- •Случайные события. Несовместные события. Сумма событий. Произведение событий
- •Вероятность события. Частота события
- •Основные теоремы теории вероятностей
- •1. Теорема сложения.
- •2. Теорема умножения вероятностей.
- •3. Формула полной вероятности.
- •4. Формула Байеса.
- •Случайные величины. Функция распределения и плотность распределения случайной величины
- •Математическое ожидание случайной величины. Дисперсия случайной величины
- •Примеры решения задач
- •Тема 1. Элементы комбинаторики: сочетания, размещения, перестановки
- •Тема 2. Понятие случайного события. Классическое определение вероятности события
- •0 Вариант
- •1 Вариант
- •2 Вариант
- •3 Вариант
- •4 Вариант
- •5 Вариант
- •6 Вариант
- •7 Вариант
- •8 Вариант
- •9 Вариант
- •Тема 3. Операции над событиями. Условная вероятность. Теоремы сложения и умножения вероятностей.
- •Тема 4. Формула полной вероятности. Формула Бейеса.
- •Тема 5. Формула Бернулли. Теорема Пуассона. Локальная и интегральные теоремы Лапласа.
- •Тема 6. Дискретная случайная величина (дсв). Функция и характеристики распределения дсв
- •Тема 7. Непрерывная случайная величина (нсв). Функция распределения и плотность вероятности нсв
- •Тема 8. Математическая статистика
- •8.1. Численная обработка данных одномерной выборки
- •8.2. Построение уравнения прямой регрессии
- •Вопросы на зачет по теории вероятностей и математической статистике
Тема 7. Непрерывная случайная величина (нсв). Функция распределения и плотность вероятности нсв
НСВ Х имеет нормальное распределение с математическим ожиданием Mx и средним квадратичным отклонением σx. Найти для заданных значений Mx, σx, a, b (см. ниже таблицу вариантов):
вероятность попадания СВ Х в интервал (a; b): P(a < X < b);
вероятность P(X < (a + b)/2);
сформулировать «правило трёх сигм»;
написать выражения для функции распределения F(x) и плотности вероятности f(x) и построить их графики;
на графиках указать полученные вероятности из пунктов 1 и 2;
найти квантиль x0,7 и 20%-ю точку.
Варианты заданий по теме 7
Вариант |
Mx |
σx |
a |
b |
0 |
10 |
1 |
8 |
14 |
1 |
12 |
2 |
8 |
14 |
2 |
14 |
3 |
10 |
15 |
3 |
16 |
2 |
15 |
18 |
4 |
18 |
1 |
16 |
21 |
5 |
20 |
2 |
17 |
22 |
6 |
24 |
1 |
20 |
26 |
7 |
26 |
3 |
23 |
27 |
8 |
28 |
2 |
24 |
30 |
9 |
30 |
1 |
27 |
32 |
Тема 8. Математическая статистика
Определение № варианта для задач по теме 8
Условия задач по теме 8 одинаковы для всех студентов, однако числовые данные зависят от номера зачетной книжки студента.
Для того чтобы получить свои личные числовые данные, необходимо взять две последние цифры № зачетной книжки и выбрать из таблицы 1 значение параметра l, а из таблицы 2 значение параметра k. Эти два числа нужно подставить в условия задач 8.1 и 8.2.
Таблица 1 (выбор параметра l)
А |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
l |
4 |
3 |
5 |
1 |
3 |
2 |
4 |
2 |
1 |
5 |
Таблица 2 (выбор параметра k)
B |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
k |
3 |
2 |
1 |
4 |
5 |
3 |
1 |
5 |
2 |
4 |
Например, если № зачетной книжки заканчивается …37, то А = 3, В = 7, и из таблиц находим, что l = 1, k = 5. Полученные значения l = 1, k = 5 подставляются в условия задач 8.1 и 8.2.
8.1. Численная обработка данных одномерной выборки
Выборка X объёмом N = 100 измерений задана таблицей:
xi |
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
x5 |
x6 |
x7 |
|
5 |
13 |
20 + (l + k) |
30 – (l + k) |
19 |
10 |
3 |
где xi
– результаты
измерений,
– частоты, с которыми встречаются
значения xi,
=100,
xi
= 0,2 ∙ l
+ (i
– 1) ∙ 0,3 ∙ k.
Требуется:
1. Построить полигон
относительных частот
.
2. Вычислить среднее
выборочное
,
выборочную дисперсию Dx
и среднее
квадратическое отклонение σx.
3. По критерию χ2 проверить гипотезу о нормальном распределении генеральной совокупности при уровне значимости α = 0,05.
Примечание.
Для расчётов
и Dx
рекомендуется перейти к условным
значениям
и, взяв за ложный нуль сx
значение с наибольшей частотой,
использовать суммы
и
.
