- •Часть I
- •Раздел I. Теория вероятностей
- •Случайные события
- •Комбинаторика
- •Задачи для самостоятельной работы
- •Классическое определение вероятности
- •Задачи для самостоятельной работы
- •Теоремы умножения и сложения вероятностей
- •Задачи для самостоятельной работы
- •1.4. Формулы полной вероятности и Бейеса
- •Задачи для самостоятельной работы
- •1.5. Повторение испытаний
- •Задачи для самостоятельной работы
- •2. Случайные величины
- •2.1. Дискретные случайные величины
- •2.1.1. Ряд распределения. Числовые характеристики.
- •Задачи для самостоятельной работы
- •2.1.2. Функция распределения дискретной случайной величины
- •Задачи для самостоятельной работы
- •2.1.3. Основные законы распределения
- •Задачи для самостоятельной работы
- •2.2. Непрерывные случайные величины
- •2.2.1. Законы распределения. Числовые характеристики
- •Задачи для самостоятельной работы
- •2.2.2. Основные законы распределения
- •15 (Дней).
- •Задачи для самостоятельной работы
- •3. Многомерные случайные величины
- •3.1. Законы распределения
- •Задачи для самостоятельной работы
- •3.2. Числовые характеристики
- •Задачи для самостоятельной работы
- •4. Закон больших чисел и предельные теоремы
- •Задачи для самостоятельной работы
- •5. Функция случайного аргумента
- •5.1 Функция одного случайного аргумента
- •Задачи для самостоятельной работы
- •5.2 Функция двух случайных аргументов
- •Задачи для самостоятельной работы
- •11. Практикум
- •11.1. Практикум по теории вероятностей
- •Приложения
- •Функция Гаусса
Задачи для самостоятельной работы
71. Устройство состоит из 3-х независимо работающих элементов. Вероятность отказа каждого элемента в одном опыте равна 0,1. Требуется:
1. Составить закон распределения числа отказавших элементов в одном опыте.
2. Найти и этой случайной величины.
3. Найти вероятность того, что откажет, по крайней мере, один элемент.
72. В партии 10% нестандартных деталей. Наудачу отобраны 4 детали. Необходимо:
1. Составить закон распределения числа нестандартных деталей среди 4 отобранных.
2. Найти и этой случайной величины.
3. Найти вероятность того, что среди отобранных по крайней мере одна деталь нестандартная.
73. Завод отправил на базу 500 изделий. Вероятность повреждения изделия в пути равна 0,002. Требуется:
1. Составить закон распределения числа поврежденных изделий.
2. Найти и этой случайной величины.
3. Найти вероятность того, что повредятся хотя бы два изделия.
74. Станок-автомат штампует детали. Вероятность того, что изготовленная деталь окажется бракованной, равна 0,01. Наудачу отобрана партия из 200 деталей. Необходимо:
1. Составить закон распределения числа бракованных деталей в партии из 200 деталей.
2. Найти и этой случайной величины.
3. Найти вероятность того, что среди них окажется ровно 4 детали.
75. Прядильщица обслуживает 1000 веретен. Вероятность обрыва нити на одном веретене в течение 1 минуты равна 0,004. Требуется:
1. Составить закон распределения числа оборванных нитей в течение 1 минуты.
2. Найти и этой случайной величины.
3. Найти вероятность того, что в течение минуты обрыв произойдет на 5 веретенах.
76. Коммутатор учреждения обслуживает 100 абонентов. Вероятность того, что в течение минуты абонент позвонит на коммутатор, равна 0,02. Требуется:
1. Составить закон распределения числа позвонивших абонентов в течение минуты.
2. Найти и этой случайной величины.
3. Найти вероятность того, что в течение минуты позвонят, по крайней мере, два абонента.
77. Рукопись объемом в 1000 страниц машинописного текста содержит 1000 опечаток. Наудачу взята одна страница текста. Необходимо:
1. Составить закон распределения числа опечаток на одной странице.
2. Найти и этой случайной величины.
3. Найти вероятность того, что на данной странице будет не менее 2 опечаток.
78. Вероятность поражения цели равна 0,05. Производится стрельба по цели до первого попадания. Требуется:
1. Составить закон распределения числа сделанных выстрелов.
2. Найти и этой случайной величины.
3. Найти вероятность того, что для поражения цели потребуется не менее 5 выстрелов.
79. Решить задачу 88 при условии, что производится стрельба до 2-х попаданий.
80. Производится проверка большой партии деталей до обнаружения трех бракованных деталей. Составить закон распределения числа проверенных деталей. Найти его математическое ожидание и дисперсию, если известно, что вероятность брака для каждой детали равна 0,1.
2.2. Непрерывные случайные величины
2.2.1. Законы распределения. Числовые характеристики
Случайная величина называется непрерывной, если ее функция распределения непрерывна в любой точке и дифференцируема всюду, кроме, быть может, конечного числа точек.
Вероятность любого
отдельно взятого значения непрерывной
случайной величины равна нулю
.
Вероятность попадания непрерывной случайной величины в интервал ( ) не зависит от того, является ли этот интервал открытым или закрытым, т.е.
.
Плотностью
распределения вероятности
непрерывной случайной величины
называется производная ее функции
распределения
.
Плотность вероятности называют дифференциальным законом распределения случайной величины .
Основные свойства плотности распределения вероятности:
Плотность вероятности является неотрицательной функцией
.
2. Вероятность
попадания непрерывной случайной величины
в интервал (
)
равна определенному интегралу от ее
плотности вероятности в пределах от
до
.
3. Несобственный интеграл в бесконечных пределах от плотности вероятности непрерывной случайной величины равен единице
.
4. Функция распределения непрерывной случайной величины связана с плотностью вероятности формулой
.
Математическим ожиданием непрерывной случайной величины называется несобственный интеграл
,
(29)
если он сходится.
Дисперсией непрерывной случайной величины называется несобственный интеграл
,
(30)
если он сходится.
Математическое ожидание и дисперсия непрерывной случайной величины обладают теми же свойствами, что и те же характеристики дискретной случайной величины.
Модой непрерывной случайной величины называют точку, в которой плотность вероятности достигает максимума.
Медианой
непрерывной случайной величины
называют такое ее значение, для которого
.
Квантилем
уровня
называется такое значение
случайной величины, при котором функция
распределения принимает значение,
равное
,
т.е.
.
Начальным моментом го порядка случайной величины называется математическое ожидание й степени этой величины
.
Центральным моментом го порядка случайной величины называется математическое ожидание й степени отклонения случайной величины от ее математического ожидания
.
Коэффициентом асимметрии случайной величины называют отношение
,
которое характеризует скошенность распределения.
Эксцессом случайной величины называют число
,
которое характеризует островершинность распределения.
Пример 36. Дана функция распределения вероятности непрерывной случайной величины :
Найти плотность распределения и построить графики обеих функций.
Решение. Плотность вероятности равна первой производной функции распределения:
Заметим, что при
производная
не существует.
Рис. 3.
Пример 37. Непрерывная случайная величина задана функцией распределения:
Необходимо:
Найти плотность вероятности .
Построить графики функций
.Определить вероятности
.Вычислить
.
Решение. 1. Дифференцируя функцию распределения , находим плотность вероятности:
2. Используя аналитическое задание функций , строим их графики (рис. 4).
3.
,
как вероятность отдельного значения
непрерывной случайной величины.
Рис. 4.
Вероятность
находится либо по определению функции
распределения
либо по свойству 2 плотности распределения
.
Вероятность
можно найти либо как приращение функции
распределения
,
либо по свойству 2 плотности вероятности
.
4. Математическое ожидание находим по формуле (29)
.
По свойству
дисперсии
.
Вначале определим
и далее
.
Плотность вероятности
максимальна при
,
отсюда по определению моды
2.
Обозначим
и найдем медиану либо из условия
,
т.е.
,
либо через плотность вероятности
.
Откуда
.
Пример 38. Дана плотность вероятности случайной величины :
Найти функцию распределения .
Решение. Воспользуемся свойством 4: .
Если
,
то
и, следовательно,
.
При
.
Наконец, если
,
то
.
В итоге получаем:
Пример
39. Плотность
распределения вероятностей в интервале
(
)
равна
и
0
вне этого интервала. Найти постоянную
.
Решение. Плотность вероятности удовлетворяет свойству 3: .
Отсюда
.
В итоге имеем
1.
