- •Содержание
- •1. Основные теоретические положения
- •1.1. Непрерывные случайные распределения. Плотность распределения
- •Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •Свойства математического ожидания и дисперсии.
- •Медианой Me(X) непрерывной случайной величины называют то ее возможное значение, которое определяется равенством
- •Некоторые распределения непрерывных случайных величин
- •Распределение функции одного случайного аргумента
- •2. Теоретические упражнения
- •3. Индивидуальные задания
- •3.1 Задание 1
- •3.2 Задание 2
- •3.3 Задание 3
- •3.4. Задание 4
- •Условия к заданию 1
- •Продолжение табл. 1
- •Условия к заданию 2
- •Условия к заданию 3
- •4. Примеры решения задач
- •Математическое ожидание
- •5. Применение эвм
- •В нашем случае на эвм находим
- •6. Контрольные вопросы
- •Библиографический список
4. Примеры решения задач
ЗАДАЧА 1. Случайная величина X задана функцией распределения:
Найти:
-
Вероятность того, что в результате испытания X примет значение:
а) меньше 1;
б) не меньше 2,5;
в) заключенное в интервале (1; 2,5).
2. Вероятность того, что в результате n=7 независимых испытаний величина X ровно m=2 раза примет значение, принадлежащее интервалу (1; 2,5).
3. Возможное значение x1, удовлетворяющее условию: с вероятностью p=0,75 случайная величина X в результате испытания примет значение, большее x1.
4. Плотность распределения .
Решение: 1, а) так как при x<2 функция F(x)=0, то F(1)=0, т.е. P(X<1)=0;
1, б) события X2,5 и X<2,5 противоположны, поэтому
P(X2,5)+P(X<2,5)=1.
Отсюда, учитывая, что
P(X<2,5)=F(2,5)=[(x-2)2]x=2,5=(2,5-2)2=0,25,
получим
P(X2,5)=1-0,25=0,75;
1, в) вероятность того, что X примет значение, заключенное в интервале (1; 2,5), равна приращению функции распределения на этом интервале:
P(1<X<2,5)=F(2,5)-F(1)=[(x-2)2]x=2,5-0=0,25-0=0,25.
-
Вероятность того, что X примет значение, заключенное в интервале (1; 2,5) p=P(1<X<2,5)=0,25, q=1-p=1-0,25=0,75; вероятность того, что в результате n =7 независимых испытаний интересующее нас событие наступит ровно m = 2 раза найдем по формуле Бернулли: .
3. События Xx1 и X>x1 противоположные, поэтому
P(Xx1)+P(X>x1)=1.
Следовательно,
P(Xx1)=1-P(X>x1)=1-0.75=0.25.
Так как
P(X=x1)=0, то P(Xx1)=P(X=x1)+P(X<x1)= P(X<x1)=0.8.
По определению функции распределения,
Следовательно, (x1-2)2=0.25, отсюда х1 = 2.5.
4. Плотность распределения равна первой производной от функции распределения:
ЗАДАЧА 2. Непрерывная СВ X задана плотностью распределения на всей оси Ox равенством .
Найти:
-
параметр ;
-
вероятность того, что X примет значение, заключенное в интервале (0,/4);
3) функцию F(x);
4) числовые характеристики M(X), M(2X+1), M0(X), Mе(X).
Решение: 1. Плотность распределения должна удовлетворять условию Потребуем, чтобы это условие выполнялось для заданной функции:
, отсюда .
Вычислим несобственный интеграл
Таким образом, окончательно получим
2. Воспользуемся формулой
По условию Следовательно, искомая вероятность
3. Найдем функцию распределения F(x). Используем формулу
Следовательно
4. Математическое ожидание величины X, возможные значения которой принадлежат всей оси Ox, определяется равенством
Подставив получим
Найдем математическое ожидание СВ
Таким образом, окончательно получаем
Легко убедиться, что функция на всей числовой оси Ox имеет максимум, при x=0, следовательно мода
Кривая распределения симметрична относительно прямой x=0, поэтому и медиана
ЗАДАЧА 3. Непрерывная СВ X задана плотностью распределения
Найти:
1)D(X), D(3X+2);
2) начальные 3, 4 и центральные 3, 4 моменты третьего и четвертого порядков;
3) построить графики функций и .
Решение: 1. Найдем дисперсию СВ X по формуле
.
Подставив сюда (кривая симметрична относительно прямой ), получим:
.
Дважды интегрируя по частям, найдем
Таким образом, окончательно получим .
Найдём дисперсию D(3Х+2):