- •Демчик с.П., Сапіліді т.М., Соколовська о.П.
- •Класичне та статистичне означення ймовірності
- •Теореми додавання та множення ймовірностей.
- •Ймовірність появи хоча б однієї події
- •Формула повної ймовірності
- •Формула Байєса
- •Формула Бернуллі
- •Локальна теорема Лапласа
- •Інтегральна теорема Лапласа
- •Відхилення відносної частоти від ймовірності в незалежних випробуваннях
- •Найімовірніше число появ події у незалежних випробуваннях
- •Закон розподілу ймовірностей дискретної випадкової величини. Біноміальний закон та закон розподілу Пуассона
- •Числові характеристики дискретних випадкових величин
- •Закон великих чисел Нерівність Чебишева
- •Теорема Чебишева
- •Функція і густина розподілу ймовірностей випадкових величин Функція розподілу ймовірностей випадкової величини
- •Густина розподілу ймовірності неперервної випадкової величини.
- •Числові характеристики неперервної випадкової величини
- •Рівномірний розподіл
- •Нормальний розподіл
- •Показниковий розподіл і його числові характеристики
- •Емпірична функція розподілу
- •Точкові оцінки
- •Інтервальні оцінки
- •Метод добутків обчислення вибіркових середньої та дисперсії
- •Лінійна кореляція
- •Завдання для аудиторної контрольної роботи
- •Завдання для самостійної роботи №1 з модуля «Випадкові події та випадкові величини»
- •Завдання для самостійної роботи №2 з модуля «Випадкові події та випадкові величини»
- •Завдання для аудиторної контрольної роботи з модуля «Випадкові події та випадкові величини»
- •Завдання для домашньої контрольної роботи з модуля «Випадкові події та випадкові величини»
- •Література
Закон великих чисел Нерівність Чебишева
Нерівність Чебишева. Ймовірність того, що відхилення випадкової величини X від її математичного сподівання по абсолютній величині менше додатного числа , визначається нерівністю
Р(|Х–М(X)|<)1–D(Х)/.
98. Використовуючи нерівність Чебишева, оцінити ймовірність того, що випадкова величина X відхилиться від свого математичного сподівання менш ніж на три середніх квадратичних відхилення.
99.Використовуючи нерівність Чебишева у формі
Р (|Х–М(X)|)D(Х)/,оцінити ймовірність того, що випадкова величина X відхилиться від свого математичного сподівання не менше ніж на два середніх квадратичних відхилення.
100. Використовуючи нерівність Чебишева, оцінити ймовірність того, що |Х–М(X)|<0,2, якщо D(X)=0,004.
101. Дано: Р (|Х–М(X)|<)0,9 і D(X)=0,009. Використовуючи нерівність Чебишева, оцінити знизу.
102. Пристрій складається з 10 незалежно працюючих елементів. Ймовірність відмови кожного елемента за час Т рівна 0,05. За допомогою нерівності Чебишева оцінити ймовірність того, що абсолютна величина різниці між числом елементів, що відмовили, і середнім числом (математичним сподіванням) відмов за час Т виявиться: а) менше двох;
б) не менше двох.
Розв’язання. а) Позначимо через X дискретну випадкову величину – число елементів, що відмовили, за час Т. Тоді
M(X) = np = 10 0,05 = 0,5;
D(X) = npq = 10 0,05 0,95 = 0,475.
Скористаємося нерівністю Чебишева:Р (|Х–М(X)|<)1–D(Х)/
Підставивши сюди M(X)=0,5; D(X)=0,475, =2, одержимо
Р(|Х–0,5|<2)1–0,475/4=0,88.
б) Події |Х–0,5|<2 і |Х–0,5|2 протилежні, тому сума їх ймовірностей рівна одиниці. Отже, Р(|Х–0,5|2)1–0,88 =0,12.
103. У освітлювальну мережу паралельно підключено 20 ламп. Ймовірність того, що за час Т лампа буде включена, рівна 0,8. Використовуючи нерівність Чебишева, оцінити ймовірність того, що абсолютна величина різниці між числом включених ламп і середнім числом (математичним сподіванням) включених ламп за час Т виявиться: а) менше трьох; б) не менше трьох.
104. Ймовірність появи події А в кожному випробуванні рівна 1/2. Використовуючи нерівність Чебишева, оцінити ймовірність того, що число X появ події А міститься в межах від 40 до 60, якщо буде проведено 100 незалежних випробувань.
Розв’язання. Знайдемо математичне сподівання і дисперсію дискретної випадкової величини X – числа появ події А в 100 незалежних випробуваннях: М(Х)=np =100*0,5 =50;
D(X)=npq=100*0,5*0,5=25.
Знайдемо максимальну різницю між заданим числом появ події і математичним сподіванням М(X)=50:
=60–50=10.
Скористаємося нерівністю Чебишева у формі
Р(|X–М(X)|<)1–D(Х)/.
Підставляючи М(X)=50, D(X)=25, =10, одержимо
Р(|X–50|<10)1–25/=0,75.
105. Ймовірність появи події в кожному випробуванні рівна 1/4. Використовуючи нерівність Чебишева, оцінити ймовірність того, що число X появ події міститься в межах від 150 до 250, якщо буде проведено 800 випробувань.
106. Дискретна випадкова величина X задана законом розподілу
X 0,3 0,6
p 0,2 0,8
Використовуючи нерівність Чебишева, оцінити ймовірність того, що
|X–М(X)|<0,2.
Розв’язання. Знайдемо математичне сподівання і дисперсію величини X:
M(X) = 0,3 0,2 + 0,6 0,8 = 0,54;
D(Х) = M(X) – [ M(Х)]= (0,30,2 + 0,60,8) – 0,54= 0,0144.
Скористаємося нерівністю Чебишева у формі
Р(|X–М(X)|<)1–D(Х)/.
Підставляючи М(X)=0,54, D(X =0,0144, = 0,2, остаточно одержимо
Р (|X–0,54|<0,2)1–0,0144/0,04=0,64.
107. Дискретна випадкова величина X задана законом розподілу
X 0,1 0,4 0,6
р 0,2 0,3 0,5
Використовуючи нерівність Чебишева, оцінити ймовірність того, що
|Х–M(Х)|<.