- •Математика
- •Санкт-Петербург
- •Содержание
- •Общие положения
- •2. Методические указания к изучению дисциплины
- •3. Методические указания к выполнению контрольной работы
- •Контрольная работа №1
- •Тема 1. Решение матричных уравнений
- •Каждой квадратной матрице ставится в соответствие число
- •Пример1. Найти а-1 , если .
- •Пример2.
- •Тема 2. Решение систем линейных уравнений
- •Контрольные задания
- •Тема 3. Основы дифференциального исчисления
- •Контрольные задания
- •Тема 4. Функции двух переменных
- •Контрольные задания
- •Тема 5. Неопределенный интеграл
- •Свойства неопределенного интеграла
- •Основные методы интегрирования Непосредственное интегрирование
- •Замена переменой в неопределенном интеграле
- •Интегрирование по частям в неопределенном интеграле
- •Интегрирование рациональных дробей
- •Контрольные задания
- •Тема 6. Определенный интеграл
- •Контрольные задания
- •Тема 7. Дифференциальные уравнения
- •Уравнение с разделяющимися переменными
- •Однородное уравнение первого порядка
- •Линейное уравнение первого порядка
- •Контрольные задания
- •Тема 8. Ряды Рассмотрим выражение вида
- •Контрольные задания
- •Контрольная работа №2
- •Тема 1. Случайные события
- •Контрольные задания
- •Тема 2. Случайные величины
- •Контрольные задания
- •Тема 3. Графический метод решения задачи линейного программирования
- •Контрольные задания
- •Тема 4. Симплекс-метод решения задачи линейного программирования
- •Контрольные задания
- •Тема 5. Транспортная задача
- •Контрольные задания
- •5. Требования к выполнению контрольной работы
- •6.1 Основная литература
- •6.1 Дополнительная литература
- •Содержание дисциплины
- •Тема 5.3. Транспортная задача
- •Образец оформления титульного листа контрольной работы
- •Математика
- •Санкт-Петербург
Тема 2. Случайные величины
Случайной называется величина, которая в результате опыта может принять любое, неизвестное заранее, числовое значение из известной совокупности значений, причем только одно. Например, выпадение числа очков на брошенной игральной кости — случайная величина; до опыта нельзя сказать, какое из возможных значений —1,2,3,4,5 или 6 — она примет.
Дискретной случайной величиной называется такая случайная величина, множество возможных значений которой либо конечное, либо бесконечное, но счетное.
Возможные значения дискретной случайной величины различаются между собой с вероятностной точки зрения. Можно составить таблицу, в которой перечислить все возможные значения дискретной случайной величины с указанием их вероятности. Такая таблица однозначно задает случайную величину и называется законом распределения.
Пусть дискретная случайная величина X принимает возможные значения . В результате опыта случайная величина примет одно и только одно из этих значений. Другими словами, произойдет одно из несовместных событий, образующих полную группу: . Обозначим вероятность этих событий буквами р с соответствующими индексами: . Так как указанные события образуют полную группу, то сумма вероятностей появления возможных значений случайной величины равна 1:
. (1)
Закон распределения, устанавливающий связь между возможными значениями дискретной случайной величины и соответствующими вероятностями, можно задать в виде таблицы:
|
|
|
… |
|
P |
|
|
… |
|
С помощью таблицы распределения можно найти вероятность попадания дискретной случайной величины в заданный интервал.
Существенные особенности случайных величин можно описать некими числовыми параметрами, которые называются числовыми характеристиками, важнейшими из которых являются математическое ожидание и дисперсия.
1). Математическим ожиданием M(X) дискретной случайной величины X называется сумма произведений всех возможных значений случайной величины на соответствующие вероятности появления этих значений:
(2)
Математическое ожидание M(X) — это число, выражающее среднее значение случайной величины. При вычислениях M(X) бывает полезно пользоваться следующими свойствами математического ожидания:
1. ;
2. , где .
2). Дисперсией D(X) случайной величины X называется математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины X от ее математического ожидания:
Дисперсия D(X)— это неотрицательное число, которое характеризует разброс значений случайной величины X вокруг математического ожидания.
Для вычисления дисперсии удобно пользоваться формулой:
(3)
и следующими свойствами дисперсии:
1. ;
2. , где .
Пример. Дискретная случайная величина задана законом распределения
X |
-2 |
-1 |
3 |
4 |
5 |
P |
0,2 |
0,1 |
0,3 |
|
0,3 |
Найти:
1. Вероятность того, что случайная величина примет значение x=4, т.е. =?
2. Математическое ожидание M(X).
Дисперсию D(X).
Вероятность попадания случайной величины в интервал (-1,5; 3].
1. Согласно (1) , тогда 0,2+0,1+0,3+ +0,3=1, откуда =0,1.
2. Математическое ожидание найдем по формуле (2): 2,3.
3. Дисперсию определим по формуле (3). Поскольку для вычислений потребуется , добавим в таблицу распределения строку значений .
X |
-2 |
-1 |
3 |
4 |
5 |
P |
0,2 |
0,1 |
0,3 |
0,1 |
0,3 |
|
4 |
1 |
9 |
16 |
25 |
.
=12,7–2,32=7,41.
4. Для вычисления вероятности попадания случайной величины в интервал (-1,5; 3] определим, какие значения случайной величины попадают в этот интервал, и по теореме сложения вероятностей несовместных событий получим:
.