
- •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
Вариант 5
Задача 1. Исследование больного вызвало предположение о возможности одного из 3-х заболеваний: Н1, Н2, Н3 с вероятностями Р(Н1)=5/12, Р(Н2)=1/3, Р(Н3)=1/4. Для уточнения диагноза был произведен анализ, который при первом заболевании может дать положительный ответ с вероятностью 0,8, при втором - с вероятностью 3/8, при третьем – с вероятностью 1/6. Анализ дал положительный результат. Какова после этого вероятность первого заболевания?
Задача 2. Производится 4 выстрела по цели. Вероятность попадания в цель при каждом выстреле одна и та же и равна 0,6. Составить закон распределения числа промахов и вычислить числовые характеристики.
Задача 3. Собрание в 100 человек принимает решение голосованием. Вероятность того, что каждый участник собрания принимает правильное решение равна 0,6. Какова вероятность, что решение собрания, вынесенное большинством голосов, будет правильным?
Задача 4. Случайная величина Х 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= 2, = 4, =6, =10.
Задача
6. Дисперсия
случайной величины X равна 2,5. По
результатам 200 независимых опытов
вычислена средняя арифметическая
,
которой заменили неизвестное
значение
М
(Х)= а.
Какое наименьшее значение вероятности
того, что эта замена приведет к ошибке
менее чем 0,25?
Задача 7. Дана двумерная дискретная случайная величина (X, Y). Найти ее корреляционную матрицу.
-
X\Y
1
2
3
0
0,15
0,1
0,25
1
0,15
0,2
0,15
Вариант 6
Задача 1. Литье в болванках поступает из 3-х заготовительных цехов: 60 штук из первого цеха, а из второго и третьего цехов соответственно в 5 и 4 раза больше, чем из первого. При этом материал из первого цеха имеет 10% брака, второго – 20%, третьего – 25%. Найти вероятность того, что наудачу взятая болванка оказалась без дефектов.
Задача 2. Группа из 5 самолетов производит бомбометание по цели. Вероятность попадания в цель у каждого одна и та же и равна p=0,7. Составить закон распределения числа промахов и найти числовые характеристики этого распределения.
Задача 3. На сигнал определенного уровня приемник реагирует в 7 случаях из 10. Произведено 150 испытаний. Какова надежность, что отклонение относительной частоты от вероятности события при единичном испытании не превосходит 0,03?
Задача 4. Случайная величина X задана функцией распределения F (х). Найти плотность распределения вероятностей, математическое ожидание и дисперсию случайной величины.
Задача 5. Известны математическое ожидание а и среднее квадратическое отклонение нормально распределенной случайной величины Х. Найти вероятность попадания этой величины в заданный интервал (,); а=5, =3, =4, = 12.
Задача 6. Дисперсия каждой из 2500 независимых случайных величин не превышает 5. Оценить вероятность того, что абсолютная величина отклонения средней арифметической этих случайных величин от средней арифметической их математических ожиданий не превышает 0,4.
Задача 7. Дана двумерная случайная величина (X, Y). Найти ее корреляционную матрицу.
-
X\Y
- 1
0
-1
0,05
0,15
2
0,15
0,15
3
0,2
0,3