
- •Тема 1. Теория вероятностей. Случайные события. Частота и вероятность
- •Тема 2. Теория вероятностей. Основные формулы для вычисления вероятностей
- •Тема 3. Теория вероятностей. Основные теоремы теории вероятностей: сложение, умножение, формула полной вероятности
- •Тема 4. Теория вероятностей. Формула Байеса, вероятность появления хотя бы одного события
- •Тема 5. Теория вероятностей. Основные законы распределения дискретных случайных величин. Формула Бернулли
- •Тема 6. Теория вероятностей. Основные законы распределения дискретных случайных величин. Локальная теорема Муавра-Лапласа, формула Пуассона
- •Тема 7. Теория вероятностей. Основные законы распределения дискретных случайных величин. Интегральная теорема Лапласа
- •Тема 8. Теория вероятностей. Определение дискретной случайной величины и её законы распределения
- •Тема 9. Теория вероятностей. Числовые характеристики: математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое отклонение
- •Тема 10. Теория вероятностей. Непрерывные случайные величины: функция распределения случайной величины
- •Тема 11. Теория вероятностей. Плотность вероятности. Числовые характеристики. Моменты случайных величин
- •Тема 12. Теория вероятностей. Законы распределения непрерывных величин: нормальное, равномерное, показательное
- •Тема 13. Теория вероятностей. Понятие закона больших чисел
- •Тема 14. Математическая статистика. Генеральная и выборочная совокупности
- •Тема 15. Математическая статистика. Интервальные оценки параметров распределения. Непрерывное и дискретное распределения признаков
- •Тема 16. Математическая статистика. Характеристики вариационного ряда
- •Тема 17. Математическая статистика. Доверительные вероятности, доверительные интервалы
- •Тема 18. Математическая статистика. Регрессионный анализ, корреляционный анализ
- •Тема 19. Цепи Маркова
- •Тема 20. Задачи кейса
- •Тема 21. Многомерные случайные величины
Тема 7. Теория вероятностей. Основные законы распределения дискретных случайных величин. Интегральная теорема Лапласа
1. Случайная величина подчиняется нормальному закону с математическим ожиданием mx = 10 метров и со срединным отклонением Ех = 5 метров. Определить вероятность попадания случайной величины на участок (+13 метров, +21 метр).
+a: Р(+13 < X <+21) = 0,27393
-b: Р(+13 < X <+21) = 0,35543
-c: Р(+13 < X <+21) = 0,16574
2. Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:
Х |
1 |
3 |
р |
0,7 |
0,3 |
Тогда её функция распределения вероятностей имеет вид…
+a:
-b:
-c:
-d:
3. Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:
Х |
-3 |
3 |
р |
0,7 |
0,3 |
Тогда её функция распределения вероятностей имеет вид…
+a:
-b:
-c:
-d:
4. Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:
Х |
1 |
3 |
р |
0,2 |
0,8 |
Тогда её функция распределения вероятностей имеет вид…
+a:
-b:
-c:
-d:
5. Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:
Х |
2 |
4 |
р |
0,8 |
0,2 |
Тогда её функция распределения вероятностей имеет вид…
+a:
-b:
-c:
-d:
6. Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:
Х |
2 |
4 |
6 |
р |
0,1 |
0,2 |
0,7 |
Тогда её функция распределения вероятностей имеет вид…
-a:
-b:
+c:
-d:
7. Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:
Х |
-1 |
3 |
7 |
р |
0,7 |
0,2 |
0,1 |
Тогда её функция распределения вероятностей имеет вид…
-a:
-b:
+c:
-d:
8. Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:
Х |
2 |
4 |
6 |
р |
0,3 |
0,3 |
0,4 |
Тогда её функция распределения вероятностей имеет вид…
-a:
-b:
+c:
-d:
9. Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:
Х |
1 |
3 |
5 |
7 |
р |
0,4 |
0,3 |
0,2 |
0,1 |
Тогда её функция распределения вероятностей имеет вид…
+a:
-b:
-c:
-d:
10. Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:
Х |
1 |
3 |
5 |
7 |
р |
0,6 |
0,2 |
0,1 |
0,1 |
Тогда её функция распределения вероятностей имеет вид…
+a:
-b:
-c:
-d:
11. Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:
Х |
-2 |
2 |
6 |
10 |
р |
0,6 |
0,2 |
0,1 |
0,1 |
Тогда её функция распределения вероятностей имеет вид…
+a:
-b:
-c:
-d:
12. Для дискретной случайной величины Х:
Х |
2 |
3 |
4 |
5 |
р |
р1 |
р2 |
р3 |
р4 |
функция распределения вероятностей имеет вид…
Тогда значение параметра р может быть равно...
-a: 0,25
-b: 1
+c: 0,655
-d: 0,45
Решение:
Следовательно р≥0,55 и р≤1. Этим
условиям удовлетворяет значение р=0,655.
13. Для дискретной случайной величины Х:
Х |
2 |
3 |
4 |
5 |
р |
р1 |
р2 |
р3 |
р4 |
функция распределения вероятностей имеет вид…
Тогда значения вероятностей р1, р2, р3 и р4 равны соответственно...
+a: 0,25; 0,15; 0,35; 0,25
-b: 0,25; 0,35; 0,15; 0,25
-c: 0,25; 0,25; 0,25; 0,25
-d: 0; 0,25; 0,4; 0,75
Решение: Следовательно р1=0,25; р3=0,75-0,4=0,35; и
р4=1-0,75=0,25.