- •Методические указания
- •Для решения контрольной и самостоятельной работы
- •По разделу математики
- •«Элементы теории вероятностей и математической статистики»
- •I. Элементы теории вероятностей
- •1.1. Случайные величины. Вероятность случайного события
- •1.2.Теоремы сложения, умножения вероятностей
- •1.3 .Формула полной вероятности. Формула Бейеса
- •Формула Бейеса. (формула гипотез)
- •1.4. Закон распределения дискретной случайной величины
- •Формула Пуассона
- •Локальная формула Муавра-Лапласа
- •Интегральная форма Лапласа
- •1.5. Интегральная функция распределения
- •1.6. Дифференциальная функция распределения
- •1.7. Равномерное распределение непрерывной случайной величины
- •1.8.Числовые характеристики случайных величин
- •1.7. Нормальный закон распределения вероятностей непрерывной случайной величины
- •2.Элементы математической статистики
- •I. Выборки и их характеристики
- •1.1. Выборочный метод и способы составления выборок
- •1.2. Статистическое распределение и его геометрическое изображение
- •Алгоритм составления дискретного статистического распределения:
- •Гистограмма и полигон плотности относительных частот
- •1.3. Числовые характеристики вариационного ряда
- •1.4.Статистические оценки параметров распределения. Доверительные интервалы
- •1.5. Статистическая проверка статистических гипотез
- •II Элементы корреляционного анализа
- •2.1. Статистическая зависимость случайных величин. Уравнения регрессии.
- •2.2. Корреляционная зависимость. Коэффициент корреляции.
- •1) Метод квадратов
- •2) Ранговый метод
- •2.3. Проверка гипотезы о значимости выборочного
- •Разбор типовых задач Тема: Формула вероятности события
- •Тема: формула полной вероятности
- •Тема :случайная величина и ее числовые характеристики числовые характеристики дискретных случайных величин
- •Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •Тема:Функции распеределения
- •Тема: Элементы статистической обработки данных
- •Тема :понятие о корреляционной зависимости
- •Вопросы для самопроверки Основные понятия теории вероятностей. Теоремы сложения и умножения вероятностей.
- •Повторные независимые испытания
- •Случайная величина и ее числовые характеристики
- •Основные сведения из математической статистики Вопросы для самопроверки
- •Понятие о корреляционной зависимости Вопросы для самопроверки
- •Статистические оценки параметров распределения
- •Вопросы для самопроверки
- •Задания для самостоятельной работы по теме «Элементы теории вероятностей и математической статистики »
- •Задания для контрольной работы по теме «Элементы теории вероятностей и математической статистики»
- •Контрольная работа «Статистическое оценивание данных»
- •Вариант – 1
- •Стандартные коэффициенты корреляции, которые считаются достоверными (по л.С. Каминскому)
- •Литература
Тема:Функции распеределения
Задание 1.Задана функция распределения F(x) непрерывной случайной величины Х. Требуется:
найти плотность распределения вероятностей f(x)
определить коэффициент А
схематично построить графики F(x) и f(x)
найти математическое ожидание и дисперсию Х
найти вероятность того, что Х примет значение из интервала ( , )
Решение:
Используем свойство . Получаем:
2. Используем свойство
Ниже показаны графики функции распределения и плотности распределения.
f(x)
F(x)
Математическое ожидание:
Дисперсия:
5. Вероятность того, что Х примет значение из интервала (0 , 3)
Задача2 .Производится некоторый опыт, в котором случайное событие А может появиться с вероятностью р = 0,6. Опыт повторяют в неизменных условиях п раз. Сколько раз надо провести этот опыт, чтобы с вероятностью большей, чем 0,9 можно было ожидать отклонения относительной частоты появления события А от вероятности р = 0,6 не более, чем 0,05?
Решение: Поскольку условия опыта неизменны, то применяется схема независимых испытаний Бернулли.
Используется формула:
В этой формуле:
= 0,05 – заданная величина отклонения относительной частоты от вероятности.
p = 0,6 – вероятность появления события А в одном опыте.
q = 1 – p = 0,4 – вероятность непоявления события А в одном опыте.
P1 = 0,9 – граница заданной вероятности появления А в п опытах.
аргумент функции Лапласа для значения
Получаем:
Ответ: для выполнения условий задачи опыт требуется выполнить 258 раз.
Задача 3. Найти интегральную функцию распределения случайной величины Х, заданной рядом распределения:
Х |
1 |
2 |
3 |
Р |
0,3 |
0,2 |
0,5 |
и построить ее график. Решение. Пусть х ≤ 1, тогда F(x) = 0, так как событие Х < х будет невозможным
. Если 1 < х ≤ 2, то на основании равенства ()
имеем F(x) = p1 = 0,3.
Если 2 < х ≤ 3, то имеем F(x) = p1 + p2 = 0,5.
Если х > 3, то F(x) = p1 + p2 + p3 = 1.
Окончательно получаем
График функции F(х) изображен на рис.. Рис.
Задача4 Функция распределения случайной величины Х задана выражением
Найти : 1)коэффициент α;
2)вероятность попадания значения случайной величины Х в результате опыта в интервал (π/4; 3π/4);
3) построить график функции.
Решение . 1)При х=3 π/4 функция F(x ) равна 1, т.е. α∙ sin (3π/4–π/4)+1/2=1, или α∙si n(π/2) + 1/2 = 1.
Откуда α = 1/2. 2)Подставляя а = π/4 и b = 3π/4 в равенство ( P(a ≤ X ≤ b) = .), получаем π (π/4 <X<3π/4) = F(3π/4) - F(π/4) = 1/2 × sin(π/2)+1/2–1/2 × sin 0 – 1/2 = 1/2.
3)График функции у =1/2∙sin(х-π/4 )+1/2 отличается от графика функции у = sinх тем, что он «сжат» по оси Оу в два раза, сдвинут вправо на π/4, поднят вверх на 1/2. Воспользовавшись этим замечанием, отразим график F(x) на рисунке:
Рис.
Задача 5 У яровой пшеницы сорта Саратовская 29 длина главного колоса в сантиметрах представляет собой случайную величину Х, подчиняющуюся закону распределения, который характеризуется дифференциальной функцией распределения
Найти интервал ,в который попадут практически все возможные значения длины главного колоса пшеницы этого сорта.
Решение: Случайная величина Х-длина главного колоса пшеницы сорта Саратовская распределена по нормальному закону с параметрами
и Согласно правилу трех сигм получим, что практически все возможные значения Х будут находится в интервале(6,63,6)см,т.е.главный колос пшеницы может иметь длину от 3 до 10,2см.
Ответ: от 3 до 10,2см.