи при значениях параметров
m=3, n=3,
надо найти
, если
,
,
1. Случайная величина
имеет геометрическое распределения,
если её возможные значения 1,2,3,4….
, а вероятности этих значений
.
Известно, что
;
тогда
;
так как
, тогда
Вычислим:
2. Случайная величина
имеет биноминальное распределение,
если она принимает значения 0,1,2,3…
с вероятностями:
Известно, что:
тогда, решая эту систему получим:
Вычислим:
3. Случайная величина
имеет распределение Пуассона, если ее
возможные значения 0,1,2…, а соответствующие
вероятности вычисляются по формуле:
, где
Тогда:
Задача 12.2.4.
Случайные величины
имеют равномерное, показательное и
нормальное распределения соответственно.
Найти вероятности
,
если у этих случайных величин математические
ожидания и среднее квадратические отклонения равны m.
Решение:
Пусть n=2, m=5.
Тогда
,
Надо найти
1. Для равномерно распределенной на отрезке [a,b] случайной величины функция плотности имеет вид.
Математическое ожидание вычисляется по формуле:
Дисперсия:
Отсюда, среднее квадратическое отклонение
(
По условию задачи имеем:
При
эта система равносильна системе:
,
решая которую, получаем:
Отсюда:
.
Значит, функция плотности имеет вид:
Найдем вероятность
по формуле попадания значений случайной
величины с функцией плотности
в
:
.
Если включение не выполняется, то
При
получаем, что
и
вне
т.е.
на
Тогда
2.
Непрерывная случайная величина
имеет показательное распределение,
если ее плотность вероятности:
где
параметр распределения,
Функция распределения показательного распределения имеет вид:
Известно, что
, отсюда
Тогда:
