Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

ТВИМЗ_ЕПИФАНОВ

.docx
Скачиваний:
16
Добавлен:
27.05.2023
Размер:
718.15 Кб
Скачать

Федеральное агентство связи

ордена Трудового Красного Знамени

Федеральное государственное

бюджетное образовательное учреждение высшего образования Московский технический университет связи и информатики

Долгосрочные домашние задания

Выполнил:

студент группы БРТ2102

Епифанов Георгий

Проверил:

К.Н. Панков

Москва 2022

Номер зачётной книжки 21012

Вариант 12

1. Электрическая цепь состоит из пяти элементов, вероятность безотказной работы которых – независимые события, имеющие вероятности  0,9 i q каждый. Найти вероятность P отказа цепи за данный промежуток времени.

3

2

1

5

4

Тогда P(An) = 0.9 - событие, когда элемент n безотказно работает

n(23) и n(45) подключены последовательно, тогда

P(A23)=P(A45)= 0.9 * 0.9 = 0.81 – вероятность, что обе ветки сработали безотказно

P(A2345)=1-(1-P(A23))*(1-P(A45))=1-(1-0.81)*(1-0.81)= 0,9639 - обе ветви сработали

Общая вероятность работы:

P(Aраб) = P(A1)*P(A2345)=0.9*0,9639 =0,86751

Отказ и работа - противоположные события, след.:

P(Aотк) = 1-P(Aраб) = 0,13249 - искомая вероятность

Ответ: 0,13249

2. Дискретная случайная величина задана законом распределения ( ) i i p x . Найти величину a , построить график функции распределения данной случайной величины. Вычислить математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратическое отклонение данной случайной величины.

Xi

0

2

4

6

8

Pi

a

0,2

0,4

0,2

0,1

a = 1 - 0.2 - 0.4 - 0.2 - 0.1 = 0.1

1.1

1.2

Eᶓ = = 0*0.1 + 2*0.2 + 4*0.4 + 6*0.2 + 8*0.1 = 0.4 + 1.6 + 1.2 + 0.8 = 4 – мат ожидание

1.3

Dᶓ = E(ᶓ2) – (Eᶓ)2

(Eᶓ)2 = 16

E (ᶓ) = ;

Eᶓ2=

02*0,1 + 22* 0,2 + 16*0,4 + 36*0,2 + 64*0,1 = 0.8 + 6.4 + 7.2 + 6.4 = 20.8

Dᶓ = 20.8 – 16 = 4.8 – дисперсия

1.4

σ(x) = = ≈ 2.19 – ср.кв.отклонение

4. Вероятность попадания нормально распределенной случайной величины с математическим ожиданием m  6 в интервал (4; 8) равна 0,8. Найти дисперсии данной случайной величины.