
- •Оглавление
- •1. Выбор на основе классического определения вероятности
- •1. Основы выбора на базе классического определения вероятности
- •1.2. Решение типового задания по теме «Выбор на основе классического определения вероятности» 解题方法
- •1.3. Задания по теме «Выбор на основе классического определения вероятности» 习题
- •Сумма и произведение событий
- •2.1. Основы алгебры событий 基本事件代数
- •2.2. Решение типового задания по теме «Сумма и произведение событий» 例题解答
- •2.3. Задания по теме «Сумма и произведение событий»习题
- •Формула полной вероятности и формула байеса
- •3.1. Основы экспертного оценивания 基本评估
- •Пример решения типового задания по теме «Формула полной вероятности и формула Байеса»例题解答
- •3.3. Задания по теме «Формула полной вероятности и формула Байеса» 习题
- •Ряд распределения дискретной случайной величины
- •4.1. Основы теории дискретных случайных величин
- •4.2. Пример решения типовых заданий по теме «Ряд распределения дискретной случайной величины» 例题详解
- •4.3. Задания по теме «Ряд распределения дискретной случайной величины»习题
- •Числовые характеристики дискретной случайной величины
- •5.1. Основы теории числовых характеристик дискретной случайной величины 随机变量数字特征基本理论
- •5.2. Пример решения типового задания по теме «Числовые характеристики дискретной случайной величины»
- •5.3. Задания по теме «Числовые характеристики дискретной случайной величины»习题
- •Варианты задания
- •Биномиальное распределение 二项分布、伯努利实验 (схема бернулли)
- •6.1. Основы теории биномиального распределения 二项分布基本理论
- •6.2. Пример решения типового задания по теме «Биномиальное распределение»例题详解
- •6.3. Задания по теме «Биномиальное распределение» 习题
- •7. Распределение пуассона (закон редких событий)泊松分布
- •7.1. Основы теории распределения Пуассона
- •7.2. Пример решения типового задания по теме «Распределение Пуассона»例题详解
- •7.3. Задания по теме «Распределение Пуассона» 习题
- •8. Равномерное распределение
- •8.1. Основы теории равномерного распределения均匀分布的基础理论
- •8.2. Пример решения типового задания по теме «Равномерное распределение» 例题详解
- •8.3. Задания по теме «Равномерное распределение» 习题
- •Варианты задания
- •9. Локальная и интегральная теоремы лапласа
- •9.1. Основы применения теорем Лапласа для приближенного вычисления вероятностей событий при независимых испытаниях独立实验中使用拉普拉斯定理计算事件概率
- •9.2. Пример решения типового задания по теме «Локальная и интегральная теоремы Лапласа» 例题详解
- •9.3. Задания по теме «Локальная и интегральные теоремы Лапласа»
- •10. Вариационный и статистический ряды
- •10.1. Основы выборочного метода 基本样本方法
- •10.2. Пример решения типового задания по теме «Вариационный и статистический ряды» 例题详解
- •10.3. Задания по теме «Вариационный и статистический ряды»习题
- •Варианты задания
- •11. Группированный статистический ряд
- •11.1. Основы группировки статистических данных
- •11.2. Пример решения типового задания по теме «Группированный статистический ряд»
- •11.3. Задания по теме «Группированный статистический ряд»
- •Варианты задания
- •12. Точечные оценки выборочных числовых характеристик 点估计
- •12.1. Основы точечного оценивания
- •12.2. Пример решения типового задания по теме «Точечные оценки выборочных числовых характеристик»
- •12.3. Задания по теме «Точечные оценки выборочных числовых характеристик»
- •Варианты задания
- •13. Точность и надежность оценки вероятности 估计概率的准确性与可靠性 (формула муавра-лапласа)
- •13.1. Основы интервального оценивания вероятности 区间估计
- •13.2. Пример решения типового задания по теме «Точность и надежность оценки вероятности»
- •13.3. Задания по теме «Точность и надежность оценки вероятности» 习题
- •14. Проверка гипотез методом доверительных интервалов
- •14.1. Основы проверки гипотез методом доверительных интервалов
- •14.2. Пример решения типового задания по теме «Проверка гипотез методом доверительных интервалов»例题详解
- •14.3. Задания по теме «Проверка гипотез методом доверительных интервалов»习题
- •15. Критерий пирсона
- •15.1. Основы проверки гипотезы о нормальном распределении
- •15.2. Пример решения типового задания по теме «Критерий Пирсона»
- •15.3. Задания по теме «Критерий Пирсона»
- •Варианты задания
- •16. Корреляционный анализ 相关分析
- •16.1. Основы корреляционного анализа
- •Степени корреляции
- •16.2. Пример решения типового задания по теме «Корреляционный анализ»
- •16.3. Задания по теме «Корреляционный анализ»
- •Варианты задания
- •17. Корреляционный анализ при дихотомическОм оценивании
- •17.1. Основы применения корреляционного анализа при дихотомическом оценивании
- •Степени тесноты связи при дихотомическом оценивании
- •17.2. Пример решения типового задания по теме «Корреляционный анализ при дихотомическом оценивании»
- •17.3. Задания по теме «Корреляционный анализ при дихотомическом оценивании»
- •Варианты задания
- •18. Регрессионный анализ 回归分析
- •18.1. Основы регрессионного анализа
- •18.2. Пример решения типового задания по теме «Регрессионный анализ»
- •18.3. Задания по теме «Регрессионный анализ»
- •Варианты задания
- •Приложения
- •Функция гаусса
- •Функция лапласа
- •Распределение χ2
7. Распределение пуассона (закон редких событий)泊松分布
7.1. Основы теории распределения Пуассона
Пусть происходит большое число опытов n. В каждом из опытов событие А может появиться с небольшой вероятностью р. Величина我们进行大量的实验,用n表示,每次独立的实验为事件A,发生事件A的 概率为p,那么
(7.1)
в
пределе при
связана с интенсивностью наступления
события А.
Тогда случайная величина Х
– число появлений события А
распределена по закону
Пуассона.当n趋向无限大时,事件A发生的概率也会频繁,那么事件A发生的随机变量X的分布将符合泊松定律。
.
(7.2)
7.2. Пример решения типового задания по теме «Распределение Пуассона»例题详解
Задание № 7. Только 2 из 500 метеоритов, достигающих поверхности Земли, весят больше 5 г. Какова вероятность, что из 750 метеоритов, упавших за неделю на территории Челябинской области сравнительно крупными (массой больше 5 г.) будут: 重量大于5公斤的陨石每500颗陨石只有2颗到达地球表面,在本周坠落在750颗陨石中本周坠落在车里雅宾斯克地区,重量在5g以上的:
1. Больше 3 метеоритов? 大于3颗
2. От 2 до 4 метеоритов? 2-4颗
3. Хотя бы 1 метеорит? 至少一颗
Решение.
Определим параметры закона Пуассона.
Вероятность падения сравнительно
крупного метеорита
.
Обнаружено на территории Челябинской
области n
= 750 метеоритов. Тогда, согласно формуле
(7.1),
.根据定律求参数,比较大的陨石的坠落概率为
。在车里雅宾斯克地区坠落的陨石N
= 750。根据公式7.1
得出
Найдем вероятность, что крупных метеоритов будет больше 3. По формуле вероятности противоположного события: 我们可以通过求相反事件发生的概率,求得较大的陨石坠落的概率
.
.
Искомая вероятность представляет собой сумму вероятностей того, что случайная величина Х принимает фиксированные значения. 所需要的概率是一个随机变量X取固定值的概率时的总和
Формулой суммы вероятностей можно пользоваться именно в таком виде, поскольку считается, что случайная величина Х, распределенная по закону Пуассона, принимает любое свое значение независимо от других принятых ею значений. 概率之和公式可以以这种形式使用,因为它认为,随机变量X是按照泊松分布规律,可以取任何值,不受其他值约束。
Вероятности того, что случайная величина Х принимает фиксированные значения вычисляются по формуле (7.2):随机变量X根据固定公式可求出概率:
,
,
,
.
Тогда 那么
.
Соответственно相应的
.
Найдем вероятность, что крупных метеоритов будет от 2 до 4: 大陨石将会坠落2到4颗的概率:
.
Обратим
внимание, что часть вероятностей уже
найдена. Оставшуюся неопределенной
вероятность
находим по формуле (7.2):部分概率已经求出,未知概率
,由下式求出:
.
Тогда
.
Найдем
вероятность, что крупных метеоритов
будет хотя бы 1. Это
.
По формуле вероятности противоположного
события:
求陨石至少1颗坠落的概率,这个可按照相反的事件的概率公式求出:
.
Результат, как обычно, не противоречит житейской логике. Действительно, если из 500 метеоритов в среднем 2 относительно крупные, то среди 750 с большой вероятностью найдется хотя бы 1 относительно крупный.
得出结果不违背逻辑。事实上,如果每500颗中有2颗比较大的陨石坠落,那么 750颗陨石很可能会发现至少有一个比较大的。
7.3. Задания по теме «Распределение Пуассона» 习题
7.1. Вероятность появления бриллианта высшего качества 0,3%. Какова вероятность, что среди 900 бриллиантов фирмы «Бриз»: 1. Больше 2 высшего качества? 2. От 1 до 4 высшего качества? 3. Меньше 3 высшего качества? 出现最高质量的钻石概率是0.3 %。在这样的概率下,«Бриз»公司900颗钻石中,出现高质钻石有:
|
7.2. Только 0,15% альпинистов восходят на Эверест. Какова вероятность, что из 600 членов клуба «Гора»: 1. Кто-либо восходил на Эверест? 2. Более 3-х восходили на Эверест? 3. От 2 до 3 восходили на Эверест? 只有0.15 %的登山者能登上珠穆朗玛峰。在这种情况下,600名登山俱乐部成员中能登上珠穆朗玛峰有: 1.至少一人? 2.大于三人? 3.至少3人? |
|
7.3. Вероятность встретить зайца в городе 0,1% в год. В городе живут 400 зайцев. С какой вероятностью можно увидеть за год: 1. Больше 1 зайца? 2. От 1 до 3 зайцев? 3. Хотя бы 1 зайца? 一年中在城市中遇到野兔的概率是0.1%,在城市中有着400只野兔。这种情况下一年中能看到多少只野兔: 1. 大于一只? 2. 1-3只? 3. 至少一只? |
7.4. В лесу - 0,8% деревьев старше 200 лет. Исследовали 400 деревьев. Какова вероятность, что было обнаружено: 1. Только 3 двухсотлетних? 2. Больше 2 двухсотлетних? 3. Ни одного двухсотлетнего? 在森林中有0,8%的树超过200年,在400棵树中调查。能够发现:
3.没有200年以上的树? |
|
7.5. 0,3% лингвистов знают больше 10 языков. На конференцию собрались 250 лингвистов. Какова вероятность, что больше 10 языков знают: 1. Хотя бы 1? 2. Хотя бы 3? 3. Меньше 2? 有0,3%的语言学家知道超过10种以上的语言。这次会议汇集了250名语言学家。在这种概率下,知道超过10种语言的语言学家:
3.少于两位? |
7.6. Вероятность, что в семье 4 и больше детей 0,4%. Какова вероятность, что среди 700 обследованных семей больше 4 детей имеют: 1. Больше 4 семей? 2. От 1 до 3 семей? 3. Не больше 2 семей? 0,4%的家庭中有4个或超过4个孩子。在这种情况下,调查700个家庭中有超过4个孩子:
3. 不会超过2个家庭? |
|
7.7. Менеджмент считается эффективным, если вероятность ошибок менеджеров, связанных с существенными потерями составляет 0,03% в год. В компании 1500 менеджеров. Какова вероятность, что в год допустят серьезные ошибки: 如果一年中管理人员出现严重错误给公司带来0.03%的损失,那么管理人员被视为优秀的。公司中有1500名管理人员。在这种情况下一年中犯了严重错误的管理人员: 1. Хотя бы 1 из них? 至少1名 2. 1 или 2? 1名或两名 3. Более 3?超过3人 |
7.8. Только 0,02% иностранных студентов в России не имеют адаптационных трудностей. Какова вероятность того, что из 2000 иностранных студентов не имели адаптационных трудностей: 1. Хотя бы 1? 2. Больше 3? 3. Меньше 2? 只有0.02%的外国学生在俄罗斯没有适应上得困难。在这种情况下,2000名外国学生中没有适应上困难的有:
3. 少于2名? |
|
7.9. Вероятность появления 6-ти лепесткового цветка сирени 0,06%. На ветке в соцветиях 1000 цветочков. Какова вероятность: 1. Не найти 6-ти лепестковых? 2. Найти 1 или 2 6-ти лепестковых? 3. Найти больше 4 6-ти лепестковых? 出现6色花瓣花的概率是0,06%。在1000支中研究,在这种情况下:
2.找到一到两支6色花瓣花? 3. 找到大于四支6色花瓣花? |
7.14. Обычно на рейс опаздывает 1,5% пассажиров. На рейс куплено 300 билетов. Какова вероятность того, что на рейс опоздают: 1. Менее 3 пассажиров? 2. Хотя бы 1 пассажир? 3. Один или 2 пассажира? 通常情况下,有1,5%的乘客会在乘坐航班时迟到。一次航班有300张票,在这种情况下,航班上迟到的乘客:
3. 1名或者2名? |
|