
- •1.Теорема умножения вероятностей. 44
- •1.Теорема сложения вероятностей. 45
- •1. Случайная величина. Функция и плотность распределения вероятностей для случайных величин. 49
- •Экзаменационный билет №1
- •Экзаменационный билет №2
- •1. Классическая, частотная, геометрическая схема вычисления вероятности.
- •2.Неравенство Чебышева. Две формы неравенства Чебышева.
- •3. Задача 30.3. (б)
- •Экзаменационный Билет №3
- •1.Теорема сложения вероятностей.
- •2.Полиномиальное распределение вероятностей (второе обобщение схемы независимых испытаний).
- •3. Задача 30.3 (в )
- •Экзаменационный Билет №4
- •1.Теорема умножения вероятностей.
- •2.Два примера применения центральной предельной теоремы.
- •3. Задача 29.6
- •Экзаменационный Билет №5
- •1.Независимые и зависимые события.
- •2.Следствия закона больших чисел: теорема Бернулли и Пуассона.
- •3. Задача 29.9 (а).
- •Экзаменационный Билет №6
- •1.Формула полной вероятности
- •2.Понятие об усиленном законе больших чисел.
- •2.Закон больших чисел в форме теоремы Чебышева.
- •3. Задача 10.3.
- •Экзаменационный Билет №11
- •1 . Плотность распределения случайных величин.
- •2. Неравенство Чебышева.
- •3.Задача 12.3.
- •Экзаменационный Билет №12
- •1.Числовые характеристики случайных величин. Характеристики положения.
- •2.Закон больших чисел.
- •3. Задача 12.10.
- •Экзаменационный Билет №13
- •1.Числовые характеристики случайных величин. Моменты. Характеристики рассеивания.
- •2.Корреляционная функция случайных функций, ее свойства. Взаимная корреляционная функция.
- •3. Задача 8.4
- •Экзаменационный Билет №15
- •1.Распределение Пуассона, его числовые характеристики.
- •2. Характеристики случайных функций:
- •3.Задача 7.3.
- •Экзаменационный Билет №18
- •1. Нормальное распределение случайных величин, его характеристики.
- •2.Теоремы о числовых характеристиках:
- •Задача 7.8.
- •Экзаменационный Билет №19
- •1.Интеграл вероятности, его применение для вычисления вероятности попадания на заданный интервал.
- •2 Числовые характеристики функции случайных величин.
- •3. Задача 18.2.
- •Экзаменационный Билет №20
- •1.Правило 3-х сигм.
- •2. Числовые характеристики системы 2-х случайных величин.
- •3.Задача 6.7.
- •Экзаменационный Билет №21
- •1. Системы случайных величин. Закон распределения, функция распределения.
- •3. Задача 21.3
- •Экзаменационный Билет №23
- •1. Условные законы распределения для системы случайных величин.
- •2.Первое обобщение схемы независимых испытаний.
- •3. Задача 7.14
- •Экзаменационный Билет №26
- •1.Нормальная функция распределения вероятности. Интеграл вероятности.
- •2.Применение центральной предельной теоремы.
- •3. Задача 15.7 Экзаменационный Билет №27
- •1.Закон Пуассона.
- •2.О парной и групповой зависимости случайных событий.
- •3. Задача 31.10
- •Экзаменационный Билет №28
- •1.Числовые характеристики случайных функций.
- •2.Линейные преобразования случайных функций.
- •3. Задача 32.11
- •Экзаменационный Билет №29
- •1.Теорема умножения вероятностей.
- •2.Интегральное преобразование случайных функций.
- •3. Задача 3.16
- •Экзаменационный Билет №30
- •1.Теорема сложения вероятностей.
- •2.Дифференциальное преобразование случайных функций.
- •3. Задача 4.16
- •Экзаменационный Билет №31
- •1. Случайная величина. Функция и плотность распределения вероятностей для случайных величин.
- •2. Система случайных величин. Функция и плотность распределения вероятностей для системы случайных величин.
- •Задача 11.10
- •Экзаменационный Билет №32
- •1. Случайная величина. Функция и плотность распределения вероятностей для случайных величин.
- •Задача 18.13
3. Задача 4.16
Для получения небрака:
+) В первой технологии:
+) Во второй
технологии:
Но
Экзаменационный Билет №31
1. Случайная величина. Функция и плотность распределения вероятностей для случайных величин.
Случайной величиной называется величина, которая в результате опыта может принять то или иное значение, причем неизвестно заранее, какое именно.
Такие случайные величины, принимающие только отделенные друг от друга значения, которые можно заранее перечислить, называются прерывными или дискретными случайными величинами.
Такие случайные величины, возможные значения которых непрерывно заполняют некоторый промежуток, называются непрерывными случайными величинами.
Сумма вероятностей всех возможных значений случайной величины равна единице. Эта суммарная вероятность каким-то образом распределена между отдельными значениями.
Законом распределения случайной величины называется всякое соотношение, устанавливающее связь между возможными значениями случайной величины и соответствующими им вероятностями.
Простейшей формой задания этого закона является таблица, в которой перечислены возможные значения случайной величины и соответствующие им вероятности:
Такую таблицу мы будем называть рядом распределения случайной величины X.
Многоугольник распределения
Функция распределения — самая универсальная характеристика случайной величины. Она существует для всех случайных величин: как прерывных, так и непрерывных.
Эта функция обозначается F(x): F(x)=P(X<x).
Некоторые общие свойства функции распределения.
Функция распределения F(x) есть неубывающая функция своего аргумента, т. е. при.
На минус бесконечности функция распределения равна нулю: F (-∞) = 0.
На плюс бесконечности функция распределения равна единице: F (∞) = 0.
График функции распределения F (х) в общем случае представляет собой график неубывающей функции (рис. 5.2.2), значения которой начинаются от 0 и доходят до 1, причем в отдельных точках функция может иметь скачки (разрывы).
Действительно
Плотность распределения:
Пусть имеется непрерывная случайная величина X с функцией распределения F(x), которую мы предположим непрерывной и дифференцируемой. Вычислим вероятность попадания этой случайной величины на участок от х до х+Δх:
Р (х < X < х + Δx) = F (х + Δх) — F (х).
Рассмотрим среднюю вероятность, приходящуюся на единицу длины на этом участке, и будем приближать Δx к нулю. В пределе получим производную от функции распределения:
Функция f(х)=F’(x) - производная функции распределения - называется плотностью распределения непрерывной случайной величины X. Она существует только для непрерывных случайных величин.
Иногда функцию f(x) называют также «дифференциальной функцией распределения» или «дифференциальным законом распределения» величины X.
Кривая, изображающая плотность распределения случайной величины, называется кривой распределения.
Выразим вероятность попадания величины X на отрезок от α до β через плотность распределения:
О
сновные
свойства плотности распределения.
Плотность распределения есть неотрицательная функция:
Интеграл в бесконечных пределах от плотности распределения равен единице: