![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •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 1
Комбинации, состоящие из k элементов, взятых из п различных элементов, и отличающиеся только составом элементов, называются…
а) сочетаниями б) перестановками
в) размещениями г) переборами
Значение выражения
равно…
а)
б)
в)
г)
п
Значение выражения
равно…
а) 6 б) 5 в) 1 г) 0
Сколько различных прямых можно провести через 10 точек, 3 из которых не лежат на одной прямой?
а)
б)
в)
г)
Имеется 4 разных книги и 5 разных альбомов. Сколько различных наборов можно составить из одной книги и двух альбомов?
а) 20 б) 40 в) 30 г) 10
Посеяли 2 семени. События: – первое семя взошло, – второе семя взошло являются…
а) несовместными и зависимыми
б) несовместными и независимыми
в) совместными и независимыми
г) совместными и зависимыми
В урне 2 красных и 7 зеленых шаров. Наудачу берут один шар. Какова вероятность, что этот шар зеленый?
а)
б)
в)
г)
Вероятность невозможного события равна…
а)
б)
–1 в) 1 г) 0
Подбрасывается игральная кость два раза. Тогда вероятность, что оба раза не выпало 5 очков, равна…
а)
б)
в)
г)
В урне 3 черных и 7 белых шаров. Из урны последовательно без возвращения вынимают 2 шара. Вероятность того, что оба шара белые, равна…
а)
б)
в)
г)
Монету подбросили 10 раз. Событие А – выпадение решки не менее 8 раз. Противоположное событие
имеет вид…
а) выпадение решки не более 8 раз
б) выпадение решки менее 8 раз
в) выпадение решки по крайней мере 8 раз
г) выпадение решки более 8 раз
Монету подбрасывают 49 раз. Для вычисления вероятности того, что решка выпадает не менее 30 раз, следует использовать приближенную …
а) локальную формулу Муавра-Лапласа
б) интегральную формулу Муавра-Лапласа
в) формулу Пуассона
г) формулу Бернулли
Какая из перечисленных случайных величин является непрерывной?
а) количество пассажиров автобуса
б) число девочек среди 100 новорожденных
в) вес новорожденного
г) число отличников в группе
Известны математические ожидания случайных величин Х и У:
,
. Тогда
равно…
а) 5 б) –1 в) 19 г) 13
Практически все возможные значения нормально распределенной случайной величины принадлежат промежутку
. Тогда дисперсия этой случайной величины приближенно равна…
а) 25 б) 9 в) –3 г) 5
Интегральная функция экспоненциально распределенной случайной величины имеет вид
. Тогда функция плотности распределения имеет вид…
а)
б)
в)
г)
Функция распределения равна…
а)
б)
в)
г)
На рисунке изображен график функции распределения дискретной случайной величины Х.
у
1 F(х)
0,4
–3 0 2 х
Тогда закон распределения этой случайной величины имеет вид…
|
а) |
Х |
–3 |
5 |
|
б) |
Х |
–3 |
0 |
2 |
|
|
р |
0 |
1 |
|
|
р |
0,4 |
0,4 |
0,2 |
|
в) |
Х |
–3 |
2 |
|
г) |
Х |
–3 |
2 |
|
|
|
|
р |
0,4 |
0,6 |
|
|
р |
0,4 |
1 |
|
|
На рисунке изображена функция плотности непрерывной случайной величины Х.
у
С
f
(х)
–2 0 5 х
Тогда значение параметра С равно…
а) б) 1 в) 7 г) 5
Функция плотности нормального распределения имеет вид
. Тогда математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение соответственно равны…
а)
б)
в)
г)