![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •Теория вероятностей и математическая статистика
- •Содержание Введение 4
- •1. Инструкция по работе с учебно–методическим пособием.
- •2. Программа дисциплины Раздел I. Теория вероятностей Тема 1. Случайные события.
- •Тема 2. Случайные величины
- •Тема 3. Закон больших чисел и предельные теоремы.
- •Раздел II. Математическая статистика Тема 1. Выборочный метод. Статистические оценки параметров распределения.
- •Тема 2. Статистическая проверка статистических гипотез.
- •Тема 3. Элементы корреляционного и регрессионного анализа.
- •3.Методические указания к контрольным работам Основные теоретические сведения
- •Теорема сложения вероятностей.
- •Свойства условных вероятностей.
- •Формула полной вероятности.
- •Теорема гипотез (формула Байеса).
- •Предельные теоремы в схеме Бернулли.
- •Следствие:
- •Наряду с f(х) вводится f(X) - функция плотности вероятности или дифференциальный закон распределения:
- •Основные дискретные и непрерывные случайные величины.
- •Математическое ожидание (мо)
- •Мо основных св
- •Дисперсия св
- •Дисперсия основных св
- •Другие числовые характеристики св
- •Предельные теоремы теории вероятностей
- •Статистическое оценивание параметров распределения
- •Методические указания для выполнения контрольной работы. К задачам 1-10.
- •Теоремы сложения и умножения вероятностей.
- •Формулы полной вероятности и Байеса.
- •Формула Бернулли.
- •Формула Пуассона.
- •Локальная и интегральная теоремы Муавра-Лапласа.
- •К задачам 11-20.
- •К задачам 21-30.
- •К задачам 31-40.
- •К задачам 41-50.
- •Из расчетной таблицы находим наблюдаемое значение критерия Пирсона: 2,54.
- •К задачам 51-60.
- •Задание для контрольной работы.
- •Задачи по теории вероятностей и математической статистике .
- •5. Темы практических занятий.
- •6. Содержание и оформление контрольных работ
- •7.Вопросы для подготовки к экзамену (зачету).
- •8. Рекомендуемая литература Учебники
- •Задачники
К задачам 21-30.
Заданы математическое ожидание а=3 и среднее квадратичное отклонение =5 нормально распределенной случайной величины Х.
Написать плотность распределения вероятностей и схематично построить ее график.
Найти вероятность того, что х примет значение из интервала (2;10).
Найти вероятность того, что х примет значение превышающее 10.
Найти интервал симметричный относительно математическое ожидание, в котором с вероятностью =0,95 будут заключены значения величины х.
Решение.
1). Составим функцию
плотности распределения случайной
величины Х с параметрами а=3, =5
воспользовавшись формулой
.
Построим схематически график функции
.
Обратим внимание на то, что нормальная
кривая симметрична относительно прямой
х=3 и имеетmax
в этой точке, равный
,
т.е.
и
две точки перегиба
с ординатой
Построим график
2) Воспользуемся
формулой:
Значения функций найдены по таблице приложений.
3)
4) Воспользуемся
формулой
.
По условию вероятность попадания в
интервал симметричный относительно
математического ожидания
.
По таблице найдемt,
при котором Ф(t)=0,475,
t=2.
значит
.
Таким образом,
.
Ответ х(-1;7).
К задачам 31-40.
Найти доверительный
интервал для оценки с надежностью 0,95
неизвестного математического ожидания
а нормально распределенного признака
Х генеральной совокупности, если
генеральное среднее квадратическое
отклонение =5,
выборочная средняя
и объем выборкиn=25.
Решение.
Требуется найти
доверительный интервал
.
Все величины, кроме t, известны. Найдем t из соотношения Ф(t)=0,95/2=0,475. По таблице приложения находим t=1,96. Подставив , окончательно получим искомый доверительный интервал 12,04<a<15,96.
К задачам 41-50.
Отдел технического контроля проверил 200 партий одинаковых изделий и получил следующее эмпирическое распределение, частота ni – количество партий, содержащих xi нестандартных изделий .требуется при уровне значимости 0,05 проверить гипотезу о том, что число нестандартных изделий Х распределено по закону Пуассона.
xi |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
ni |
116 |
56 |
22 |
4 |
2 |
Решение.
Найдем выборочную среднюю:
Примем в качестве
оценки параметра
распределения Пуассона выборочную
среднюю =0,6.
Следовательно, предполагаемый закон
Пуассона
имеет вид
.
Положив i=0,1,2,3,4
найдем вероятности Piпоявления
i
нестандартных изделий в 200 партиях:
,
,
,
,
.
Найдем теоретические
частоты по формуле
.
Подставив в эту формулу значения
вероятности, получим
,
,
,
,
.
Сравним эмпирические и теоретические частоты с помощью критерия Пирсона. Для этого составим расчетную таблицу. Объединим малочисленные частоты(4+2=6) и соответствующие им теоретические частоты (3,96+0,6=4,56).
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
i |
ni |
|
ni- |
(ni- |
(ni- |
0 |
116 |
109.76 |
6.24 |
38.9376 |
0.3548 |
1 |
56 |
65.86 |
-9.86 |
97.2196 |
1.4762 |
2 |
22 |
19.76 |
2.24 |
5.0176 |
0.2539 |
3 |
6 |
4.56 |
1.44 |
2.0736 |
0.4547 |
|
200 |
|
|
|
|