- •Лабораторна робота №1 вступ до теорії ймовірностей
- •Мета роботи
- •Короткі теоретичні відомості
- •1.2.1 Класичне означення ймовірності
- •1.2.2 Задача на безповторну вибірку. Гіпергеометричний розподіл
- •1.2.3 Основні комбінаторні формули
- •1.2.4 Теореми додавання та множення ймовірностей
- •1.2.4.1 Формули множення та додавання ймовірностей
- •3.1.1 Формула повної ймовірностей
- •3.1.2 Формула Байєса
- •Практичні завдання
- •1.3.1 Завдання 1
- •1.3.2 Завдання 2
- •1.3.3 Завдання 3
- •1.3.4 Завдання 4
- •1.3.5 Завдання 5
- •1.3.6 Завдання 6
- •1.3.7 Завдання 7
- •1.4 Питання до захисту
- •Основні комбінаторні формули.
- •Лабораторна робота №2 повторні незалежні випробування
- •2.1 Мета роботи
- •2.2 Короткі теоретичні відомості
- •2.2.1 Схема незалежних випробувань, або схема Бернуллі
- •2.2.2 Закон рідкісних подій
- •2.2.3 Закон великих чисел
- •2.3 Практичні завдання
- •2.3.1 Завдання 1
- •2.3.2 Завдання 2
- •2.3.3 Завдання 3
- •2.3.4 Завдання 4
- •2.4 Питання до захисту
- •Лабораторна робота №3 закони розподілу та числові характеристики дискретних випадкових величин
- •3.1 Мета роботи
- •3.2 Короткі теоретичні відомості
- •3.2.1 Закони розподілу
- •3.2.2 Числові характеристики випадкових величин
- •Практичні завдання
- •3.3.1 Завдання 1
- •3.3.2 Завдання 2
- •Питання до захисту
- •Лабораторна робота №4 закони розподілу та числові характеристики неперервних випадкових величин
- •Мета роботи
- •4.2 Короткі теоретичні відомості
- •4.2.1 Числові характеристики неперервних випадкових величин
- •4.2.2 Закони неперервних випадкових числових величин та їх числові характеристики
- •4.3 Практичні завдання
- •4.3.1 Завдання 1
- •4.3.2 Задання 2
- •4.3.3 Завдання 3
- •Питання до захисту
2.3 Практичні завдання
2.3.1 Завдання 1
Знайти ймовірність того, що з n отриманих кредитів буде повернуто:
а) k кредити;
б) не менше k кредитів;
в) не більшеk кредитів;
г) принаймні один кредит.
Імовірність повернення кредиту дорівнює p.
Таблиця 2.1 – Варіанти завдань
Варіант |
n |
k |
p |
Варіант |
n |
K |
p |
Варіант |
n |
k |
p |
1 |
4 |
2 |
0,9 |
10 |
4 |
3 |
0,2 |
19 |
7 |
2 |
0,7 |
2 |
4 |
3 |
0,8 |
11 |
7 |
3 |
0,3 |
20 |
8 |
2 |
0,6 |
3 |
5 |
2 |
0,7 |
12 |
6 |
3 |
0,4 |
21 |
9 |
2 |
0,5 |
4 |
6 |
3 |
0,6 |
13 |
5 |
3 |
0,5 |
22 |
10 |
3 |
0,4 |
5 |
4 |
2 |
0,5 |
14 |
4 |
3 |
0,6 |
23 |
9 |
3 |
0,3 |
6 |
4 |
3 |
0,4 |
15 |
3 |
2 |
0,7 |
24 |
8 |
3 |
0,2 |
7 |
5 |
2 |
0,3 |
16 |
4 |
2 |
0,8 |
25 |
7 |
3 |
0,1 |
8 |
5 |
3 |
0,4 |
17 |
5 |
2 |
0,9 |
|
|
|
|
9 |
4 |
2 |
0,3 |
18 |
6 |
2 |
0,8 |
|
|
|
|
Приклад розв’язку завдання 1 в MS Excel (рисунок 2.2).
Рисунок 2.2 - Розв’язання завдання 1 в MS Excel
Допоміжні вказівки для роботи з MS Excel. Для вирішення даної задачі необхідно навчитися працювати з функцією БИНОМ.РАСП(k;n;p;ЛОЖЬ). Дана функція дає можливість швидко обчислювати формулу Бернуллі. Параметр k показує число успіхів, n – ккількість незалежних дослідів, р – ймовірність, з якою може відбутися деяка подія А. Наприклад, значення в комірці D4 обчислено за допомогою запису «=БИНОМ.РАСП(2;4;B2;ЛОЖЬ)». Якщо кількість дослідів достатньо велика, а ймовірність успіхі достатньо маленька, то можна використовувати формулу Пуассона. Для її використання запишемо в MS Excel наступну функцію «=ПУАССОН.РАСП(k, λ,ЛОЖЬ), де k – кількість успіхів, λ – добуток кількості дослідів на ймовірність успіху (λ=np).
Приклад розв’язку завдання 1 в Matlab (рисунок 2.3).
Рисунок 2.3 - Розв’язання завдання 1 в Matlab
Допоміжні вказівки для роботи з Matlab. Для розв’язку даної задачі необхідно навчитися працювати з функцією binopdf (k, n, p). Дана функція дає можливість швидко обчислювати формулу Бернуллі. Параметр k показує число успіхів, n – кількість незалежних дослідів, р – ймовірність, з якою може відбутися деяка подія А. Наприклад, значення ймовірності А обчислено за допомогою запису «A = binopdf(2, n, p);». Значення результату буде записано до змінної А та буде відображено зліва в робочій області «Workspace». Якщо кількість дослідів достатньо велика, а ймовірність успіхів достатньо мала, то можна використовувати формулу Пуассона. Для її використання запишемо наступну функцію «poisspdf(k, lambda)», де k – кількість успіхів, lambda – добуток кількості дослідів на ймовірність успіху (lambda = n * p).
