- •Вариант 1.
- •Дискретные случайные величины.
- •Непрерывные случайные величины.
- •Многомерные случайные величины.
- •Предельные теоремы теории вероятностей.
- •Математическая статистика.
- •Вариант 2.
- •Дискретные случайные величины.
- •Непрерывные случайные величины.
- •Многомерные случайные величины.
- •Предельные теоремы теории вероятностей.
- •Математическая статистика.
- •Вариант 3.
- •Дискретные случайные величины.
- •Непрерывные случайные величины.
- •Многомерные случайные величины.
- •Математическая статистика.
- •Вариант 4. Операции над событиями.
- •Классическое определение вероятности.
- •Формула сложения и умножения вероятностей. Формула полной вероятности.
- •Дискретные случайные величины.
- •Непрерывные случайные величины.
- •Многомерные случайные величины.
- •Математическая статистика.
- •Вариант 5.
- •Дискретные случайные величины.
- •Непрерывные случайные величины.
- •Многомерные случайные величины.
- •Предельные теоремы теории вероятностей.
- •Математическая статистика.
Математическая статистика.
По данному распределению выборки построить эмпирическую функцию распределения, гистограмму и полигон:
xi |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
ni |
15 |
25 |
10 |
20 |
10 |
20 |
Найти точечную оценку параметра pбиномиального распределения (схема Бернулли) по выборке (0,0,1,0,0,1,1,0,0,0,1,0), где Хпринимает значения: 1 с вероятностью р и 0 с вероятностью 1-р: а) методом моментов и б) методом максимального правдоподобия.
Найти доверительный интервал надежности 1-α=0,95 для неизвестного математического ожидания при неизвестной дисперсии по выборке Х=0,464, Х=0,137, Х=2,455, Х=-0,323. Распределение нормальное. Какова точность этого интервала? Как изменится точность, если дисперсия известна и равна 1,5?
Используя критерий Пирсона, при уровне значимости 0,05 проверить, согласуется ли гипотеза об экспоненциальном распределении генеральной совокупности с результатами наблюдений, представленными в таблице:
интервалы |
0-0,2 |
0,2-0,4 |
0,4-0,6 |
0,6-0,8 |
0,8-1,0 |
1,0-1,6 |
1,6-2,0 |
2,0-2,8 |
2,8-3,0 |
3,0-4,6 |
n |
22 |
12 |
10 |
11 |
12 |
10 |
10 |
5 |
3 |
5 |
Вариант 2.
Операции над событиями.
Событие А – хотя бы одно из имеющихся изделий - бракованное , событие В – бракованных изделий не менее двух. Что означают события: АВ,,, А+В?
Рабочий изготовил 5 деталей. Пусть событие Аi,i=1,…,5, заключается в том, чтоi–ая изготовленная им деталь имеет дефект. Записать событие, состоящее в том, что только третья деталь имеет дефект.
Классическое определение вероятности.
На полке стоят 6 книг в красном переплете и 4 книги в зеленом переплете. Наугад взято 7 книг. Найти вероятность того, что среди взятых книг 4 в красном переплете и 3 в зеленом.
Игральная кость бросается 2 раза. Найти вероятность того, что сумма очков заключена в интервале от 5 до 7 очков, включая эти значения.
Формула сложения и умножения вероятностей.
Формула полной вероятности.
Схема Бернулли.
Прибор проверяется контролером по двум независимым параметрам. Вероятность того, что прибор будет забракован по первому параметру, равно 0,1, а по второму – 0,15. Определить вероятность того, что прибор будет забракован хотя бы по одному параметру.
В вузе обучаются 70% юношей и 30% девушек. Среди юношей курят 20%, среди девушек – 5%. Найти вероятность того, что наудачу выбранный студент не курит.
Вероятность изготовления детали отличного качества равна 0,9. Какова вероятность того, что среди 10 деталей изготовленных деталей не менее 9 отличного качества.
Дискретные случайные величины.
Дискретная случайная величина Х задана законом распределения, представленным в таблице:
xi |
-3 |
-2 |
0 |
1 |
3 |
pi |
0,05c |
0,3 |
0,1 c2 |
0,1 |
0,05c |
1.Найти константу с. Ответ обосновать.
2.Найти математическое ожидание случайной величины Х.
3.Найти дисперсию случайной величины Х.
4.Построить график функции распределения случайной величины Х.
5.Найти вероятность Р{-2 X2}.