- •ВИЩА МАТЕМАТИКА ДЛЯ ЕКОНОМІСТІВ
- •Видання містить короткі теоретичні відомості та формули, типові приклади задач і методику їх розв’язання, завдання для самостійної роботи, а також контрольні питання до кожної теми.
- •Призначене для студентів економічних спеціальностей вищих навчальних закладів.
- •ВСТУП
- •Питання для самоконтролю
- •Вправи
- •1.1.2. Елементи комбінаторики
- •Таблиця 1.1
- •Розв’язування комбінаторних задач
- •Питання для самоконтролю
- •Вправи
- •Питання для самоконтролю
- •Вправи
- •Питання для самоконтролю
- •Вправи
- •1.4. ФОРМУЛА ПОВНОЇ ЙМОВІРНОСТІ. ФОРМУЛА БАЙЄСА
- •Питання для самоконтролю
- •Вправи
- •1.5. ПОСЛІДОВНІ НЕЗАЛЕЖНІ ВИПРОБУВАННЯ
- •1.5.1. Формула Бернуллі
- •1.5.2. Формула Пуассона
- •1.5.3. Локальна теорема Муавра-Лапласа
- •1.5.4. Інтегральна теорема Муавра-Лапласа
- •Питання для самоконтролю
- •Вправи
- •2.1.1. Дискретні випадкові величини. Функція розподілу. Основні закони розподілу
- •Питання для самоконтролю
- •Вправи
- •2.2. ЧИСЛОВІ ХАРАКТЕРИСТИКИ ВИПАДКОВИХ ВЕЛИЧИН
- •Таблиця 2.1
- •Числові характеристики деяких розподілів
- •Питання для самоконтролю
- •Вправи
- •Питання для самоконтролю
- •Вправи
- •2.4.1. Лема Чебишова
- •2.4.2. Теорема Чебишова
- •2.4.3. Теорема Бернуллі
- •Питання для самоконтролю
- •Вправи
- •2.5. ДВОВИМІРНА ВИПАДКОВА ВЕЛИЧИНА
- •Таблиця 2.2
- •Таблиця 2.3
- •Таблиця 2.4
- •Питання для самоконтролю
- •Вправи
- •Таблиця 2.5
- •Числові характеристики двовимірної випадкової величини
- •Продовж. табл. 2.5
- •Питання для самоконтролю
- •Вправи
- •2.5.6. Умовні числові характеристики двовимірної випадкової величини. Регресія
- •Питання для самоконтролю
- •Вправи
- •3.1. ПРЕДМЕТ ТА ОСНОВНІ ЗАВДАННЯ МАТЕМАТИЧНОЇ СТАТИСТИКИ
- •Питання для самоконтролю
- •3.3. СТАТИСТИЧНИЙ РОЗПОДІЛ ВИБІРКИ
- •Таблиця 3.1
- •Таблиця 3.2
- •Таблиця 3.3
- •Таблиця 3.4
- •Таблиця 3.5
- •Таблиця 3.6
- •Питання для самоконтролю
- •Вправи
- •3.4. ГРАФІЧНЕ ЗОБРАЖЕННЯ СТАТИСТИЧНИХ РОЗПОДІЛІВ
- •Рис. 3.1. Гістограма частот за даними прикладу 3.1
- •Рис. 3.2. Полігон частот за даними таблиці 3.6
- •3.5. ЕМПІРИЧНА ФУНКЦІЯ РОЗПОДІЛУ. КУМУЛЯТА
- •Питання для самоконтролю
- •Вправи
- •Таблиця 3.8
- •Таблиця 3.9
- •Питання для самоконтролю
- •Вправи
- •3.7.1. Статистичні оцінки невідомих параметрів розподілу та їх властивості
- •3.7.2. Статистична оцінка математичного сподівання
- •Питання для самоконтролю
- •Вправи
- •3.8. ІНТЕРВАЛЬНІ ОЦІНКИ ПАРАМЕТРІВ РОЗПОДІЛУ
- •3.8.1. Надійність. Інтервал довіри
- •3.8.3. Розподіл Стьюдента
- •3.8.4. Розподіл Фішера-Снедекора
- •3.8.5. Інтервальні оцінки для математичного сподівання
- •Питання для самоконтролю
- •Вправи
- •3.9. ЕЛЕМЕНТИ ТЕОРІЇ КОРЕЛЯЦІЇ
- •Таблиця 3.10
- •Таблиця 3.10
- •Питання для самоконтролю
- •Вправи
- •3.9.3. Основні поняття і методи регресійного аналізу
- •3.9.4. Метод найменших квадратів
- •Рис. 3.3. Діаграма розсіювання точок
- •Питання для самоконтролю
- •Вправи
- •3.10. СТАТИСТИЧНА ПЕРЕВІРКА СТАТИСТИЧНИХ ГІПОТЕЗ
- •3.10.1. Статистичні гіпотези. Помилки першого та другого роду
- •3.10.2. Статистичний критерій перевірки нульової гіпотези
- •Питання для самоконтролю
- •Таблиця 3.12
- •Таблиця 3.13
- •Таблиця 3.14
- •Таблиця 3.15
- •3.10.4. Перевірка гіпотези про порівняння середнього значення ознаки генеральної сукупності зі стандартом
- •3.10.5. Перевірка гіпотези про рівність дисперсій двох незалежних випадкових величин
- •Питання для самоконтролю
- •Вправи
- •Додаток А
- •Таблиця значень функції
- •Додаток Б
- •Таблиця значень функції Лапласа
- •Додаток В
- •Додаток Г
- •Додаток Д
- •Критичні точки розподілу F Фішера-Снедекора
- •Додаток Е
- •Таблиця значень
- •Додаток Ж
- •Значення
Приклад 2.11. Дисперсія кожної із 2 500 незалежних випадкових величин не перевищує 5. Оцінити ймовірність того, що абсолютна величина відхилення середньої арифметичної цих випадкових величин від середньої арифметичної їх математичних сподівань не перевершує 0,4.
Розв’язання. За формулою (2.21) маємо:
|
|
|
п = 2 500, с = D( X ) = 5, e = 0,4. |
|
|
|
|||||||
P ( |
|
|
|
|
|
< 0,4)³1- |
C |
|
|
5 |
79 |
|
|
X - M (X ) |
1- |
|
. |
||||||||||
=2 |
= |
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
ne |
2 500 ×0,16 |
80 |
|
2.4.3. ТЕОРЕМА БЕРНУЛЛІ
Теорема. Якщо в кожному із п незалежних випробувань ймовірністьр появи події А стала, то як завгодно близька до одиниці ймовірність того, що відхилення відносної частоти від ймовірностір за абсолютною величиною буде як завгодно малим, якщо число випробувань досить велике.
æ |
m |
|
ö |
|
æ |
m |
|
ö |
|
pq |
|
|||
lim P ç |
|
|
- p |
< e ÷ |
=1, |
Þ P ç |
|
|
- p |
< e ÷ |
³1 - |
|
|
. (2.22) |
n |
n |
ne |
2 |
|||||||||||
n®¥ è |
|
|
ø |
|
è |
|
|
ø |
|
|
|
Питання для самоконтролю
1.У чому полягає суть закону великих чисел?
2.Сформулювати і довести нерівність Чебишова.
3.Яким умовам повинні задовольняти випадкові величини, щоб до них можна було застосувати теорему Чебишова?
4.Сформулювати і довести теорему Чебишова.
5.Сформулювати теорему Бернуллі та довести її.
6.Що стверджує центральна гранична теорема Ляпунова?
Вправи
1.Середнє значення маси деякого виробу дорівнює50 г. Оцінити ймовірність того, що навмання взятий виріб має масу, меншу 90 г.
2.Число сонячних днів протягом року для даної місцевості є випадковою величиною з М(Х) = 75. Оцінити ймовірність того, що в наступному році в даній місцевості буде менше 150 сонячних днів.
3.Середня температура в квартирі протягом опалювального сезону до-
рівнює 20o C , а її середнє квадратичне відхилення– 2o C . Оцінити ймовірність того, що температура в квартирі відхилиться від середньої за абсолютною величиною менше ніж на 4o C.
4.Випадкова величинаХ задана законом розподілу
|
Х |
0,3 |
0,6 |
|
Р |
0,2 |
0,8 |
|
|
|
|
ДВНЗ “Українська академія банківської справи НБУ”
59
Користуючись нерівністю Чебишова, оцінити
Р( Х - М ( Х ) < 0,2 ).
5. Випадкова величинаХ задана законом розподілу
Х |
0,1 |
0,4 |
0,6 |
Р |
0,2 |
0,3 |
0,5 |
Користуючись нерівністю Чебишова, оцінити
Р( Х - М ( Х ) < 0,4 ).
6.Користуючись нерівністю Чебишова, оцінити Р ( Х - М ( Х ) <0,1),
якщо D(X) = 0,001.
7.Користуючись нерівністю Чебишова, оцінити
Р( Х - М ( Х ) < 3s ).
8.Користуючись нерівністю Чебишова, оцінити
Р( Х - М ( Х ) <0,2), якщо D(X) = 0,004.
9.Дано: Р( Х - М ( Х ) <e) ³ 0,9, D(X) = 0,004. Користуючись нерівністю Чебишова, знайти e.
10.Дано: Р( Х - М ( Х ) <e) ³ 0,9, D(X) = 0,009. Користуючись нерівністю Чебишова, знайти e.
11.Дано: М(Х) = а, D(X) = σ 2. Оцінити зверху Р( Х - а ³ 3σ).
12.Прилад складається із 100 незалежно працюючих елементів. Ймовірність відмови кожного з них за часt дорівнює 0,05. Користуючись нерівністю Чебишова, оцінити:
а) р( Х - М ( Х ) < 3);
б) р( Х - М ( Х ) ³ 3), де Х – число елементів що відмовили за час t.
13.В освітлювальну мережу паралельно ввімкнено 20 ламп. Ймовірність того, що протягом часуt лампа горітиме, дорівнює 0,8. Користуючись нерівністю Чебишова, оцінити:
а) Р( Х - М ( Х ) < 3);
б) Р( Х - М ( Х ) ³ 3), де Х – число ввімкнених ламп за час t.
14.Ймовірність появи події А в кожному випробуванні дорівнює0,5. Користуючись нерівністю Чебишова, оцінити ймовірність того, що число Х появи події А при 100 незалежних випробуваннях знаходитиметься в межах від 40 до 60.
ДВНЗ “Українська академія банківської справи НБУ”
60
15.Нехай проростання насіння деякої культури становить75 %. Користуючись нерівністю Чебишова, оцінити ймовірність того, що з висіяних 1 000 зерен проросте від 700 до 800 зерен включно.
16.Середнє значення довжини деталі дорівнює50 см. Користуючись нерівністю Чебишова, оцінити ймовірність того, що виготовлена деталь виявиться за своєю довжиною не меншою 49,5 см і не більшою
50,5 см при D(X) = 0,1.
17.Ймовірність появи події А в кожному випробуванні дорівнює 0,25. Користуючись нерівністю Чебишова, оцінити ймовірність того, що число Х появи події у800 випробуваннях лежатиме в межах від150
до 250.
18.Монета підкидається 1 000 разів. Оцінити ймовірність того, що відхилення частоти появи герба від ймовірності появи герба за модулем менше, ніж 0,1.
19.При штамповці платівок за даними ВТК брак становить 3 %. Знайти ймовірність того, що при обстеженні партії із 1 000 платівок виявиться, що відхилення від встановленого процента браку менше 1 %.
20.Партія деталей розподілена по ящиках, які мають однакову масу (нетто). З кожного ящика навмання береться по одній деталі і визначаються їх маси. Відомо, що дисперсія по кожному з ящиків не перевищує 4. Встановити, при якому числі ящиків відхилення середньої вибіркової маси деталі від загальної середньої її маси менше, ніж на 0,2 кг, визначається ймовірністю, яка перевищує 0,95.
21.Скільки потрібно провести випробувань, щоб з ймовірністю, не меншою 0,99, можна було б стверджувати, що відхилення відносної частоти від ймовірності події р = 0,4 буде не менше 1 %?
22 При якому числі незалежних випробуваньР( m - p < 0,2) ³ 0,96, якщо n
ймовірність появи події при одному випробуванні дорівнює 0,7?
23.Ймовірність деякої події А в кожному із незалежних випробувань дорівнює 1/3. Оцінити ймовірність того, що частота цієї події відхилиться від її ймовірності за абсолютною величиною менше ніж на 0,01, якщо проведено:
а) 9 000 випробувань; б) 75 000 випробувань.
24.Скільки дослідів з підкиданням монет потрібно провести, щоб з ймовірністю 0,92 можна було очікувати відхилення частоти появ герба від теоретичної ймовірності0,5 за абсолютною величиною менше ніж на 0,01?
ДВНЗ “Українська академія банківської справи НБУ”
61