- •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.
Вариант 2
Комбинации, состоящие из k элементов, взятых из п различных элементов, и отличающиеся либо составом, либо порядком элементов, называются…
а) сочетаниями б) перестановками
в) размещениями г) переборами
Значение выражения равно…
а) б) в) г)
Значение выражения равно…
а) 11 б) 0 в) 1 г) 10
Сколько трехзначных чисел можно составить из цифр 1, 2, 3, 4, 5?
а) 60 б) 50 в) 10 г) 100
Имеется 3 саженца кустарников и 4 саженца деревьев. Сколькими способами можно отобрать 1 кустарник и 2 дерева для посадки?
а) 10 б) 18 в) 24 г) 15
В урне 5 белых и 3 черных шара. Последовательно друг за другом наудачу достают 2 шара, не возвращая их в урну. События: – первый шар белый, – второй шар черный являются…
а) совместными и независимыми
б) совместными и зависимыми
в) несовместными и независимыми
г) несовместными и зависимыми
В ящике 7 стандартных и 2 нестандартных детали. Наудачу берут одну деталь. Какова вероятность, что деталь нестандартна?
а) б) в) г)
Вероятность достоверного события равна…
а) б) 1 в) 0 г) –1
Подбрасывается игральная кость два раза. Тогда вероятность, что оба раза выпадают 3 очка, равна…
а) б) в) 0,5 г)
В урне 5 черных и 2 белых шара. Из урны последовательно без возвращения вынимают 2 шара. Вероятность, что оба шара белые, равна…
а) б) 1 в) г)
Монету подбросили 5 раз. Событие А – выпадение орла не более 2 раз. Противоположное событие имеет вид…
а) выпадение орла не менее 2 раз
б) выпадение орла более 2 раз
в) выпадение орла по крайней мере 2 раза
г) выпадение орла менее 2 раз
Значение выражения приближенно равно…
а) 0 б) 1 в) г) 3
Какая из перечисленных случайных величин является непрерывной?
а) физический возраст человека
б) количество клиентов в парикмахерской
в) число студентов на лекции
г) количество баллов ЕГЭ у абитуриента
Известны дисперсии случайных величин Х и У: , . Тогда равно…
а) –1 б) 10 в) 13 г) 7
Практически все возможные значения нормально распределенной случайной величины принадлежат промежутку . Тогда дисперсия этой случайной величины приближенно равна…
а) 21 б) 49 в) 3 г) 9
Интегральная функция экспоненциально распределенной случайной величины имеет вид . Тогда функция плотности распределения имеет вид…
а) б) в) г)
Для функции плотности распределения значение равно…
а) 0 б) 1 в) 0,5 г)
На рисунке изображен график функции распределения дискретной случайной величины Х.
у
1 F(х)
0,3
–4 0 6 х
Тогда закон распределения этой случайной величины имеет вид…
|
а) |
Х |
–4 |
6 |
|
б) |
Х |
–4 |
6 |
|
|
|
р |
0 |
1 |
|
|
р |
0,3 |
0,7 |
|
в) |
Х |
–4 |
0 |
6 |
|
г) |
Х |
–4 |
6 |
|
|
|
|
р |
0,3 |
0,3 |
1 |
|
|
р |
0 |
0,3 |
|
|
На рисунке изображена функция плотности непрерывной случайной величины Х.
у
С f (х)
–1 0 7 х
Тогда значение параметра С равно…
а) 8 б) в) 1 г) 7
Функция плотности нормального распределения имеет вид . Тогда математическое ожидание и дисперсия соответственно равны…
а) б)
в) г)
ПРИЛОЖЕНИЕ Д