 
        
        - •Классическое определение вероятности
- •Основные формулы комбинаторики
- •Относительная частота. Статистические определения вероятности
- •Теоремы сложения вероятностей. Теоремы умножения вероятностей. Вероятность появления хотя бы одного события. Формулы полной вероятности и Бейеса
- •Случайная величина. Закон распределения случайной величины. Функция распределения. Числовые характеристики дискретных случайных величин
- •Плотность распределения вероятностей и числовые характеристики непрерывных случайных величин. Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •Основные законы распределения непрерывных случайных величин
- •Закон больших чисел
- •Математическая статистика
- •Приложения
Случайная величина. Закон распределения случайной величины. Функция распределения. Числовые характеристики дискретных случайных величин
Пример.
В магазине
куплено 3 электроприбора: чайник, утюг
и пылесос. Вероятность выхода из строя
в течение гарантийного срока для каждого
из них соответственно равны 
 
 
 .
Составить закон распределения случайной
величины X
– числа приборов, вышедших из строя в
течение гарантийного срока.
.
Составить закон распределения случайной
величины X
– числа приборов, вышедших из строя в
течение гарантийного срока.
Решение. X – число приборов, вышедших из строя, имеет следующие возможные значения:
  все
три прибора не выйдут из строя в течении
гарантийного срока;
 все
три прибора не выйдут из строя в течении
гарантийного срока; 
    
 
  один
прибор выйдет из строя;
 один
прибор выйдет из строя; 
  два
прибора выйдут из строя;
 два
прибора выйдут из строя; 
    
 
  три
прибора выйдут из строя.
 три
прибора выйдут из строя. 
Найдем
соответствующие этим значениям
вероятности. По условию, вероятности
выхода из строя приборов равны: 
 тогда
вероятности того, что приборы будут
рабочими в течение гарантийного срока
равны:
тогда
вероятности того, что приборы будут
рабочими в течение гарантийного срока
равны:


Закон распределения имеет вид:
| 
 | 0 | 1 | 2 | 3 | 
| 
 | 0,684 | 0,283 | 0,032 | 0,001 | 
Проверка:
 1.
1.
Пример. Предприятие выпускает 90 % изделий высшего сорта. Составить закон распределения случайной величины X – числа изделий высшего сорта из трех, взятых наудачу изделий.
Решение. Случайная величина X – число изделий высшего сорта среди трех отобранных изделий может принимать одно из значений: 0, 1, 2, 3. Вероятности этих значений вычисляются по формуле Бернулли:
 ,
,

Закон распределения случайной величины X:
| 
 | 0 | 1 | 2 | 3 | 
| 
 | 0,001 | 0,027 | 0,243 | 0,729 | 
Проверка: = 0,001 + 0,027 + 0,243 +
= 0,001 + 0,027 + 0,243 +
+ 0,729 = 1.
Пример. На сборку поступило 30 деталей, из них 25 стандартных. Сборщик берет наудачу три детали. Составить закон распределения случайной величины X – числа стандартных деталей среди трех взятых.
Решение.
Случайная величина X
– число стандартных деталей среди
отобранных, подчиняется гипергеометрическому
закону распределения   
 .
Воспользуемся формулой:
.
Воспользуемся формулой: 



Закон распределения случайной величины X:
| 
 | 0 | 1 | 2 | 3 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
Проверка: =
=
Пример. Дискретная случайная величина задана законом распределения
| 
 | 2 | 4 | 5 | 7 | 
| 
 | 0,2 | 0,1 | 0,3 | 0,4 | 
Составить
функцию распределения 
 и построить ее график. Найти вероятность
того, что в результате испытания X
примет значение, принадлежащие интервалу
(3;6).
и построить ее график. Найти вероятность
того, что в результате испытания X
примет значение, принадлежащие интервалу
(3;6).
Решение.
1) По определению 
 есть вероятность того, что случайная
величина X
примет значение меньше, чем x.
есть вероятность того, что случайная
величина X
примет значение меньше, чем x.

Таким образом функция распределения примет вид:

Построим
график F(x): 
2)
Найдем вероятность 

 по формуле
по формуле 
 ,
тогда
,
тогда
Пример. Дискретная случайная величина задана законом распределения
| X | 2 | 4 | 5 | 7 | 
| Р | 0,2 | 0,1 | 0,3 | 0,4 | 
Найти:
математическое ожидание M(X),
дисперсию D(X)
и среднее квадратическое отклонение
 .
.
Решение.
По формуле 
 находим математическое ожидание X:
находим математическое ожидание X:

По
формулам 
 и
и 
 найдем дисперсию и среднее квадратическое
отклонение:
найдем дисперсию и среднее квадратическое
отклонение:

| X | 1 | 3 | 4 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | Y | 0 | 2 | 3 | 
| P | 0,1 | ? | 0,6 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | Р | 0,2 | 0,4 | ? | 
Пример. Независимые случайные величины X и Y заданы законами распределения:
а)
найти 

б)
составить закон распределения случайной
величины 
 Найти M(Z),
D(Z)
и проверить
выполняемость свойств
Найти M(Z),
D(Z)
и проверить
выполняемость свойств 
 в) составить закон распределения
в) составить закон распределения 
 .
Найти M(V)
и проверить выполняемость свойства
.
Найти M(V)
и проверить выполняемость свойства 

Решение: а) Так как

Запишем закон распределения случайных величин X и Y с учетом их вероятности:
| X | 1 | 3 | 4 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | Y | 0 | 2 | 3 | 
| P | 0,1 | 0,3 | 0,6 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | Р | 0,2 | 0,4 | 0,4 | 
б)
Суммой случайных величин X
и Y
называется случайная величина 
 возможные значения которой равны суммам
каждого возможного значения величины
X
с каждым возможным значением величины
Y.
Если X
и Y
независимы, то вероятности возможных
значений
возможные значения которой равны суммам
каждого возможного значения величины
X
с каждым возможным значением величины
Y.
Если X
и Y
независимы, то вероятности возможных
значений 
 равны произведениям вероятностей
слагаемых:
равны произведениям вероятностей
слагаемых:
| 
 | 1+0=1 | 1+2=3 | 1+3=4 | 3+0=3 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 3+2=5 | 3+3=6 | 4+0=4 | 4+2=6 | 4+3=7 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
Одинаковые значения величины Z объединяем, складывая их вероятности. Закон распределения случайной величины Z будет иметь вид:
| 
 | 1 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 
| 
 | 0,02 | 0,1 | 0,16 | 0,12 | 0,36 | 0,24 | 



в)
Составим закон распределения 
 .
Произведением случайных величин X
и Y
называется случайная величина
.
Произведением случайных величин X
и Y
называется случайная величина 
 ,
возможные значения которой равны
произведениям каждого возможного
значения X
на каждое возможное значение Y.
Если X
и Y
независимы, то вероятности возможных
значений
,
возможные значения которой равны
произведениям каждого возможного
значения X
на каждое возможное значение Y.
Если X
и Y
независимы, то вероятности возможных
значений 
 равны произведениям вероятностей
сомножителей:
равны произведениям вероятностей
сомножителей:
| 
 | 
 | 
 | 1 | 
 | ||||
| 
 | 0,02 | 0,04 | 0,04 | 0,06 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 0,12 | 0,12 | 0,12 | 0,24 | 0,24 | ||||
Одинаковые значения
величины 
 объединяем, складывая их вероятности.
объединяем, складывая их вероятности.
Закон распределения
 записываем так:
записываем так:
| 
 | 0 | 2 | 3 | 6 | 8 | 9 | 12 | 
| 
 | 0,2 | 0,04 | 0,04 | 0,12 | 0,24 | 0,12 | 0,24 | 
Найдем

Таким образом, 







































