
- •Тв и мс практикум
- •Глава 1. Случайные события
- •1.1. Классическое определение вероятности, геометрическая вероятность. Действия над событиями
- •Классическое определение вероятности
- •Геометрическая вероятность
- •Действия над событиями
- •Теоремы сложения и умножения вероятностей
- •Примеры
- •1.2. Формула полной вероятности. Формула гипотез (Формула Байеса) Примеры
- •1.2. Повторные испытания. Схема Бернулли. Локальная и интегральная формулы Лапласа
- •Примеры
- •Глава 2. Случайные величины
- •2.1. Дискретные случайные величины
- •Примеры
- •2.2. Непрерывные случайные величины
- •Примеры
- •Глава 3. Выборочный метод
- •Примеры
- •Глава 4. Числовые выборочные характеристики
- •4.1. Средние величины
- •4.2. Показатели вариации
- •4.3. Начальные и центральные моменты вариационного ряда
- •Примеры
- •Глава 5. Статистические оценки параметров распределения
- •5.1. Понятие оценки параметров
- •5.2. Точечные статистические оценки параметров распределения
- •Примеры
- •5.3. Интервальные оценки
- •Примеры
- •Глава 6. Проверка статистических гипотез
- •6.1. Статистическая гипотеза и общая схема ее проверки
- •6.2. Проверка статистической гипотезы о том, что среднее значение генеральной совокупности на уровне значимости
- •Примеры
- •6.3. Сравнение двух генеральных средних
- •Примеры
- •6.4. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий двух нормально распределенных совокупностей
- •Примеры
- •6.5. Критерии согласия
- •Примеры
- •Примеры
- •6.6. Проверка гипотезы об однородности выборок
- •Примеры
- •Глава 7. Корреляционный и регрессионный анализ. Выявление связи между величинами
- •Примеры
- •Критические точки распределения Стьюдента
- •Критические точки распределения f Фишера-Снедекора
- •Критические точки распределения χ2
1.2. Формула полной вероятности. Формула гипотез (Формула Байеса) Примеры
Фотограф взял с собой две плёнки, причем вероятность получения качественного негатива у одной 0,3; а у другой 0,8.
Найти вероятность получения хорошего изображения, если фотограф зарядил аппарат наудачу выбранной плёнкой.
Решение.
Событие A
– событие, заключающееся в том, что
получают хорошее изображение. Гипотеза
–
выбрана первая пленка, гипотеза
– выбрана вторая пленка.
.
Тогда,
.
Заяц проникает на огород, в котором находятся три овощехранилища. В первом – 10 кочанов капусты и 10 морковин, во втором – столько же капусты и на пять морковин меньше, в третьем – капусты меньше в два раза, а моркови столько же, сколько и в первом овощехранилище.
Какова вероятность того, что случайно съеденный овощ будет морковью.
Решение. Событие A – событие, состоящее в том, что будет съедена морковь;
H1 – морковь из первого овощехранилища;
H2 – морковь из второго овощехранилища;
H3 – морковь из третьего овощехранилища;
р(H1) = р(H2)= р(H3) = 1/3;
р(А/H1) = 1/2; р(А/H2) = 5/15 = 1/3; р(А/H3) = 2/3;
Тогда, р(А) = 1/3*1/2 + 1/3*1/3 + 1/3*1/3*2/3 = 1/2.
По цели произведено три последовательных выстрела. Вероятность попадания при первом выстреле p1 = 0,3, при втором р2 = 0,6, при третьем р3 = 0,8. При одном попадании вероятность поражения цели λ1 = 0,4, при двух попаданиях λ2 = 0,7, при трех попаданиях λ3 = 1,0. Определить вероятность поражения цели при трех выстрелах (событие А).
Решение. Рассмотрим полную группу несовместных событий:
В1 – было одно попадание;
B2 – было два попадания;
B3 – было три попадания;
В4 – не было ни одного попадания.
Определим вероятность каждого события. Одно попадание произойдет, если:
первый выстрел даст попадание, второй и третий – промах;
или первый выстрел – промах, второй – попадание, третий – промах;
или первый выстрел – промах, второй – промах, третий – попадание.
По теореме умножения и сложения вероятностей для вероятности одного попадания будем иметь выражение
Р(В1) = р1(1 – р2) (1 – p3) + (1 – р1) р2 (1 – р3) + (1 – р1) (1 – р2) р3 = 0,332.
Аналогично рассуждая, получим
P(B2) = p1p2 (1 – p3) +p2р3 (1 – р2) + (1 – p1)р2р3 = 0,468,
P(B3)=р1р2р3 =0,144,
P(B4) = (1 – p1) (1 – p2) (1 – р3) = 0,056.
Напишем условные вероятности поражения цели при осуществлении каждого из этих событий:
Р(А/B1) = 0,4, Р(А/В2) = 0,7, Р(А/В3) = 1,0, Р(А/В4) = 0.
Подставляя полученные выражения в формулу полной вероятности, получим вероятность поражения цели
Р(А) = Р(В1) Р(А/В1) + Р(В2) Р(А/В2) + Р(В3) Р(А/В3) + Р(B4) P(А/В4) =
= 0,332 0,4 + 0,468 0,7 + 0,144 1,0 + 0,056 0 = 0,604.
Каждый из танков независимо сделал выстрел по некоторому объекту. Вероятность поражения цели первым танком p1 = 0,8, вторым р2 = 0,4. Объект поражен одним попаданием. Определить вероятность того, что объект поражен первым танком.
Решение. Событие A - поражение объекта одним попаданием. До стрельбы возможны следующие гипотезы:
B1 - оба танка не попали,
В2 - оба танка попали,
В3 - первый танк попал, второй не попал,
В4 - первый не попал, второй попал.
Определим вероятности этих гипотез по теореме умножения вероятностей:
Р(B1) = (1 – р1)(1 – р2) = 0,2 0,6 = 0,12,
Р(В2) = р1р2 = 0,8 0,4 = 0,32,
Р(В3) = р1(1 – р2) = 0,8 0,6 = 0,48,
Р(В4) = (l – p1)p2 = 0,2 0,4 = 0,08.
Определим условные вероятности наступления события A:
Р(А/В1) = 0, Р(А/В2) = 0, Р(А/В3) = 1, Р(А/В4) = 1.
По формуле Байеса находим условную вероятность гипотез:
P(B1/A)
=
,
Р(В2/А)
=
,
Р(В3/А)
=
,
Р(В4/А)
=
.
30% приборов собирает специалист высокой квалификации и 70% средней. Надежность работы прибора, собранного специалистом высокой квалификации, 0,90, надежность прибора, собранного специалистам средней квалификации, 0,81. Взятый прибор оказался надежным. Определить вероятность того, что он собран специалистом высокой квалификации.
Решение. Событие A - безотказная работа прибора. Для проверки прибора возможны гипотезы:
B1 - прибор собран специалистом высокой квалификации,
B2 - прибор собран специалистом средней квалификации.
Выпишем вероятности этих гипотез:
Р(В1) = 0,3; Р(В2) = 0,7.
Условные вероятности события A:
Р(A/B1) = 0,9, Р(А/В2) = 0,8.
Определим вероятности гипотез В1 и B2 при условии, что событие A произошло.
По формуле Байеса имеем
Р(В1/А)
=
,
Р(В2/А)
=
.
На картофельном поле работают три студенческие бригады. В первой бригаде 22 студента, во второй – 18, в третьей – 20. Вероятность выполнения плана первой бригадой – 0,8, второй – 0,7, третьей – 0,9.
Найти вероятность того, что:
а) наудачу выбранный студент является членом бригады, которая выполнила план;
б) наудачу выбранный студент является членом первой бригады, при условии, что он является членом бригады, которая выполнила план.
Решение.
а) Обозначим событие, состоящее в том,
что план выполнила первая бригада через
А1,
вторая бригада – А2,
третья – А3.
Вероятность выполнения плана первой
бригадой обозначим р1,
второй – р2,
третьей – р3.
Тогда, р1
=
0,8; р2
=
0,7; р3
=
0,9. Пусть событие Н1
означает, что выбранный студент является
членом первой бригады, Н2
– второй бригады и Н3
–
третьей. Вероятности этих событий –
,
,
.
Если наугад выбранный студент является членом бригады, выполнившей план, это означает появление одного из трех несовместных событий, т.е.
Р(А)
= р1р(Н1)
+ р2р(Н2)
+ р3р(Н3)
=
б) Так как событие A (бригада выполнила план) уже произошло, то искомую вероятность определяем по формуле Байеса. Вероятность того, что наудачу выбранный студент является членом первой бригады:
.
Пусть до опыта было четыре равновероятные гипотезы:
.
Условные вероятности появления события A соответственно равны
,
,
,
.
Пусть в результате испытании событие A произошло. Тогда по формуле Байеса получаем
,
,
,
.
Было
,
стало –
,
стало больше, потому что событие A
произошло.
При этом вероятность
большая сравнительно с другими
условными вероятностями.
Вини Пух в очередной раз падает с дерева. Учитывая большой опыт медвежонка в подобных мероприятиях, вероятность того, что он зацепится за сук равна 0,4, зацепится за сук или упадет на случайно проходящего Пятачка – 0,6, зацепится за сук, а затем упадет на Пятачка – 0,1.
Найти вероятность того, что он упадёт на Пятачка.
Решение. Событие A – Вини зацепится за сук; событие B – он упадёт на Пятачка.
Р(А) = 0,4; Р(А+В)= 0,6; Р(АВ)= 0,1; Р(В)= ?
0,6 = 0,4 + Р(В) – 0,1; Р(В) = 0,3.
Все грани игральной кости заклеивают разноцветной бумагой. 1-3 – красной, 4-6 – черной. При бросании кости выпала черная грань.
Найти вероятность того, что на этой грани четное число.
Решение. Событие А – событие, заключающееся в том, что выпадет четное число.
Событие В – событие, заключающееся в том, что выпадет число очков большее трёх.
Тогда,
.
Вероятность поломки некоего прибора в любой момент времени Т равна р. Найти вероятность появления поломки в течение времени Т – t, если известно, что в течение времени
поломка не появилась.
Решение. Событие A – событие, заключающееся в том, что поломка произойдёт в течение времени Т; событие В – событие, заключающееся в том, что поломка произойдёт в течение времени t.
Р(АВ)=Р(А) Р(В/А), т.к. Т включает в себя отрезок времени, равный t.
.
Р(А) – вероятность появления поломки в течение времени Т; р(А) = р.
Р(В) – вероятность появления поломки в течение времени t; р(В) = 1–tP/T;
Условная вероятность события В/А - р(В/А) = 1–t/T, т.е.
,
.
В компании 20 человек. Найти вероятность того, что все они родились в разные дни (365 дней, события равновероятны).
Решение. Для первого человека 365, для второго – (365–1), для третьего – (365–2), и т.д. для последнего – (365–20+1) = 346 возможностей родиться в разные дни с другими, таким образом, число благоприятствующих исходов равно m = 365(365–1)…(365–20+1). При этом общее число вариантов равно n = 36520.
Тогда,
.
Стержень длинной L ломают на три части. Найти вероятность того, что из этих частей можно составить треугольник.
Решение.
При этом 0<x<L и x+y<L.
Т.о. в области треугольника ОLL любой разлом стержня приведёт к образованию треугольника.
х<L–x и y<L–y, откуда L–(x+y)<x+y, т.е. каждая сторона треугольника должна быть больше суммы двух других отсюда два треугольника LLO и L/2L/2A; искомая вероятность равна
.
Монета номиналом в одну копейку имеет диаметр 1,5 см. Монету бросают на шахматную доску, при этом вероятность попадания на нее равна единице. Клетка доски имеет квадратную форму со стороной 2 см.
Какова вероятность того, что копейка попадёт ровно в клетку шахматной доски (разметку доски не учитывать).
Решение. Т.к. квадрат относительно мал, можно считать распределение вероятностей равномерным. При этом вероятность попадания центра монеты в какую-либо область квадрата пропорциональна площади этой области. Она равна площади области, делённой на всю площадь квадрата. В нашем случае необходимо, чтобы центр монеты попал в область центра квадрата, т.е.:
R = 1,5/2. Легко найти сторону малого квадрата:
а = 2–(1,5/2+1,5/2) = 0,5. Т.к. вероятность пропорциональна площадям, то вероятность попадания монеты равна:
р(А) = Smax = (1/2)2=1/4.
Какой толщины должна быть монета, чтобы вероятность выпадения ее на ребро была равна 1/3.
Решение. Рассмотрим монету как вписанную в сферу, центр которой совпадает с центром тяжести монеты. Сама же монета есть цилиндр. Выберем на поверхности сферы точку A. Монета падает на ребро при условии, что радиус, проведённый в точку A, пересекает боковую поверхность данного цилиндра, т.е.
В первых двух случаях монета упадёт на ребро, в последнем - на основание.
R - радиус сферы; r - радиус монеты. По теореме Пифагора
R2=r2+1/9R2;
откуда
;
1/3R
0,354r.
Таким образом, толщина монеты должна составлять около 35% её диаметра. (На практике это произойдёт только при падении на фиксирующую поверхность, например на поверхность, покрытую скотчем).