
- •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
8. Варианты контрольной paбoты № 1 по теории вероятностей вариант 1
Задача 1. Три контролера проверяют стандартность однотипных деталей. Один из них успевает проверить вдвое больше, чем остальные (поровну) вместе. Вероятности допустить ошибку у них соответственно равны 0,5; 0,1; 0,2. Пропущенная деталь оказалась с браком. Какова вероятность, что ее пропустил первый контролер?
Задача 2. Производится два независимых выстрела по мишени. Вероятность попадания при каждом выстреле равна 0,7. Случайная величина X – разность между числом попаданий и числом промахов. Составить закон распределения случайной величины X и вычислить числовые характеристики.
Задача 3. Известно, что 3/5 рабочих никелевого завода имеет среднее образование. Для некоторого обследования наудачу выбирается 1500 человек. Найти вероятность того, что 920 человек из них имеют среднее образование.
Задача 4. Случайная величина Х задана функцией распределения F (x). Найти плотность распределения вероятности, математическое ожидание и дисперсию случайной величины.
Задача 5. Известны математическое ожидание а и среднее квадратическое отклонение нормального распределения случайной величины Х. Найти вероятность попадания этой величины в заданный интервал (,); a= 7, = 2, =3, =10.
Задача 6. Дисперсия каждой из 400 независимых случайных величин не превышает 0,25. Какой величины не должен превышать модуль разности средней арифметической этих случайных величин и средней арифметической их математических ожиданий, чтобы вероятность такого отклонения превышала 0,99.
Задача 7. Дана двумерная дискретная случайная величина (X, Y). Найти ее корреляционную матрицу.
-
X\Y
-1
1
2
-3
0,1
0,15
0,05
1
0,2
0,25
0,25
Вариант 2
Задача 1. В ящике находятся изделия, которые изготовили на трех станках, причем 20 изготовлены на первом станке, 18 - на втором и 14 - на третьем. Вероятности того, что изделия, изготовленные на первом, втором и третьем станках отличного качества соответственно равны 0,7; 0,85; 0,9. Извлеченное наудачу изделие оказалось отличного качества. Какова вероятность того, что оно изготовлено на втором станке?
Задача 2. Охотник, имеющий 4 патрона, стреляет в цель до первого попадания (или пока не израсходует все патроны). Вероятность попадания при каждом выстреле – 0,3. Случайная величина X - число израсходованных патронов. Составить закон распределения вероятностей случайной величины X, найти числовые характеристики этой случайной величины.
Задача 3. На проверку всхожести зерна берут 500 зерен. Установлено, что количество всхожих семян составляет 3/4 всего количества зерен. Найти вероятность того, что из взятых 500 зерен 400 окажутся всхожими.
Задача 4. Случайная величина X задана функцией распределения F (x). Найти плотность распределения вероятностей, математическое ожидание и дисперсию случайной величины.
Задача 5. Известны математическое ожидание а и среднее квадратическое отклонение нормально распределенной случайной величины X. Найти вероятность попадания этой величины в заданный интервал a= 8, = 4, =4, =9.
Задача 6. Имеется 3200 независимых случайных величин, дисперсии которых ограничены. Какой должна быть нижняя граница этих дисперсий, чтобы отклонение средней арифметической данных случайных величин от среднего арифметического их математических ожиданий не превышало по абсолютной величине 0,25 с вероятностью, большей 0,96.
Задача 7. Дана двумерная дискретная случайная величина (Х, Y). Найти ее корреляционную матрицу.
-
X\Y
1
3
-2
0,1
0,1
1
0,2
0,3
2
0,1
0,2