- •1. Определение вероятности. 1
- •2. Условная вероятность. Независимое событие. Формула умножения вероятности.
- •4.Последовательность независимых испытаний. Схема Бернулли. Формула Пуассона.
- •Формула Пуассона
- •5.Наивероятнейшее число наступления события.
- •6. Локальн теорема и интегральная теорема Муавр- 3
- •7. Св. Функции распределения и их свойства.
- •8.Числовые хар-ки случайной величины. 4
- •9.Биномиальный закон распределения.
- •10.Распределение Пуассона. Равномерное распределение.
- •11. Показательное или экспоненциальное распределение.
- •12. Нормальный закон распределения. Числовые 6 характеристики.
- •14.Многомерные случайные величины(св)
- •15.Неравенство Маркова. Неравенство Чебышева.
- •16. Т.Чебышева. Т.Бернули. 8
- •17. Теорема Ляпунова:
- •Элементы математической статистики Генеральная выборочная совокупность
- •Повторная и бесповторная выборка
- •Репрезентативная выборка
- •Статистическое распределение выборки
- •Методы построения точечных оценок
- •Билет №1 10
- •Билет №2
- •Билет №3
- •Билет №4
- •Билет № 5
- •Билет 6.
- •Билет 7
- •Билет 8
- •Билет 9.
- •Билет 10.
- •Билет 11.
- •Билет 12.
- •Билет № 13
- •Билет 14.
- •Билет 15. 16
- •Билет 16.
- •Билет 17.
- •Билет 18.
- •Билет 19.
- •Билет 20. 18
- •Билет 27.
- •Билет 28.
- •1.Теория вероятности
- •3 Т. «Сложения вероятности несовместных событий 20
- •5Формула полной вероятности
- •6.Вероятность наступления хотя бы 1-го события
- •10Вероятность отклонения относительной частоты от постоянной вероятности
- •11Случайная величина
- •12Интегральная ф-ия распределения
- •13Дифференциальная ф-ия распределения вероятностей св (её плотность)
- •14Числовые хар-ки св
- •15Дисперсия св (дискретной)
- •16Среднеквадратическое отклонение св х –
- •17Моменты св х:
- •18Важнейшие з-ны распределения вероятностей cв:
- •21Т.Чебышева
- •22Т. Ляпунова
- •26Вероятность попадания случайной точки в полосу
- •29Числовые хар-ки 2-мерной св (с-мы св):
- •31Нормальное распределение с-мы 2-х св
Билет 8
Определить доверительный интервал, покрывающий М.О. с надежностью γ=0,99, если по данным выборки n=100 найдены .
Завод отправил на базу 700 изделий. Вероятность повреждения изделия в пути 0,001. Найти вероятность того, что в пути будет повреждено менее 3-х изделий.
6) Производятся 3 независимых выстрела по мишени. Вероятность попадания в цель при первом выстреле равна 0,6; при втором – 0,7; при третьем – 0,8. Случайная величина Х – число попаданий в цель. Найти M(X) и D(X).
Для начала нужно составить закон распределения СВ X:
xi |
0 |
1 |
2 |
3 |
pi |
p(B0) |
p(B1) |
p(B2) |
p(B3) |
p1=0.6 – вер-ть попад-я при первом выстреле;…
p(B0)=q1 q2 q3; p(B1)=p1 q2q3+ q1 p2 q3+ q1 q2 p3; p(B2)=p1 p2q3+ q1 p2 p3+ p1 q2 p3;
p(B0)=p1 p2 p3;
Билет 9.
4) В партии из 1000 деталей имеется 10 дефектных. Найти вероятность того, что из 40 деталей этой партии 6 окажутся дефектными.
5)Найти эмпирическую функцию распределения по 14 данным выборки:
-
xi
3
6
9
12
15
mi
5
15
30
25
15
Найти частоты pi и составить:
6)На завод поступают детали из трех цехов . Из первого – 30%, второго – 50%, третьего – 20%. Вероятности выпуска бракованной детали цехами соответственно равны 0,1; 0,15; 0,12. Взятая наугад деталь оказалась бракованной. Найти вероятность того, что она выпущена вторым цехом.
Ф-ла Бейеса:
Билет 10.
Проверить с помощью критерия Пирсона: согласуются ли эмпирические и теоретические расчеты при α=0,1 (нормальный закон).
-
xi
5
15
28
21
12
8
mi'
6
14
26
23
10
10
Наверное α=0,01
Для сигнализации о пожаре установлены 2 независимо работающих устройства. Вероятность того, что при пожаре сработает первое устройство, равно 0,9; второе – 0,8. Найти вероятность того, что при пожаре сработает хотя бы одно устройство.
Вероятность хоть одного события: P(A)=1-q1q2=1-(1-p1) (1-p2)
Найти M(X) и D(X) случайной величины, распределенной по закону:
-
xi
0
1
2
3
4
pi
0,1
0,15
0,3
0,3
0,15