- •Оглавление
- •Задачи с решениями
- •§2. Случайные события и их классификация. Алгебра событий. Вероятность события. Теоремы сложения и умножения вероятностей Случайные события
- •Вероятность события
- •Теоремы сложения и умножения вероятностей
- •Задачи с решениями
- •§3. Формула полной вероятности. Повторные испытания. Формула Бернулли Формула полной вероятности
- •Повторные испытания. Формула Бернулли
- •Формулы Лапласа
- •Формула Пуассона
- •Задачи с решениями
- •Глава 2. Случайные величины §4. Дискретная случайная величина Понятие случайной величины. Закон распределения дискретной случайной величины
- •Фунция распределения
- •Свойства функции распределения
- •Числовые характеристики дискретной случайной величины
- •Свойства математического ожидания
- •Свойства дисперсии
- •Некоторые законы распределения дискретной случайной величины
- •§5. Непрерывная случайная величина Понятие непрерывной случайной величины. Функция распределения непрерывной случайной величины
- •Свойства функции распределения
- •Функция плотности распределения вероятностей
- •Свойства функции плотности распределения вероятностей
- •Числовые характеристики непрерывной случайной величины
- •§6. Некоторые законы распределения непрерывной случайной величины Равномерный закон распределения
- •Показательный (экспоненциальный) закон распределения
- •Нормальный закон распределения
- •"Правило трех сигм"
- •Глава 3. Элементы математической статистики §7. Статистическое распределение выборки Задачи математической статистики
- •Генеральная и выборочная совокупности
- •Статистическое распределение выборки. Полигон и гистограмма
- •Свойства функции (х)
- •Задачи с решениями
- •§8. Статистические оценки параметров Точечные статистические оценки параметров распределения
- •Интервальные оценки параметров нормального распределения
- •Задачи с решениями
- •§9. Проверка статистических гипотез Статистические гипотезы
- •Проверка гипотез
- •Сравнение двух дисперсий нормальных генеральных совокупностей
- •Сравнение нескольких дисперсий нормальных генеральных совокупностей
- •Сравнение двух средних нормальных генеральных совокупностей
- •Задачи с решениями
- •§10. Критерий согласия Пирсона Проверка гипотезы о нормальном распределении
- •Задачи с решениями
- •§11. Элементы теории корреляции
- •Коэффициент корреляции
- •Свойства коэффициента корреляции
- •Проверка значимости выборочного коэффициента корреляции
- •Линейная корреляция. Уравнение регрессии
- •Ранговая корреляция
- •Правило проверки наличия связи между качественными признаками
- •Приложение 1 Контрольные работы и контрольные вопросы по теории
- •Элементы теории вероятностей
- •Элементы математической статистики
- •3. Контрольные вопросы по теории
- •Приложение 2 Вероятностные таблицы
- •Значения функции
- •Критические точки распределения
- •Критические точки распределения Стьюдента
- •Критические точки распределения f Фишера – Снедекора
Числовые характеристики непрерывной случайной величины
Понятия математического ожидания М(Х) и дисперсии D(X), введенные ранее для дискретной случайной величины, можно распространить на непрерывные случайные величины.
Математическое ожидание М(Х) непрерывной случайной величины Х определяется равенством:
при условии, что этот интеграл сходится.
Дисперсия D(X) непрерывной случайной величины Х определяется равенством:
Среднее квадратическое отклонение σ(Х) непрерывной случайной величины определяется равенством:
.
Все свойства математического ожидания и дисперсии, рассмотренные ранее для дискретных случайных величин, справедливы и для непрерывных.
Задача 5.3. Случайная величина Х задана дифференциальной функцией f(x):
Найти M(X), D(X), σ(Х), а также P(1 < х < 5).
Решение:
M(X)==
+=8/90+9/64/6=31/18,
D(X)=
==/
P1=
Задачи
5.1. Непрерывная случайная величина Х задана функцией распределения:
Найти дифференциальную функцию распределения f (x), а также
Р(‒1/2 < Х < 1/2).
5.2. Непрерывная случайная величина Х задана функцией распределения:
Найти дифференциальную функцию распределения f (x), а также
Р(2π /9 < Х < π /2).
5.3. Непрерывная случайная величина Х задана плотностью распределения:
Найти: а) число с; б) М(Х), D(X).
5.4. Непрерывная случайная величина Х задана плотностью распределения:
Найти: а) число с; б) М(Х), D(X).
5.5. Задана плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины Х:
Найти: а) F(х) и построить ее график; б) M(X), D(X), σ(Х); в) вероятность того, что в четырех независимых испытаниях величина Х примет ровно 2 раза значение, принадлежащее интервалу (1;4).
5.6. Задана плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины Х:
Найти: а) F(х) и построить ее график; б) M(X), D(X), σ(Х); в) вероятность того, что в трех независимых испытаниях величина Х примет ровно 2 раза значение, принадлежащее отрезку [1; 2,5].
5.7. Функция f(х) задана в виде:
Найти: а) значение постоянной с, при которой функция будет плотностью вероятности некоторой случайной величины Х; б) функцию распределения F(x).
5.8.Функция f(x) задана в виде:
Найти: а) значение постоянной с, при которой функция будет плотностью вероятности некоторой случайной величины Х; б) функцию распределения F(x).
5.9. Случайная величина Х, сосредоточенная на интервале (3;7), задана функцией распределения F(х)= . Найти вероятность того, что случайная величина Х примет значение: а) меньше 5, б) не меньше 7.
5.10. Случайная величина Х, сосредоточенная на интервале (1;4), задана функцией распределения F(х)=. Найти вероятность того, что случайная величина Х примет значение: а) меньше 2, б) меньше 4.
5.11. Случайная величина задана дифференциальной функцией распределения:
Найти: а) число с; б) М(Х); в) вероятность Р(Х > М(Х)).
5.12. Случайная величина задана дифференциальной функцией распределения:
Найти: а) М(Х); б) вероятность Р(Х ≤ М(Х)).
5.13. Распределение Ремя задается плотностью вероятности:
Доказать, что f(x) действительно является плотностью распределения вероятностей.
5.14. Задана плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины Х:
Найти число с.
5.15. Случайная величина Х распределена по закону Симпсона (равнобедренного треугольника) на отрезке [2;2] (рис. 5.4). Найти аналитическое выражение для плотности вероятности f(x) на всей числовой оси.
Рис. 5.4 Рис. 5.5
5.16. Случайная величина Х распределена по закону "прямоугольного треугольника" в интервале (0;4) (рис. 5.5). Найти аналитическое выражение для плотности вероятности f(x) на всей числовой оси.
Ответы
5.1.
P (1/2<X<1/2)=2/3.
5.2.
P (2π /9<Х< π /2)=1/2.
5.3. а) с =1/6, б) М(Х)=3 , в)D(X)=26/81.
5.4. а) с=3/2, б) М(Х)=3/5, в) D(X)=12/175.
5.5.
б) M(X)=3 ,D(X)=2/9, σ (Х)=/3.
в) 3/8.
5.6.
б) M(X)=2,D(X)=3, σ (Х)=1,893.
в) 9/64.
5.7. а) с =; б)
5.8. а) с =1/2; б)
5.9. а)1/4; б) 0.
5.10. а)3/5; б) 1.
5.11. а) с = 2; б) М(Х)= 2; в) 1ln2 2 ≈ 0,5185.
5.12. а) М(Х)= π /2 ; б) 1/2
5.14. с = 1.
5.15.
5.16.