Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Типовой расчет

.pdf
Скачиваний:
87
Добавлен:
01.04.2014
Размер:
739.61 Кб
Скачать

Министерство образования Республики Беларусь Учреждение образования

БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНФОРМАТИКИ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ

___________________________________________________________

Кафедра вычислительных методов и программирования

«ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА»

Методические указания по типовому расчету для студентов всех специальностей заочной формы обучения

Минск 2009

УДК 519.21 (075.8) ББК 22.17 я 73 Т 33

Составители:

А.И. Волковец, А.Б. Гуринович, А.В. Аксенчик,

Т 33

Теория вероятностей и математическая статистика: Методические указания по типовому расчету./ Составители: А.И. Волковец, А.Б. Гуринович, А.В. Аксенчик - Мн.: БГУИР, 2009.- 82 с.: ил.

ISBN 978-985-488-101-0

Методические указания содержат краткое изложение необходимого теоретического материала и руководство к решению всех 11 видов задач типового расчета по 17 темам, определенным типовой рабочей программой изучения данной дисциплины. Условия задач, рекомендуемых для типового расчета, приведены в методическом издании: «Теория вероятностей и математическая статистика»: Сборник задач по типовому расчету./ Составители: А.В. Аксенчик и др. Полное изложение необходимого теоретического материала приведено в издании: Волковец А.И., Гуринович А.Б. «Теория вероятностей и математическая статистика» Конспект лекций для студентов всех специальностей очной формы обучения БГУИР.

УДК 519.21 (075.8) ББК 22.17 я 73

ISBN 978-985-488-101-0

© БГУИР, 2009

2

 

СОДЕРЖАНИЕ

 

1 СЛУЧАЙНЫЕ СОБЫТИЯ. ВЕРОЯТНОСТЬ СОБЫТИЯ.................................................................................

4

2.

ТЕОРЕМЫ СЛОЖЕНИЯ И УМНОЖЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ .....................................................................

8

3.

ФОРМУЛА ПОЛНОЙ ВЕРОЯТНОСТИ. ФОРМУЛА БАЙЕСА....................................................................

11

4.

ПОВТОРЕНИЕ НЕЗАВИСИМЫХ ОПЫТОВ ....................................................................................................

14

5.

ДИСКРЕТНАЯ СЛУЧАЙНАЯ ВЕЛИЧИНА ......................................................................................................

16

6.

НЕПРЕРЫВНАЯ СЛУЧАЙНАЯ ВЕЛИЧИНА...................................................................................................

20

7.

ЗАКОН РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ФУНКЦИИ СЛУЧАЙНОГО АРГУМЕНТА...................................................

24

8.

ДВУХМЕРНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ...................................................................................................

26

9.

ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СУММЫ И ПРОИЗВЕДЕНИЯ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН...........

31

10. ОБРАБОТКА ОДНОМЕРНОЙ ВЫБОРКИ ......................................................................................................

34

11. ОБРАБОТКА ДВУХМЕРНОЙ ВЫБОРКИ.......................................................................................................

51

ЛИТЕРАТУРА...............................................................................................................................................................

59

3

1 СЛУЧАЙНЫЕ СОБЫТИЯ. ВЕРОЯТНОСТЬ СОБЫТИЯ

Случайное событие - любой факт в опыте со случайным исходом, который может произойти или не произойти. Любое случайное событие А, возможное в данном опыте, есть некоторое подмножество универсального множества исходов этого опыта.

Событие А называется достоверным, если A = Ω , т.е. происходит в каждом опыте.

Событие А называется невозможным, если A = , т.е. никогда не происходит в данном опыте.

Противоположным событием A называется событие, которое происходит тогда, когда не происходит событие А.

Суммой или объединением двух событий А и В (обозначается

A+B, A B) называется событие, состоящее в появлении или события А, или

событии В, или А и В одновременно.

Произведением или пересечением двух событий А и В (обозначается A B, A B ) называется событие, состоящее в появлении и события А, и события

В одновременно или совместно.

Несовместными событиями А и В называются такие, для которых появление в одном опыте невозможно. Для несовместных событий A B = .

Аксиома 1. Вероятность p(А) случайного события А есть функция множества элементарных исходов, благоприятных событию А, и вероятность

любого события принимает значения:

 

0 p ( A ) 1 ,

(1.1)

причем p( ) = 0, p() =1 .

Аксиома 2. Вероятность суммы несовместных случайных событий равна сумме вероятностей этих событий:

p ( n

A i ) = n

p ( A i ) , A i A j = , i j

(1.2)

i =1

i =1

 

 

4

Следствие аксиом 1 и 2: Вероятность прямого события p(A) и

вероятность противоположного события p(A) связаны соотношением

p (

 

) = 1 p ( A )

(1.3)

A

Классическое определение вероятности: вероятность события А определяется по формуле

p (A ) = mn ,

(1.4)

где n - число всех возможных, равновероятных исходов данного опыта; m - число исходов, благоприятствующих появлению события.

Геометрическое определение вероятности. Пусть в некоторую

область случайным образом бросается точка T,

T

причем все точки области равноправны в

отношении попадания точки T. Тогда за

A

 

вероятность попадания точки T в область A

 

принимается отношение

 

p (A ) =

S ( A )

 

 

,

(1.5)

S ( )

где S(A) и S() — геометрические меры (длина, площадь, объем и т.д.) областей A и соответственно, А – область благоприятствующих исходов, - область всех возможных исходов опыта.

Основные комбинаторные формулы

При решении задач по классическому определению вероятности используются следующие комбинаторные формулы.

Размещения:

- без повторений элементов

Anm = n ( n 1) ... ( n ( m 1)) =

n !

(1.6)

( n m ) !

 

 

- c повторением элементов

 

 

Anm = n m

 

(1.7)

5

Формулы для размещений позволяет подсчитать количество комбинаций из n элементов по m, где комбинации будут отличаться как самими элементами, так и расположением их относительно друг друга.

Сочетания:

- без повторений элементов

C nm =

n ( n 1) ... (n (m 1))

=

 

n!

.

(1.8)

 

(n

m )! m!

 

1 2 3 ... m

 

 

 

 

- с повторением элементов

 

 

 

 

 

 

 

C)nm = C nm+ m 1 =

(n + m 1)!

 

 

(1.9)

 

 

m !(n 1)!

 

 

 

Формулы для сочетаний позволяет подсчитать количество комбинаций из n элементов по m, где комбинации будут отличаться только самими элементами, т.е. каждая комбинация хотя бы одним элементом должна отличаться от другой.

Перестановки:

Pn = Ann = 1 2 ... n = n !, P0 = 0 ! = 1

(1.10)

Формула для перестановок позволяет подсчитать количество комбинаций из n элементов, где комбинации будут отличаться только расположением их относительно друг друга.

Пример 1.1. Какова вероятность того, что наудачу взятый телефонный номер из 7 цифр имеет все цифры различные.

Решение. Определим событие А. Событие А состоит в том, что в семизначном номере все цифры различны. Так как номер семизначный, а цифр всего 10, то общее число исходов n опыта равно числу размещений c

повторением элементов из 10 по 7 - A107 =107 (любая цифра в первой позиции может сочетаться с любой цифрой во второй позиции: имеем 10 10 комбинаций, любое число в первых двух позициях может сочетаться с любым числом в третьей позиции и т.д., всего может быть 107 номеров). Для подсчета

6

благоприятствующих исходов подходит формула для размещений без

повторения элементов – m= A7 . Тогда

p(A) = m =

 

A107

= 10 9 8 7 6 5 4 0,06 .

107

10

n

 

107

Пример 1.2:

 

 

 

 

 

Наудачу взяты два положительных числа x и y, причем

x 5, y 4. Найти

вероятность того, что y + ax b 0 и

y cx 0 , если a=2, b=10, c=2.

Решение. Подставляя значения коэффициентов в неравенства, получаем:

y + 2 x 10

(а)

y 2 x

Строим на рисунке 1.1 оси координат и область, которая определяет пространство элементарных событий Ω, она задается неравенствами x 5, y 4 ,

а на рисунке 1.1 отображается в виде прямоугольника.

Y

y=10-2x

 

y=2x

10

 

8

 

 

 

6

 

 

 

4

 

 

 

2

 

 

X

 

 

 

0

 

 

 

0

2

4

6

Рис. 1.1.

Площадь прямоугольника S=4·5=20 [условных единиц]. Область благоприятствующих исходов определяется неравенствами (а), поэтому строим на рисунке прямые, которые задаются из неравенств (а). Заштрихованная на рисунке 1.1 область и описывает благоприятствующие исходы (с учетом всех возможных значений), площадь этой заштрихованной трапеции равна

SА= 52+1 4 =12 [условных единиц]. Тогда вероятность события А:

p( A) =

S A

=

12

= 0, 6 .

S

20

 

 

 

7

2. ТЕОРЕМЫ СЛОЖЕНИЯ И УМНОЖЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ

Вероятность суммы (объединения) двух произвольных случайных событий (т.е. которые могут происходить совместно) равна сумме вероятностей каждого из событий минус вероятность их совместного появления:

p(A + B) = p(A)+ p(B)- p(AB)

(2.1)

Для трех произвольных событий:

 

p ( A + B + C ) = p (A )+ p (B )+ p (C )- p ( A B ) - p ( B C ) - p ( A C ) + p ( A B C )

(2.2)

Для n произвольных событий:

 

p( A1 + A2 +... + An ) =1p(

 

 

 

...

 

) .

 

A1

A2

An

(2.3)

Событие A называется независимым от события B, если возможность наступления события A не зависит от того, произошло событие B или нет. В противном случае события являются зависимыми.

Условной вероятностью p(В/А) называется вероятность события В, вычисленная при условии (в предположении), что событие А произошло. Для

независимых событий p(В/А)= p(В).

Вероятность произведения (пересечения) двух случайных событий равна вероятности одного из них, умноженной на условную вероятность второго при

наличии первого.

 

p( AB) = p( A) p(B / A) = p(B) p( A / B)

(2.4)

Для независимых событий

 

p( AB) = p( A)P(B)

(2.5)

Вероятность произведения n произвольных событий Ai (i =1,2,,n) равна

 

p(A1 A2 An ) = p(A1) p(A2 / A1) p(A3 / A1 A2 ) p(An / A1 A2 An1),

(2.6)

где p(Ak / A1 Ak 1) ) – условная вероятность появления события Ak, при

 

условии, что события A1, A2 ,, Ak 1 в данном опыте произошли.

 

В случае независимых событий данная формула упрощается:

 

8

p(A1 A2 An ) = p(A1) P(A2 ) P(An ) .

(2.7)

Пример 2.1. Вычислительная машина (ВМ) состоит из n блоков. Вероятность безотказной работы в течении времени Т (надежность) первого блока равна p1 , второго – p2 , и т.д.. Блоки отказывают независимо друг от друга. При отказе любого блока отказывает ВМ. Найти вероятность того, что ВМ откажет за время Т.

Решение. Рассмотрим события А1 – отказывает 1-й блок, А2 – отказывает 2-й блок и т.д.. Пусть событие В – отказывает вычислительная машина. Это событие выполнится тогда, когда выполнится или событие А1 , или событие А2 и т.д.. Видим, что следует применять теорему о сумме или объединении n произвольных событий, формула (2.3):

p( A1 + A2 +... + An ) =1p( A1 A2 ... An ) .

События Ai являются независимыми, поэтому правая часть запишется в виде: p(B) = p( A1 + A2 +... + An ) =1p( A1 ) P( A2 ) ... P( An ) .

Найдем вероятности противоположных событий Ai (здесь событие Ai - i-й блок работает):

p(Ai ) = pi

Окончательно получаем:

n

p(B) =1p1 p2 ... =1pi .

i=1

Пример 2.2. Дана схема электрической цепи, рис. 2.1:

A

B

 

 

2

 

1

3

1

3

2

Рис. 2.1. Рис. 2.1

9

Вероятности работы элементов цепи 1, 2, 3 соответственно равны p1=0,7; p2=0,8; p3=0,9. Элементы цепи отказывают независимо друг от друга. Найти вероятность того, что ток пройдет из точки 1 в точку 2.

Решение. Опишем через события работу элементов цепи. Пусть событие А1 состоит в том, что работает элемент 1, событие А2 состоит в том, что работает элемент 2, событие А3 состоит в том, что работает элемент 3. Тогда, соответственно, вероятности этих событий запишутся так: p(А1)= p1, p(А2)= p2, Р(А3)= p3. Найдем вероятности противоположных событий (т.е. того, что элементы 1, 2, 3 не работают и ток через них не идет), используя (1.3): p( A1 )=1 - p1, p( A2 )=1 - p2, p( A3 )=1 - p3 .

Анализируем заданную цепь и определяем участки цепи с последовательным и параллельным соединением. На рис. 2.1 элементы 2, 3 соединены параллельно. А элемент 1 соединен последовательно с элементами 2, 3. Поэтому введем событие А состоящее в том, что ток пройдет из точки 1 в точку 3, оно выполнится тогда, когда будет работать элемент 1. Можно записать: А=А1. Введем событие В состоящее в том, что ток пройдет из точки 2 в точку 3, оно выполнится тогда, когда будут работать или элемент 2, или элемент 3. Тогда событие В можно описать так: B = A2 A3 . Рассмотрим событие

С состоящее в том, что ток пройдет из точки 1 в точку 2, оно выполнится тогда,

когда выполнится и событие

А и событие В.

Событие С запишется так:

C = A B . По условию задачи необходимо найти вероятность события С (учтем,

что события А и В независимы), используем (2.5):

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

p(C) = p(A B) = p(A) P(B)

(2.8)

Найдем вероятности событий, входящих в правую часть формулы (2.8).

p(A) = p(A1 ) = p1 .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

p(B) = p(A2 + A3 ) =

 

см. формулу (2.3)

 

 

=1p(

 

2

 

3 ) =1p(

 

2 ) p(

 

3 ) =1(1p2 )(1p3 ).

 

 

A

A

A

A

Подставляя полученные значения в формулу (2.8), получим:

1

[

2

3

]

[

]

= 0,686.

P(C) = P(A) P(B) = p

1

(1p )(1p )

 

= 0,7 10, 2

0,1

10

Соседние файлы в предмете Теория вероятностей и математическая статистика