
- •Казанский кооперативный институт (филиал) теория вероятностей и математическая статистика тестовые задания
- •Паспорт
- •Тема 5. Теория вероятностей. Основные законы распределения дискретных случайных величин. Формула Бернулли 21
- •Тема 5. Теория вероятностей. Основные законы распределения дискретных случайных величин. Формула Бернулли 48
- •Тема 1. Теория вероятностей. Случайные события. Частота и вероятность
- •Тема 2. Теория вероятностей. Основные формулы для вычисления вероятностей
- •Тема 3. Теория вероятностей. Основные теоремы теории вероятностей: сложение, умножение, формула полной вероятности
- •Тема 4. Теория вероятностей. Формула Байеса, вероятность появления хотя бы одного события
- •Тема 5. Теория вероятностей. Основные законы распределения дискретных случайных величин. Формула Бернулли
- •Тема 6. Теория вероятностей. Основные законы распределения дискретных случайных величин. Локальная теорема Муавра-Лапласа, формула Пуассона
- •Тема 7. Теория вероятностей. Основные законы распределения дискретных случайных величин. Интегральная теорема Лапласа
- •Тема 8. Теория вероятностей. Определение дискретной случайной величины и её законы распределения
- •Тема 9. Теория вероятностей. Числовые характеристики: математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое отклонение
- •Тема 10. Теория вероятностей. Непрерывные случайные величины: функция распределения случайной величины
- •Тема 11. Теория вероятностей. Плотность вероятности. Числовые характеристики. Моменты случайных величин
- •Тема 12. Теория вероятностей. Законы распределения непрерывных величин: нормальное, равномерное, показательное
- •Тема 13. Теория вероятностей. Понятие закона больших чисел
- •Тема 14. Математическая статистика. Генеральная и выборочная совокупности
- •Тема 15. Математическая статистика. Интервальные оценки параметров распределения. Непрерывное и дискретное распределения признаков
- •Тема 16. Математическая статистика. Характеристики вариационного ряда
- •Тема 17. Математическая статистика. Доверительные вероятности, доверительные интервалы
- •Тема 18. Математическая статистика. Регрессионный анализ, корреляционный анализ
- •Тема 1. Теория вероятностей. Случайные события. Частота и вероятность
- •Тема 2. Теория вероятностей. Основные формулы для вычисления вероятностей
- •Тема 3. Теория вероятностей. Основные теоремы теории вероятностей: сложение, умножение, формула полной вероятности
- •Тема 4. Теория вероятностей. Формула Байеса, вероятность появления хотя бы одного события
- •Тема 13. Теория вероятностей. Понятие закона больших чисел
- •Тема 14. Математическая статистика. Генеральная и выборочная совокупности
- •Тема 15. Математическая статистика. Интервальные оценки параметров распределения. Непрерывное и дискретное распределения признаков
- •Тема 16. Математическая статистика. Характеристики вариационного ряда
- •Тема 17. Математическая статистика. Доверительные вероятности, доверительные интервалы
- •Тема 18. Математическая статистика. Регрессионный анализ, корреляционный анализ
Тема 7. Теория вероятностей. Основные законы распределения дискретных случайных величин. Интегральная теорема Лапласа
1. Случайная величина подчиняется нормальному закону с математическим ожиданием mx = 10 метров и со срединным отклонением Ех = 5 метров. Определить вероятность попадания случайной величины на участок (+13 метров, +21 метр).
+a. Р(+13 <X<+21) = 0,27393;
-bР(+13 <X<+21) = 0,35543;
-c. Р(+13 <X<+21) = 0,16574.
Тема 8. Теория вероятностей. Определение дискретной случайной величины и её законы распределения
1. РЛС способна засечь цель в среднем за 2 минуты. Найти вероятность того, что сигнал о новой цели поступит через 8 минут после засечки предыдущей, если считать поток поступающих сведений о целях стационарным Пуассоновским.
+a. Р(0 <X<8) = 0,981;
-b. Р(0<X<8) = 0,881;
-c. Р(0<X<8) = 0,781.
2. Рыбак в среднем за 1 час вылавливает 30 рыб. Найти вероятность того, что новая рыба будет поймана через 6 минут после вылова предыдущей, если считать поток пойманных рыб стационарным Пуассоновским.
-a. Р(0 <X< 6) = 0,981;
-b. Р(0 <X< 6) = 0,952;
+c. Р(0 <X< 6) = 0,949.
3. Среднее время безотказной работы ЭВМ до регламентных работ 500 часов. Найти вероятность того, что время безотказной работы будет 600 часов, если считать, что время безотказной работы имеет показательное распределение.
-a. Р(X≤ 600) = 0,412;
+b. Р(X≤ 600) = 0,303;
-c. Р(X≤ 600) = 0,318.
4. Аккумуляторной батареи для постоянной работы сотового телефона в среднем хватает на 18 часов. Найти вероятность того, что в течение суток аккумуляторная батарея не разрядится, и сотовый телефон будет работать исправно, если считать, что время работы аккумуляторной батареи имеет показательное распределение.
-a. Р(X≤ 24) = 0,212;
-b. Р(X≤ 24) = 0,354;
+c. Р(X≤ 24) = 0,266.
5. Цена деления углоизмерительного прибора 3,6 секунды. Найти вероятность того, что ошибка определения угла по своему абсолютному значению не превысит 1 секунды.
-a. Р(-1 ≤X≤ 1) = 0,54;
-b. Р(-1 ≤X≤ 1) = 0,58;
+c. Р(-1 ≤X≤ 1) = 0,55.
6. Цена деления сетки бинокля равна 5 делений. Найти вероятность того, что ошибка определения горизонтального угла по своему абсолютному значению не превысит 1 деления.
-a. Р(-1 ≤X≤ 1) = 0,5;
+b. Р(-1 ≤X≤ 1) = 0,4;
-c. Р(-1 ≤X≤ 1) = 0,1.
7. Цена деления шкалы секундомера равна 0,2 секунды. Найти вероятность того, что ошибка снятия отсчёта по секундомеру будет находиться в пределах от 0,01 до 0,1 секунды.
+a. Р(0,01 ≤X≤ 0,1) = 0,45;
-b. Р(0,01 ≤X≤ 0,1) = 0,54;
-c. Р(0,01 ≤X≤ 0,1) = 0,41.
8. Вероятность того, что ошибка измерений по своей абсолютной величине не превысит 10 метров равна 0,8. Определить величину срединной ошибки, характеризующей точность прибора.
-a. Ех = 0,2 м;
+b. Ех = 5,26 м;
-c. Ех = 0,8 м.
9. Вероятность того, что ошибка измерений по своей абсолютной величине не превысит 8 метров равна 0,95. Определить величину срединной ошибки, характеризующей точность прибора.
+a. Ех = 2,76 м;
-b. Ех = 7,6 м;
-c. Ех = 8,42 м.
10. Вероятность того, что ошибка измерений по своей абсолютной величине не превысит 3 метров равна 0,75. Определить величину срединной ошибки, характеризующей точность прибора.
+a. Ех = 1,76 м;
-b. Ех = 2,25 м;
-c. Ех = 4 м.
11. Вероятность того, что ошибка измерений по своей абсолютной величине не превысит 4 метра равна 0,9. Определить величину срединной ошибки, характеризующей точность прибора.
-a. Ех = 3,6 м;
-b. Ех = 4,44 м;
+c. Ех = 1,64 м.
12. Вероятность того, что ошибка измерений по своей абсолютной величине не превысит 8 метров равна 0,7. Определить величину срединной ошибки, характеризующей точность прибора.
-a. Ех = 5,6 м;
+b. Ех = 5,19 м;
-c. Ех = 1,4 м.