
- •Введение
- •1. Случайные события и вероятность
- •1.1. Пространство элементарных событий. Случайные события. Алгебра событий
- •1.2. Классическое определение вероятности. Статистическое определение вероятности
- •1.3. Элементы комбинаторики. Некоторые содержательные задачи
- •1.4. Аксиоматическое введение вероятности
- •1.5. Теоремы о вероятностях случайных событий
- •1.6. Формула полной вероятности и формула Байеса
- •1.7. Геометрические вероятности
- •1.8. Схема независимых испытаний Бернулли. Формула Бернулли. Формула Пуассона. Локальная и интегральная теоремы Муавра-Лапласа
- •Вопросы для самопроверки
- •2. Случайные величины
- •2.1. Случайные величины. Случайные величины дискретного типа. Ряд распределения. Функция распределения
- •2.2. Случайная величина непрерывного типа. Плотность вероятности распределения случайной величины
- •2.3. Числовые характеристики случайной величины. Математическое ожидание и дисперсия, их свойства
- •2.4. Пуассоновский поток событий
- •Вопросы для самопроверки
- •3. Системы случайных величин
- •3.1. Закон распределения системы двух случайных величин. Функция распределения, плотность распределения системы двух случайных величин
- •3.2. Условные законы распределения. Зависимые и независимые случайные величины
- •3.3. Числовые характеристики системы двух случайных величин. Корреляционный момент. Коэффициент корреляции
- •Вопросы для самопроверки
- •4. Функции случайных величин
- •4.1. Преобразование случайных величин (случай двух переменных)
- •4.2. Распределение суммы, разности, произведения и частного двух случайных величин
- •4.3. Преобразование случайных величин (случай одной переменной)
- •4.5. Распределение Стьюдента
- •Вопросы для самопроверки
- •5. Закон больших чисел
- •5.1. Неравенства Чебышева
- •5.2. Теорема Чебышева
- •5.3. Теорема Бернулли
- •5.4. Центральная предельная теорема
- •Вопросы для самопроверки
- •6. Случайные процессы. Марковские случайные процессы. Системы массового обслуживания
- •6.1. Случайные процессы
- •6.2. Марковские случайные процессы. Марковские цепи
- •6.3. Марковские процессы с дискретными состояниями и непрерывным временем. Уравнения Колмогорова
- •6.4. Процессы гибели и размножения
- •6.5. Потоки случайных событий
- •6.6. Приложения марковских процессов
- •6.7. Системы массового обслуживания
- •6.8. Системы массового обслуживания с отказами Одноканальная смо с отказами
- •6.9. Системы массового обслуживания с очередями
- •Вопросы для самопроверки
- •7. Математическая статистика
- •7.1. Генеральная совокупность и выборка. Статистический ряд. Статистическая функция распределения. Гистограмма
- •7.2. Точечные оценки параметров генеральной совокупности по выборочным совокупностям, их свойства. Точечные оценки для математического ожидания и дисперсии случайной величины
- •7.3. Интервальные оценки. Доверительный интервал. Нахождение доверительных интервалов для математического ожидания и дисперсии нормального распределения случайной величины
- •1. Доверительный интервал для оценки математического ожидания нормального распределения случайной величины с известным
- •2. Доверительный интервал для оценки математического ожидания нормального распределения с неизвестным
- •3. Доверительные интервалы для оценки среднего квадратического отклонения нормального распределения
- •7.4. Построение прямых линий регрессии по выборочным данным
- •1. Нахождение параметров выборочных уравнений прямой линии регрессии по несгруппированным данным
- •2. Нахождение параметров выборочных уравнений прямой линии регрессии по сгруппированным данным
- •7.5. Нахождение оценки для коэффициента корреляции двух случайных величин
- •7.6. Статистическая проверка гипотез. Статистическая гипотеза. Нулевая и конкурирующая гипотеза. Статистический критерий. Критическая область
- •7.7. Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции
- •7.8. Проверка гипотезы о распределении генеральной совокупности. Критерий 2 Пирсона
- •7.10. Сравнение генеральных средних двух нормально распределенных случайных величин (малые независимые выборки)
- •7.11. Сравнение двух дисперсий нормальных генеральных совокупностей
- •7.12. Сравнение наблюдаемой относительной частоты с гипотетической вероятностью наступления события
- •Вопросы для самопроверки
- •8. Варианты контрольной paбoты № 1 по теории вероятностей вариант 1
- •Вариант 2
- •Вариант 3
- •Вариант 4
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Вариант 8
- •Вариант 9
- •Вариант 10
- •9. Варианты контрольной работы № 2 по случайным процессам и математической статистике вариант 1
- •Вариант 2
- •Вариант 3
- •Вариант 4
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Вариант 8
- •Вариант 9
- •Вариант 10
- •Приложение
- •Суммарные вероятности для распределения Пуассона
- •Критические точки распределения Стьюдента
- •Библиографический список
Вопросы для самопроверки
Дайте определение случайной функции.
Что называют реализацией случайной функции?
Чем отличается случайный процесс от случайной функции?
Дайте определение математического ожидания случайного процесса.
Дайте определение дисперсии случайного процесса.
Что называют корреляционной функцией случайного процесса?
Какой случайный процесс называют марковским?
Что называют цепью Маркова?
Что выражает матрица вероятностей перехода цепи Маркова?
Напишите формулу Маркова. Что она выражает?
Какой случайный процесс называют непрерывной цепью Маркова?
Чем различаются цепи Маркова с непрерывным и дискретным временем?
Напишите уравнения Колмогорова для вероятностей состояния для непрерывной цепи Маркова.
Что называют предельными (финальными) вероятностями? Выпишите уравнения для финальных вероятностей.
Какой марковский процесс называют эргодическим?
Что называют процессом гибели и размножения? Постройте граф состояний.
Напишите формулы для финальных вероятностей процесса гибели и размножения.
Что называют простейшим потоком событий?
Что называют системой массового обслуживания? Что называют каналами СМО?
Дайте определение СМО с отказами и СМО с очередью.
Какие параметры характеризуют СМО?
Что служит характеристиками эффективности работы СМО?
Определите простейшую одноканальную СМО с отказами. Постройте граф состояний.
Напишите формулы для вероятностей состояний и характеристик эффективности работы одноканальной СМО с отказами.
Определите простейшую многоканальную СМО с отказами. Постройте граф состояний.
Напишите формулы Эрланга для вероятностей состояний и формулы для характеристик эффективности работы многоканальной СМО с отказами.
Определите простейшую одноканальную СМО с неограниченной очередью. Постройте граф состояний. Напишите формулы для предельных вероятностей состояний и основных характеристик эффективности СМО.
Определите простейшую одноканальную СМО с ограниченной очередью. Постройте граф состояний. Напишите формулы для предельных вероятностей состояний и основных характеристик эффективности СМО.
Определите простейшую многоканальную СМО с неограниченной очередью. Постройте граф состояний. Напишите формулы для предельных вероятностей состояний и основных характеристик эффективности СМО.
Определите простейшую многоканальную СМО с ограниченной очередью. Постройте граф состояний. Напишите формулы для предельных вероятностей состояний и основных характеристик эффективности СМО.
Задачи
Случайный процесс определяется формулой X (t)=X cos
t, где X – случайная величина. Найти математическое ожидание, дисперсию и корреляционную функцию этого процесса, если МХ=а, DX= σ 2.
Ответ: mx(t)= acos t; Dx(t)= σ2cos2 t;
Kx (t1, t2)= σ 2 cos t1 cos t2.
Производится многократное бросание «правильной» монеты. Определяет ли последовательность исходов цепь Маркова? Что изменится при бросаниях «правильной» монеты с вероятностью выпадения герба, равной 2/3?
В небольшом городе имеются два рынка – «Дешевый» и «Ближний». Покупатели достаточно лояльно относятся к своим рынкам. Однако каждую неделю 10% покупателей «Дешевого» переходят к «Ближнему» и 20% покупателей «Ближнего» меняют его на «Дешевый». Экономист, занимающийся изучением рыночной конъюнктуры, выбирает случайным образом одного местного жителя и еженедельно опрашивает его, выясняя, в каком рынке он производит свои покупки. Определяет ли данная последовательность исходов (ответов) марковскую цепь?
Старый политический принцип гласит, что партия, находясь у власти, имеет более высокие шансы победить на президентских выборах, чем партия оппозиции. Более того, считается, что если партия побеждала на президентских выборах несколько раз подряд, то ее шансы на очередных выборах еще более повышаются. Если такой принцип верен, определяет ли последовательность правящих партий цепь Маркова?
Часто кажется, что преуспевающим людям везет. Если, скажем, бизнесмен успешно завершил сделку, вероятность того, что он добьется успеха в следующей сделке, кажется нам выше. Более того, после успешного завершения ряда сделок, вероятность добиться успеха в следующей будет еще более высокой. Если это так, определяет ли такая последовательность исходов (сделок) цепь Маркова.
Известно, что заявки по телефону в ателье мод поступают с интенсивностью, равной 90 заявок в час, а средняя продолжительность разговора по телефону
об.=2 мин. Пусть поток заявок является простейшим, а время обслуживания – показательным. При наличии только одного телефонного номера телефонная связь в ателье является одноканальной СМО с отказами. Найти финальные вероятности состояний, а также показатели эффективности работы СМО.
Ответ: p0=0,25; p1=0,75; Q=0,25;
Pотк=0,75; A = 22,5 з./ч.
Билетная касса с одним окошком представляет собой одноканальную СМО с неограниченной очередью. Касса продает билеты в пункты А и В. Пассажиров, желающих купить билет в пункт А, приходит в среднем трое за 20 мин, в пункт В – двое за 20 мин. Поток пассажиров считается простейшим, время обслуживания – показательным. Кассир в среднем обслуживает трех пассажиров за 10 мин. Найти первые три финальные вероятности состояний СМО, а также ее основные характеристики эффективности.
Ответ: p0 0,167; p1 0,139;
p2
0,116;
4,99;
4,16;
20
мин.
16,7
мин.
При условиях задачи 6, определить оптимальное число телефонных номеров в ателье мод, если условием оптимальности считать удовлетворение из каждых 100 заявок на переговоры в среднем не менее 90 заявок.
Указание: для решения задачи сделать расчеты показателей эффективности, постепенно увеличивая число каналов (телефонных номеров), n=2,3,…, добиваясь, чтобы Q=0,9. Ответ: n=5.
В юридической консультации прием ведут 3 юриста; в холле имеются три кресла для ожидания приема. Поток клиентов – простейший с интенсивностью 1/2 кл/ч. Время обслуживания – показательное со средним значением
20 мин. Если все три кресла в холле ожидания заняты, клиент в очередь не становится. Найти финальные вероятности состояний СМО, а также основные показатели ее эффективности.
Ответ: p0 0,012; p1 0,049;
p2 0,097; p3 0,130;
p4 0,173; p5 0,231;
p6 0,307; Q 0,693;
A 8,32; 2,78; 1,56;
4,34; 0,13 ч.; 0,362 ч.
10. Салон одежды с четырьмя кабинами для примерки является многоканальной СМО с неограниченной очередью. В салон прибывает простейший поток покупателей с интенсивностью 45 чел/ч. Время обслуживания (примерки) – показательное; среднее время – 5 мин. Найти основные характеристики эффективности СМО. Что даст увеличение числа кабин для примерки на единицу?
Ответ: а) n=4; p0 0,006; 13,01; 16,76; 17,3 мин; 22,3 мин.
б) n=5; p0 0,019; 1,38; 5,13; 1,84 мин; 6,84 мин.