- •Теория вероятностей
- •Содержание
- •Введение
- •Часть 1. Случайные события
- •Комбинаторика
- •Задачи для аудиторного решения
- •Задачи для самостоятельного решения
- •2 Классическое, статистическое и геометрическое определение вероятности события. Непосредственный подсчет вероятности
- •Задачи для аудиторного решения
- •Задачи для самостоятельного решения
- •3 Теоремы сложения и умножения вероятностей
- •Задачи для аудиторного решения
- •Задачи для самостоятельного решения
- •4 Полная вероятность. Формулы Байеса (Бейеса)
- •Задачи для аудиторного решения
- •Задачи для самостоятельного решения
- •5 Повторные независимые испытания
- •5.1 Основные формулы
- •5.2 Наивероятнейшее число появлений события в независимых испытаниях
- •5.3 Отклонение относительной частоты от постоянной вероятности в независимых испытаниях
- •Задачи для аудиторного решения
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Часть 2. Случайные величины
- •1 Дискретные случайные величины
- •Задачи для аудиторного решения
- •Задачи для самостоятельного решения
- •2 Непрерывные случайные величины
- •Задачи для аудиторного решения
- •Задачи для самостоятельного решения
- •3 Частные виды распределений непрерывных случайных величин
- •Нормальное распределение
- •Задачи для аудиторного решения
- •Задачи для самостоятельного решения
- •3.2 Показательное распределение
- •Задачи для аудиторного решения
- •Задачи для самостоятельного решения
- •3.3 Равномерное распределение
- •Задачи для аудиторного решения
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Закон больших чисел
- •Задачи для аудиторного решения
- •Задачи для самостоятельного решения
- •5 Цепи Маркова
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Список использованной литературы
- •Приложения
- •Задачи для подготовки к контрольной работе №1
- •Задачи для подготовки к контрольной работе №2
- •Дополнительные задачи по курсу теории вероятностей
- •Тесты по теории вероятностей Вариант 0
- •Вариант 1
- •Вариант 2
- •Вопросы для подготовки к экзамену по теории вероятностей
- •Теория вероятностей
- •426069, Г. Ижевск, ул. Студенческая, 11.
Задачи для аудиторного решения
Написать функцию плотности и функцию распределения показательного закона, если параметр . Построить графики этих функций.
Найти математическое ожидание и дисперсию показательного распределения, заданного при :
а) функцией плотности ;
б) функцией распределения .
Непрерывная случайная величина Х распределена по показательному закону, заданному функцией плотности при ; при .
1) Найти вероятность того, что в результате испытания Х попадает в интервал (0,1; 0,5).
2) Найти вероятность, что в 3 испытаниях непрерывная случайная величина Х ни разу не попадет в интервал (0,1; 0,5).
Непрерывная случайная величина Х имеет показательное распределение с . Найти вероятность, что .
На шоссе установлен контрольный пункт для проверки технического состояния автомобилей. Найти математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение случайной величины Т – времени ожидания очередной машины контролером, – если поток машин простейший и время (в часах) между прохождениями машин через контрольный пункт распределено по показательному закону .
Длительность времени безотказной работы элемента имеет показательное распределение . Найти вероятность того, что за время длительностью часов:
а) элемент откажет;
б) элемент не откажет.
Задачи для самостоятельного решения
Написать функцию плотности и функцию распределения показательного закона, если параметр . Построить графики этих функций.
Найти математическое ожидание и дисперсию показательного распределения, заданного при :
а) функцией плотности ;
б) функцией распределения .
Непрерывная случайная величина Х распределена по показательному закону, заданному функцией плотности при ; при .
1) Найти вероятность того, что в результате испытания Х попадает в интервал (0; 5).
2) Найти вероятность, что в 4 испытаниях непрерывная случайная величина Х хотя бы один раз попадет в интервал (0; 5).
Испытывают два независимо работающих элемента. Длительность времени безотказной работы первого элемента имеет показательное распределение , второго . Найти вероятность того, что за время длительностью часов:
а) оба элемента откажут;
б) оба элемента не откажут;
в) только один элемент откажет;
г) хотя бы один элемент откажет.
3.3 Равномерное распределение
Пример 1. Плотность равномерного распределения непрерывной случайной величины Х сохраняет в интервале (–3; 12) постоянное значение С, вне этого интервала функция плотности равна 0. Найти:
а) параметр С и записать аналитическое выражение функции плотности ;
б) функцию распределения , построить ее график;
в) математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратическое отклонение непрерывной случайной величины Х;
г) вероятность того, что непрерывная случайная величина Х попадет в интервал (–3,5; 9).
Решение. 1) Изобразим график функции плотности (рисунок 29).
у
С
–3 0 12 х
Рисунок 29
По свойству функции плотности имеем
.
Отсюда .
Тогда аналитическое выражение для функции плотности будет иметь вид
2) Функция распределения имеет вид:
У нас , тогда
График этой функции изображен на рисунке 30.
у
1
–3 0 12 х
Рисунок 30
3) Найдем числовые характеристики распределения:
4) Вероятность того, что непрерывная случайная величина Х попадет в интервал (–3,5; 9), найдем по формуле . Заметим, что в нашем случае все возможные значения случайной величины заключены в интервале (–3; 12), тогда
.
Пример 2. Автобусы некоторого маршрута идут строго по расписанию с интервалом 5 мин. Найти вероятность того, что пассажир, подошедший к остановке, будет ожидать очередной автобус не более 3 мин.
Решение. Обозначим Т – время прихода пассажира на остановку. Очевидно, что непрерывная случайная величина Т имеет равномерное распределение, так как все моменты времени равновозможны. Промежуток времени между двумя автобусами равен 5 мин, поэтому время ожидания пассажира . Время ожидания пассажира будет не более трех минут, если момент прихода пассажира (рисунок 31).
0 2 5 t
Рисунок 31
Найдем искомую вероятность:
.