
- •Теория вероятностей
- •Содержание
- •Раздел 6. Законы распределения функций случайных аргументов. 90
- •1. Теоретическая часть. Введение
- •Раздел 1. Понятие события и его вероятности.
- •1.1. Предмет теории вероятности.
- •1.2. Алгебра событий. Пространство элементарных событий.
- •1.3. Классическое определение вероятности.
- •1.4. Геометрические вероятности.
- •1.5. Частота и вероятность.
- •1.6. Аксиоматическое построение теории вероятностей.
- •1.7. Условная вероятность и простейшие основные формулы.
- •1.8. Формула полной вероятности.
- •1.9 Формула Бейеса.
- •Раздел 2. Последовательные независимые испытания
- •2.1. Независимые испытания. Формулы Бернулли.
- •2.2. Обобщенная теорема о повторении опытов.
- •Раздел 3. Понятие случайной величины. Функция распределения и ее основные свойства.
- •3.1. Понятие случайной величины и функции распределения.
- •3.2. Свойства функции распределения.
- •3.3. Дискретные и непрерывные случайные величины.
- •3.4. Числовые характеристики случайных величин.
- •Раздел 4. Примеры распределений случайных величин.
- •4.1. Биномиальное распределение.
- •4.2. Теорема Пуассона
- •4.3. Закон Пуассона.
- •4.4. Равномерное распределение.
- •4.5. Показательное распределение.
- •4.6.Нормальный закон распределения.
- •Раздел 5. Системы случайных величин (случайные векторы).
- •5.1. Понятие о системе случайных величин.
- •5.2. Функция распределения системы двух случайных величин.
- •5.3. Плотность распределения системы двух случайных величин.
- •5.4. Законы распределения отдельных компонент, входящих в систему. Условные законы распределения.
- •5.5. Зависимые и независимые случайные величины.
- •5.6. Числовые характеристики системы двух случайных величин.
- •5.7. Система произвольного числа случайных величин (случайные вектора).
- •5.8. Числовые характеристики системы нескольких случайных величин.
- •Раздел 6. Законы распределения функций случайных аргументов.
- •6.1. Закон распределения функции одного случайного аргумента.
- •6.2. Закон распределения функции двух случайных величин.
- •6.3. Закон распределения суммы двух случайных величин. Композиция законов распределения.
- •6.4. Распределение произведения.
- •6.5. Распределение квадрата случайной величины.
- •6.6. Распределение частного.
- •6.7. Числовые характеристики функций случайных величин.
- •Раздел 7. Теоремы о числовых характеристиках.
- •7.1. Основные теоремы о математическом ожидании.
- •7.2. Теоремы о дисперсии случайной величины.
- •7.3. Теорема о линейной зависимости случайных величин.
- •Раздел 8. Характеристические функции.
- •8.1. Определение и простейшие свойства характеристических функций.
- •8.2. Предельные теоремы для характеристических функций.
- •Раздел 9. Предельные теоремы для случайных величин.
- •9.1. Сходимость последовательностей случайных величин.
- •9.2. Закон больших чисел.
- •9.3. Следствия закона больших чисел.
- •Раздел 10. Предельные теоремы теории вероятностей.
- •10.1. Центральная предельная теорема.
- •10.2. Теорема Ляпунова.
- •10.3. Теорема Лапласа.
- •2. Практические занятия, тесты, самостоятельная работа. Занятие 1. Непосредственный подсчет вероятности с использованием классического определения вероятности.
- •1.1. Краткая теоретическая часть.
- •1.2. Тест.
- •1.3. Решение типовых задач.
- •1.4. Задачи для самостоятельной работы.
- •Занятие 2. Геометрическое определение вероятности.
- •2.1. Краткая теоретическая часть.
- •2.2. Тест
- •2.3. Решение типовых задач
- •2.4. Задачи для самостоятельной работы
- •Занятие 3. Условная вероятность. Теорема умножения вероятностей.
- •3.1. Краткая теоретическая часть
- •3.2. Тест
- •3.3. Решение типовых задач
- •3.4. Задачи для самостоятельной работы
- •Занятие 4. Теорема сложения вероятностей.
- •4.1. Краткая теоретическая часть
- •4.2. Тест
- •4.3. Решение типовых задач
- •4.4. Задачи для самостоятельной работы
- •Занятие 5. Формула полной вероятности.
- •5.1. Краткая теоретическая часть
- •5.2. Тест.
- •5.3. Решение типовых задач
- •5.4. Задачи для самостоятельной работы
- •Занятие 6. Формула Бейеса.
- •6.1. Краткая теоретическая часть
- •6.2.Тест
- •6.3. Решение типовых задач
- •6.4. Задачи для самостоятельной работы
- •Занятие 7. Последовательные независимые испытания.
- •7.1. Краткая теоретическая часть
- •7.2. Тест
- •7.3. Решение типовых задач
- •7.4. Задачи для самостоятельной работы
- •Занятие 8. Дискретные и непрерывные случайные величины.
- •8.1. Краткая теоретическая часть а) Ряд, многоугольник и функция распределения случайной дискретной величины
- •8.2. Тест
- •А) только к дискретным случайным величинам
- •8.3. Решение типовых задач а) Ряд, многоугольник и функция распределения случайной дискретной величины
- •Б) Функция распределения и плотность вероятности непрерывной случайной величины
- •8.4. Задачи для самостоятельной работы а) Ряд, многоугольник и функция распределения случайной дискретной величины
- •Занятие 9. Числовые характеристики дискретных случайных величин.
- •9.1. Краткая теоретическая часть
- •9.2. Тест
- •9.3. Решение типовых задач
- •9.4. Задачи для самостоятельной работы
- •Занятие 10. Дискретные и непрерывные случайные величины.
- •10.1. Краткая теоретическая часть
- •10.2. Тест
- •10.3. Решение типовых задач
- •10.4. Задачи для самостоятельной работы
- •Занятие 11. Закон Пуассона.
- •11.1. Краткая теоретическая часть
- •11.2. Тест
- •11.3. Решение типовых задач
- •11.4. Задачи для самостоятельной работы
- •Занятие 12. Закон нормального распределения.
- •12.1. Краткая теоретическая часть
- •12.2. Тест
- •12.3. Решение типовых задач
- •12.4. Задачи для самостоятельной работы
- •Литература
2.2. Тест
Применимо ли геометрическое определение вероятности, если число исходов опыта бесконечно?
а) Да
б) Нет
Пусть на плоскости имеется некоторая область G с квадрируемой границей и в ней содержится подобласть g. В область G наудачу бросается точка. Определить, какова вероятность того, что точка попадет в подобласть g. Выберите условия, выполнение которых необходимо для того, чтобы эту задачу можно было бы решить с использованием геометрического определения вероятности.
а) Точка может попасть в любую точку области G с равной вероятностью
б) Вероятность попадания брошенной точки в каждую точку области G определяется по некоторому закону и необязательно одинакова
в) Вероятность попадания точки в подобласть g зависит от ее формы и расположения
г) Вероятность попадания точки в подобласть g не зависит от ее формы и расположения
д) Вероятность попадания точки в какую-либо часть области G пропорциональна мере этой части (длине, площади и т.д.)
е) Вероятность попадания точки в какую-либо часть области G не пропорциональна мере этой части
Если выполняются все необходимые условия для применения геометрического определения вероятности, то вероятность попадания в подобласть g при бросании наудачу точки в область G равна:
а) P = mes g / mes G
б) P = mes G / mes g
в) P = 1 / mes G
г) P = 1 / mes g
д) P = mes G - mes g
е) P = mes g mes G
В чем заключается основное преимущество геометрического определения вероятности над классическим?
а) Наглядность
б) Возможность применения в случае бесконечного числа исходов опыта
в) Нет необходимости в том, чтобы исходы опыта были равновозможны
г) Никаких преимуществ нет, эти определения полностью эквивалентны
Какую из следующих задач нельзя решить с использованием геометрического определения вероятности?
а) В большой лекционной аудитории объема V летает комар. Один из студентов выпустил струю газа инсектицида из баллончика, в результате чего образовалось облако объема v. Какова вероятность того, что комар попадет в это облако, если нахождение его в любой точке аудитории равновероятно и вероятность попадания в любую подобласть аудитории пропорциональна размерам этой подобласти.
б) В лужу площади S падает камушек. Определить вероятность того, что камушек упадет на монетку, лежащую на дне, если и камушек, и монетка рассматриваются как материальные точки, расположение монетки в луже известно заранее, а попадание камушка в любое место лужи равновозможно.
в) В круг радиуса R помещен меньший круг радиуса r.Определить вероятность того, что точка, наудачу брошенная в большой круг, попадет также и в малый круг. Предполагается, что вероятность попадания точки в круг пропорциональна площади круга и не зависит от его расположения.
г) Все задачи можно решать с использованием геометрического определения вероятности.
д) Ни к одной из перечисленных задач геометрическое определение неприменимо.
2.3. Решение типовых задач
Пример 2.1. На горизонтальной плоскости вдоль прямой АВ через интервал l расположены оси одинаковых вертикальных цилиндров с радиусом основания г. Под углом q к прямой бросается шар радиуса R. Определить вероятность столкновения шара с цилиндром, если пересечение линии движения центра шара с прямой АВ равновозможное в любой точке.
Решение.
Введем в рассмотрение событие А, состоящее в том, что произойдет столкновение шара с цилиндром. Пусть х — расстояние от центра шара до ближайшей линии, проходящей через центр цилиндра параллельно направлению перемещения центра шара. Возможные значения x определяются условиями (рис.1):
Столкновение шара
с цилиндром произойдет в том случае,
если
.
Искомая вероятность равна отношению длин отрезков, на которых находятся благоприятствующие и все возможные значения x.
Поэтому
Пример 2.2. На одной дорожке магнитофонной ленты длиной 200 м записано сообщение на интервале 20 м, на второй — записано аналогичное сообщение. Определить вероятность того, что в интервале от 60 до 85 м не будет промежутка ленты, не содержащего записи, если начала обоих сообщений равновозможные в любой точке от 0 до 180 м.
Решение.
Введем в рассмотрение
событие А,
состоящее
в том, что в интервале от 60 до 85 м не будет
промежутка ленты, не содержащего записи.
Пусть x
и у
—
координаты начала записей, причем
.
Так как
,
то областью возможных значенийx
и у
является,
треугольник с катетами по 180 м. Площадь
этого треугольника
.
Найдем область
значений x
и у,
благоприятствующих указанному событию.
Для того чтобы получилась непрерывная
запись, необходимо выполнение неравенства
.
Чтобы интервал записи был не менее 25 м,
должно быть
.
Кроме того, для получения непрерывной
записи на интервале от 60 до 85м должно
быть
,
.
Проведя
границы указанных областей, получим,
что благоприятствующие значенияx
и y
заключены
в треугольнике, площадь которого
(рис.
2). Искомая вероятность равна отношению
площадиSБ,
попадание в которую благоприятствует
данному событию, к площади области S
возможных
значений x
и у,
т. е.
.
Пример 2.3. В
любые моменты промежутка времени Т
равновозможны
поступления в приемник двух сигналов.
Приемник будет забит, если разность
между моментами поступления сигналов
будет меньше
.
Определить вероятность того, что приемник
будет забит.
Решение.
Введем
в рассмотрение событиеА,
состоящее
в том, что приемник будет забит.
Пусть x и у — моменты поступления сигналов в приемник.
Областью возможных
значений x,
у
является
квадрат площадью T2
(рис.
3). Приемник будет забит, если
.
Данная область лежит между прямыми
и
.
Ее площадь
,
поэтому
.
Пример 2.4.
Какова вероятность того, что сумма двух
наугад взятых положительных чисел,
каждое из которых не больше единицы, не
превзойдет единицы, а их произведение
будет не больше
?
Решение.
Введем в рассмотрение
событие А,
состоящее
в том, что сумма двух наугад взятых
положительных чисел, каждое из которых
не больше единицы, не превзойдет единицы,
а их произведение будет не больше
.
Пустьx
и у
— взятые
числа. Их возможные значения
,
,
что на плоскости соответствует квадрату
с площадьюS=1.
Благоприятствующие значения удовлетворяют
условиям:
и
.
Граница
делит
квадрат пополам, причем область
представляет
собой нижний треугольник (рис. 4).
Вторая граница
является
гиперболой. Абсциссы точек пересечения
этих границ:
и
.
Величина благоприятствующей площади
.
Искомая вероятность
.