
- •Збірник задач
- •З теорії ймовірностей та математичної статистики
- •Навчальний посібник
- •Рекомендовано
- •Міністерством освіти України
- •Рецензенти: член-кореспондент нан України, доктор фізико-математичних наук
- •Передмова
- •Розділ 1. Елементи комбінаторики
- •Приклади розв’язання задач
- •Розділ 2. Простір елементарних подій, випадкові події та операції над ними
- •Правило де Моргана: Приклад розв’язання задачі
- •Розділ 3. Ймовірності у дискретних просторах елементарних подій. Класичне означення ймовірності
- •Приклад розв’язання задачі
- •Розділ 4. Геометричні ймовірності.
- •Приклад розв’язання задачі
- •Розділ 5. Аксіоми теорії ймовірностей
- •Приклад розв’язання задачі
- •Розділ 6. Умовні ймовірності.
- •Приклад розв’язання задачі
- •Розділ 7. Формула повної ймовірності. Формула Байєса
- •Приклад розв’язання задачі
- •Розділ 8. Дискретні випадкові величини. Числові характеристики дискретних випадкових величин
- •Приклад розв’язання задачі
- •Дисперсія d
- •Розділ 9. Схема Бернуллі. Класичні дискретні розподіли
- •Приклад розв’язання задачі
- •Розділ 10. Неперервні випадкові величини
- •Приклад розв’язання задач
- •Розділ 11. Закон великих чисел. Центральна гранична теорема
- •Наслідок 2. Якщо для послідовності {n, n1} виконується умова Ляпунова, то справджується і центральна гранична теорема. Приклад розв’язання задач
- •Розділ 12. Вибірка та її основні характеристики. Емпірична функція розподілу, гістограма
- •Приклад розв’язання задачі
- •Розділ 13. Оцінювання невідомих параметрів розподілів. Класифікація оцінок. Вибіркове середнє та дисперсія, мода, медіана
- •Приклад розв’язання задачі
- •Розділ 14. Ефективні оцінки. Достатні статистики
- •Приклади розв’язання задач
- •Розділ 15. Метод моментів та метод максимальної правдоподібності
- •Приклади розв’язання задач
- •Розділ 16. Надійні інтервали
- •Приклад розв'язання задачі
- •Розділ 17. Перевірка статистичних гіпотез. Критерії згоди
- •Приклади розв’язання задач
- •Розділ 18. Перевірка гіпотез про рівність математичних сподівань та дисперсій для нормальних сукупностей
- •Приклади розв’язання задач
- •Розділ 19. Лінійна регресія
- •Приклади розв’язання задач
- •Розділ 20. Елементи дисперсійного аналізу
- •Приклад розв’язання задачі
- •Розділ 21. Елементи аналізу часових рядів. Виділення тренду, згладжування, прогноз
- •Приклад розв’язання задачі
- •Розділ 22. Задачі для контрольних робіт Контрольна робота №1 “Теорія ймовірностей”
- •Контрольна робота №2 “Теорія ймовірностей”
- •Контрольна робота №3 “Математична статистика”
- •Розділ 4
- •Розділ 5
- •Розділ 6
- •Розділ 7
- •Розділ 8
- •Розділ 9
- •Розділ 10
- •Розділ 11
- •Розділ 18
- •Розділ 19
- •Розділ 20
- •Розділ 21
- •Додатки
- •Література Підручники, навчальні посібники та монографії
- •Збірники задач
- •Для нотаток:
Дисперсія d
Задача
2.
Нехай
набуває значення 1,
2,
кожне з імовірністю ¼, а =2.
Знайти: а) сумісний розподіл та
;
б)
Чи будуть
та
незалежними?
Розв’язок. Випадкова величина буде набувати два значення 1 та 4 з рівними ймовірностями ½. Знайдемо сумісний розподіл та :
Випадкові
величини
та
будуть залежними, оскільки, наприклад,
Таким
чином,
Задачі
Двічі кидають монету. Описати простір елементарних подій . Нехай (w) — число випадань герба. Знайти розподіл випадкової величини , математичне сподівання M та дисперсію D.
Двічі підкидають гральний кубик. Описати простір елементарних подій . Нехай (w) — сума очок, які випали. Знайти розподіл випадкової величини , M.
Монету підкидають, доки випаде герб. Описати простір елементарних подій . Нехай (w) — число зроблених підкидань. Обчислити: а) розподіл випадкової величини ; б) P{>1}, P{n}.
Стріляють у ціль до першого влучення. Влучення при різних пострілах — незалежні події, ймовірність влучення при кожному пострілі — p. Описати простір елементарних подій . Нехай (w) — число зроблених пострілів. Обчислити розподіл випадкової величини (w).
Які з поданих нижче послідовностей є розподілами деякої дискретної випадкової величини:
а) pkq2, q = 1–p, 0 < p 1, k = 1, 2,...?
6) pk-nq, q = 1–p, 0 p 1, n>0, k = n, n+1,...?
в)
?
Нехай — випадкова величина, яка набуває значень 0, ±1, … , ±n з імовірностями
Обчислити M,, D..
Випадкова величина має розподіл:
-
-1
0
1
Pi
Знайти: а) розподіл випадкової величини = ||; б) M, D.
Дискретна випадкова величина має ряд розподілу:
-
1
3
5
P
0,4
0,1
0,5
Знайти розподіл випадкової величини =3, M.
Дискретна випадкова величина має ряд розподілу:
-
/4
/2
3/4
P
0,2
0,7
0,1
Знайти розподіл випадкової величини =sin, M, D.
Дискретна випадкова величина має ряд розподілу:
-
–2
–1
0
1
2
P
0,1
0,2
0,3
0,3
0,1
Знайти розподіл випадкових величин =та =||.
Математичне сподівання та дисперсія випадкової величини дорівнюють відповідно 2 та 10. Знайти математичне сподівання та дисперсію величини 2+5.
Знайти середнє квадратичне відхилення випадкової величини, поданої розподілом:
3
5
7
9
P
0,4
0,3
0,2
0,1
Нехай випадкова величина набуває скінченне число невід’ємних значень x1, x2, …, xr. Довести, що
Два банки (A та В) мають такі прогнози щодо прибутку на наступний рік.
-
A
В
Прибуток
Ймовірність
Прибуток
Ймовірність
0
0,1
100$
0,2
200$
0,1
500$
0,2
1000$
0,2
2000$
0,25
2000$
0,5
4000$
0,3
10000$
0,1
8000$
0,05
Підрахувати економічний ризик (стандартну похибку) для вкладників у банки A та В.
Нехай випадкова величина набуває цілих невід’ємних значень, причому
Довести, що
Кидають два гральних кубики. Нехай — кількість очок на першому кубику, а — число очок на другому кубику. Довести, що та — незалежні.
Кидають два гральних кубики. Нехай — кількість очок на першому кубику, а — максимальне з двох очок. Знайти: а) сумісний розподіл та ; б)
Випадкові величини та незалежні та
Чи
будуть випадкові величини
та
незалежними? Знайти
Нехай 1 та 2 — незалежні однаково розподілені випадкові величини та =1+2, =1–2. Довести, що
Нехай та — відповідно сума та різниця очок, які випали при киданні двох гральних кубиків. Довести, що Чи будуть та незалежними?
Нехай 1 та 2 — незалежні випадкові величини, які мають цілі значення. Довести, що
Нехай 1 та 2 — незалежні випадкові величини, які набувають значення 0, 1, …, n, причому
Знайти розподіл випадкової величини