
- •Введение
- •Основные понятия теории вероятностей
- •1.1. События и действия над ними
- •1.2. Определение вероятности
- •1.3. Элементы комбинаторики
- •1.4. Условная вероятность события
- •1.5. Вероятность суммы двух событий
- •1.6. Формула полной вероятности. Формула Байеса
- •Упражнения
- •2. Повторные независимые испытания
- •2.1. Формула Бернулли
- •2.2. Формула Пуассона
- •2.3. Локальная и интегральная формулы Муавра-Лапласа
- •2.4. Полиномиальная схема
- •Упражнения
- •3. Случайные величины
- •3.1. Закон распределения случайной величины
- •Математические операции над случайными величинами
- •3.3. Математическое ожидание и дисперсия дискретной случайной величины
- •3.4. Функция распределения случайной величины
- •3.5. Непрерывные случайные величины
- •Упражнения
- •4. Основные законы распределения
- •4.1. Биномиальное распределение
- •4.2. Закон распределения Пуассона
- •4.3. Равномерный закон распределения
- •4.4. Показательный закон распределения
- •4.5. Нормальный закон распределения
- •Упражнения
- •5. Закон больших чисел и предельные теоремы
- •5.1. Неравенство Маркова
- •5.2. Неравенство Чебышева
- •5.3. Теорема Чебышева
- •5.4. Центральная предельная теорема
- •Упражнения
- •6. Однородные цепи Маркова
- •Упражнения
- •7. Занимательная теория вероятностей
- •7.1. Занимательные задачи
- •7.2. Парадоксы теории вероятностей
- •Упражнения
- •9. Статистическое распределение выборки
- •Упражнения
- •Упражнения
- •11. Статистические оценки параметров распределения
- •11.1. Точечные оценки
- •Упражнения
- •11.2. Интервальные оценки
- •Упражнения
- •Упражнения
- •13. Статистическая проверка гипотез о вероятностях,
- •средних, дисперсиях. Критерий согласия Пирсона
- •Упражнения
- •14. Регрессия и корреляция
- •14.1. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости
- •14.2. Линейная модель парной регрессии
- •14.3. Корреляционная таблица. Коэффициент корреляции
- •Упражнения
- •Домашняя контрольная работа
- •Библиографический список
- •Приложения. Математико-статистические таблицы

3. «Правило трех сигм». Практически достоверно, что значения нормально распределенной случайной величины заключены в интервале
|
. |
Пример 4.2. Случайная величина распределена нормально с пара- |
|
метрами |
. Найти вероятность того, что случайная величина |
в результате опыта примет значение, заключенное в интервале (12,5; 14).
■
Упражнения
4.1.Вероятность выигрыша в лотерее равна 0,1. Cоставить закон распределения числа выигравших билетов среди 10 приобретенных. Найти математическое ожидание и дисперсию этой случайной величины.
4.2.Устройство состоит из 1000 элементов, работающих независимо друг от друга. Вероятность отказа любого элемента равна 0,002. Необходимо: а) составить закон распределения отказавших элементов; б) найти математическое ожидание и дисперсию этой случайной величины; в) определить вероятность того, что откажет хотя бы один элемент. От-
вет: в) 0,865.
4.3.Математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение нормально распределенной случайной величины Х соответственно равны 20 и 5. Найти вероятность того, что в результате испытания Х примет значение, заключенное в интервале (15, 25).
4.4.Случайная величина Z подчиняется стандартному нормальному закону распределения. Найти вероятность попадания Z в интервалы: а) от
2 до 3; б) менее 2,1.
4.5.Текущая цена акции может быть смоделирована спомощью нормального закона распределения с математическим ожиданием 15 ден. ед.
исредним квадратическим отклонением 0,2 ден. ед. 1. Найти вероятность того, что цена акции: а) не выше 15,3 ден. ед.; б) не ниже 15,4 ден. ед.; в) от 14,9 до 15,3 ден. ед. 2. С помощью правила трех сигм найти границы, в которых будет находиться текущая цена акции. Ответ: 1.
а) 0,9332; б) 0,0228; в) 0,6246; 2.
50