- •Академия управления
- •Содержание
- •Часть I. Задачи по теории вероятностей 4
- •Глава 1. События и вероятности 4
- •Часть I. Задачи по теории вероятностей Глава 1. События и вероятности
- •1.1 Элементы комбинаторики
- •1.2 Пространство элементарных событий. Полная группа событий. Операции над событиями
- •Задачи.
- •1.3 Задачи на классическое определение вероятности и гипергеометрическое распределение
- •Гипергеометрическое распределение (урновая схема)
- •Задачи.
- •1.4 Геометрические вероятности
- •Задачи.
- •1.5 Формулы сложения и умножения вероятностей
- •Понятия:
- •Формулы умножения вероятностей.
- •Формулы сложения вероятностей.
- •Задачи.
- •1.6 Формула полной вероятности и формула Байеса
- •1. Формула полной вероятности
- •2. Формула Байеса
- •Задачи.
- •1.7 Схема Бернулли. Предельные теоремы для схемы Бернулли
- •5. Локальная теорема Муавра-Лапласа.
- •Задачи.
- •Глава 2. Случайные величины и законы их распределения
- •2.1 Законы и функции распределения случайных величин. Математическое ожидание и дисперсия
- •Задачи.
- •2.2 Важнейшие распределения: биномиальное, Пуассона, показательное, равномерное и геометрическое
- •Задачи.
- •2.3 Нормальное распределение и его свойства
- •Задачи.
- •2.4 Двумерные случайные величины. Совместная функция и плотность распределения случайных величин
- •5. Вероятность попадания в прямоугольную область:
- •Задачи.
- •Часть II. Математическая статистика Глава 3. Доверительные интервалы
- •3.1 Доверительные интервалы при известной и неизвестной дисперсии
- •Задачи.
- •Глава 4. Проверка статистических гипотез
- •4.1 Сравнение дисперсий
- •4.1.1 . Сравнение двух дисперсий нормальных генеральных совокупностей
- •Задачи.
- •4.1.2. Сравнение исправленной выборочной дисперсии с гипотетической генеральной дисперсией нормальной совокупности
- •Задачи.
- •4.2 Сравнение средних генеральных совокупностей
- •4.2.1. Сравнение двух средних генеральных совокупностей, дисперсии которых известны (большие независимые выборки)
- •Задачи.
- •4.2.2. Сравнение двух средних нормальных генеральных совокупностей, дисперсии которых неизвестны и одинаковы (малые независимые выборки.
- •Задачи.
- •4.2.3. Сравнение выборочной средней с гипотетической генеральной средней нормальной совокупности
- •Задачи.
- •Задачи.
- •Глава 5. Элементы теории корреляции
- •Задачи.
- •1. Найти коэффициент корреляции между величинами X и y, совместный закон распределения которых задан следующей таблицей:
- •Глава 6. Цепи Маркова
- •6.1 Цепи Маркова с дискретным временем
- •Задачи.
- •6.2 Цепи Маркова с непрерывным временем
- •Уравнение Колмогорова
- •Финальные вероятности состояний системы.
- •Задачи.
- •6.3. Задачи на использование схемы гибели и размножения
- •Задачи.
- •Глава 1.
- •1.1 Элементы комбинаторики.
- •1.3 Классическое определение вероятности и урновая схема.
- •1.4 Геометрические вероятности.
- •1.5 Формулы сложения и умножения вероятностей.
- •1.6 Формула полной вероятности и формула Байеса.
- •1.7 Схема Бернулли. Предельные теоремы для схемы Бернулли.
- •Глава 2.
- •2.1 Законы и функции распределения случайных величин.
- •2.2 Важнейшие распределения.
- •2.3 Нормальное распределение и его свойства.
- •2.4 Двумерные случайные величины.
- •Глава 3.
- •3.1 Доверительные интервалы при известной и неизвестной дисперсии
- •Глава 4.
- •4.1 Сравнение дисперсий.
- •4.2 Сравнение средних генеральных совокупностей.
- •Глава 5. Элементы теории корреляции.
- •Глава 6.
- •6.1 Дискретные цепи Маркова.
- •Непрерывные цепи Маркова.
- •Задачи на использование схемы гибели и размножения.
- •Приложения
1.5 Формулы сложения и умножения вероятностей.
1. 0,875; 0,833; 0,875; 2. 0,055; 3. 0,585; 4. 0,991; 5. 0,292; 6. ; 7.а) 0,539;
б) 0,00036; в) 0,38; г) 0,461; 8. 0,727; 9. 0,92; 10. 0,115; 13. 0,18; 14. 0,384; 15. 0,002;
16. 0,35; 17. 0,88; 18. 0,675; 19. 0,6; 20.а) 0,03; б) 0,03; в) 0,97; 21. 0,02; 22. 0,28; 23.а) 0,375; б)0,625; 24. 0,44; 25. 0,033; 26. 0,72; 27. 0,7; 28. 0,667; 29. 0,63; 30. 0,238; 32. 0,96;
1.6 Формула полной вероятности и формула Байеса.
1. 0, 002167; 2. 0,44; 3. 0,53; 4. 0,038; 5. 0,545; 6. 0,16; 7.0,808; 8. 0,34; 9. 0,922; 10. вероятность одинаковая; 11.0,915; 12.а) 0,952; б) 0,048; 13. 0,143; 14. 0,946; 15.а) 0,41; б) 0,652; 16. 0,00725; 17. 0,361; 18. 0,227; 19. 0,042; 20. 0,725; 21.а) 0,033; б) 0,36; 22. 0,3; 23. 0,19; 24. 0,6; 25. 0,84; 26. 0,575; 27. 0,429; 28. 0,978; 29.а) 0,136; б) 0,111; 30. 0,96; 31. 0,852; 32. 0,0025; 33. 0,9962; 34. 0,8554;
1.7 Схема Бернулли. Предельные теоремы для схемы Бернулли.
1.а) 0,43; б) 0,149; 2.а) 0,383; б) 0,853; 3. 0,055; 4. 0,528; 5. 7; 6.а) 0,007; б) 1; в) 0,41; 7. 0,902; 8. 0,345; 9.а) 0,347; б) 0,057; 11. от191 до 197; 12. ; 14. 7 и 8; 15.а) 0,006; б)0,398; в) 0,092; г) 0,504; 16.а) 0,581; б) 0,07; в) 0,994; 17. 0,101; 18.а) 0,151; б) 0,983; 19.а) 0,168; б) 0,423; 20.а) 0,161; б) 0,998; 21. 0,012; 22. 0,02; 23.100; 24.а) 0,0207; б) 0,2435; 25. 0,511; 26. а) 0,3487; б) 0,0574; в) 0,9872; 27.а) 0,348; б) 0,239;
в) 0,109; г) 0,254; 28. 0,3; 29. 0,914; 30. 17; 31. 0,046; 32. 0,974; 33. 23; 34.а)0,25; б) 0,75; 35. 0,466; 36.а) 0,3024; б) 0,4404; 0,2114; 0,0404; 0,0024; в) 0,6976; г) 0,2572; 37.а) 0,498;
б) 0,777; в) 0,982; 38. 0,441; 39. 0,5; 40. 5 и p=0,1793; 41. 0,1639; 42. 0,197; 0,345; 0,262; 0,000064; 43.а) ; б) 0,126; 44.а) 0,246; б) 0,669; 46. 0,193; 47. 0,9965;
Глава 2.
2.1 Законы и функции распределения случайных величин.
1. 4. 0,6; 5. 0,366; 7. ; 0,7048; 8. 0,1875;
9. 10. 11. 1/9;
12.а) 281,25; б) 6,319; 16. 0,29; 17. 18.а) 0,5; в) 0; г) 0,354;
19. 20. 21. 62; 22. 23.а) 0,5; в) 0,875;
2.2 Важнейшие распределения.
1.а) 4; б) 0,433; 2. 3; 3. ; 4.а) 0,0025; б) 0,0175; 5.б)
в) 0,451; 6.а) 333,33; б) 0,3; 7. 0,95; 8. 10.а) 0,4065; б) 0,463; в) 0,593; 11. 140; 12. 1,11; 13. 0,4; 14. 15. 16. 0,368; 0,184; 0,0613; 0,0153; 18. 0,223; 19. 0,195; 20. 0,143; 21.а) 0,1563; б) 0,6289;
в) 0,7619; 22. 0,063; 23. 0,23; 24. 0,124; 25. 0,632; 26.а) 0,95; б) 0,199; в) 0,224; г) 0,577; 27.а) 0,091; б) 1; 28. 0,139; 29. 0,368; 30.а) 0,018; б) 0,865; в) 0,004; 31. 4;
2.3 Нормальное распределение и его свойства.
1.а) 0,1587; б) 0,8413; в) 0,5007; 2. 10563; 3. 0,0078; 4. 37520; 5. 8,095; 7. 64;
8.в) 0,029; 9. М(х)=12; D(x)=16; 10.а) 0,159; б) 0,136; в) 0,683; 11.а) 0,1573; б) 0,1573; 12. (23,25;24,75); 13.а) (17,16;32,84); б) (20,84;29,16); 15. 0,125; 16. 0,866; 17. 0,1026;
18. 0,86; 19. 0,533; 20. 3; 21. 0,9973; 22. 0,3; 23.а) 0,8185; б) 0,9938; в) 0,1587; г) 0,9972; 24. 0,866; 25. 1,0156; 26. 27.а) 0,999; б) 0,776;