- •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
10
10
30
15
15
20
Найти точечную оценку параметра pбиномиального распределения (схема Бернулли) по выборке (0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,0,0), 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=0,99 для неизвестного математического ожидания при неизвестной дисперсии по выборке
№ |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
X |
9,9 |
12,5 |
10,3 |
9,2 |
6,0 |
10,9 |
10,3 |
11,8 |
11,6 |
9,8 |
14,0 |
Распределение нормальное. Какова точность этого интервала? Как изменится точность, если дисперсия известна и равна 4,2025?
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 |
0,6-1,4 |
1,4-1,6 |
1,6-2,0 |
2,0-3,0 |
3,0-4,0 |
4,0-6,0 |
6,0-8,0 |
n |
7 |
11 |
15 |
10 |
9 |
10 |
12 |
14 |
8 |
4 |
Вариант 4. Операции над событиями.
Проводится наблюдение за группой, состоящей из 4 однородных объектов. Каждый из них во время наблюдения может быть обнаружен и не обнаружен. Событие А – обнаружен ровно один из наблюдаемых объектов, событие В – обнаружен хотя бы один объект. 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 и четвертая детали имеют дефект.
Классическое определение вероятности.
Из партии, в которой 24 детали без дефектов и 6 с дефектами, берут наудачу 4 детали. Найти вероятность того, что 2 детали с дефектами, а 2 – без дефектов.
Игральная кость бросается 2 раза. Найти вероятность того, что сумма очков заключена в интервале от 7 до 9 очков, включая эти значения.
Формула сложения и умножения вероятностей. Формула полной вероятности.
Схема Бернулли.
Рабочий обслуживает 2 станка. В течение часа первый станок не требует внимания с вероятность 0,9, второй – 0,8. Станки работают независимо друг от друга. Найти вероятность того, что в течение часа хотя бы один станок потребует внимания.
Прибор может работать в двух режимах – нормальном и нагруженном. Нормальный режим наблюдается в 80% случаев, нагруженный – в 20%. Вероятность выхода из строя прибора в нормальном режиме равна 0,1, в нагруженном – 0,7. Найти вероятность выхода прибора из строя.
Для стрелка вероятность попадания в мишень при каждом выстреле равна 0,9. Произведено 10 выстрелов. Найти вероятность того, что будет не менее 9 попаданий.