- •Зуева т.В. Теория вероятностей и математическая статистика
- •Введение
- •Задача № 1
- •1.1. Случайные события
- •1.2. Операции над случайными событиями
- •1.3 Классическое определение вероятности и случайного события
- •1.4. Свойства вероятностей
- •Задача № 1
- •Задача № 2
- •1.5. Условная вероятность
- •Задача № 3
- •1.6. Формула полной вероятности
- •Задача № 4
- •1.7. Формула Байеса (гипотез)
- •Задача № 5
- •Задача № 2
- •2.1. Независимые испытания. Формула Бернулли
- •Задача № 6
- •2.2. Асимптотические формулы для вычисления Pmn
- •Задача № 7
- •Задача № 8
- •Задача № 3
- •3.1. Понятие случайной величины и её функция распределения
- •Задача № 9
- •3.2. Дискретная случайная величина и её числовые характеристики
- •Задача № 10
- •Задача № 11
- •Задача № 4
- •4.1. Случайные величины непрерывного типа
- •Задача № 12
- •4.2. Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •5.1. Нормальный закон распределения и его характеристики
- •5.2. Связь нормального закона распределения с функцией Лапласа
- •Вариант № 2
- •Вариант № 3
- •Вариант № 4
- •Вариант № 5
- •Вариант № 6
- •Вариант № 7
- •Вариант № 8
- •Вариант № 9
- •Вариант № 10
- •Вариант № 11
- •Вариант № 12
- •Вариант № 13
- •Вариант № 14
- •Вариант № 15
- •Вариант № 16
- •Вариант № 17
- •Вариант № 18
- •Вариант № 19
- •Вариант № 20
- •Вариант № 21
- •Вариант № 22
- •Вариант № 23
- •Вариант № 24
- •Вариант № 25
Вариант № 17
1. Баскетболист, бросив игральную кость, делает столько бросков по корзине, сколько очков выпало на игральной кости. Какова вероятность того, что при этом будет ровно три попадания, если вероятность попадания при каждом броске равна 0,6?
2. Баскетболист делает 6 бросков по корзине. Вероятность попадания при каждом броске 0,8. Определить вероятность того, что произошло не менее двух попаданий?
3. Определить математическое ожидание М(х). дисперсию D(x), вероятность попадания в интервал (-1; 5] (Р(-1<X )), если закон распределения дискретной случайной величины Х задан таблицей
X |
-3 |
-1 |
2 |
4 |
5 |
P |
0,4 |
0,3 |
0,1 |
0,1 |
0,1 |
Построить график функции распределения F(x).
4. Непрерывная случайная величина Х задана плотностью распределения f(x). Найти неизвестный коэффициент А, математическое ожидание, дисперсию, интегральную функцию распределения и вероятность попадания Х в интервал (0; 2).
f(x) =
5. Считая, что Х – нормально распределенная случайная величина, которая задается функцией распределения
F(x) = A * ,
найти А, М(х), D(x), P(-3<X<-1).
Вариант № 18
1. С первого автомата поступает 45% деталей, со второго – 30%;. с третьего – 25%. Среди деталей первого автомата 5% негодных, второго – 10%, третьего – 8%. Поступившая на сборку деталь годная. Какова вероятность, что шестерка выпадет 25 или 21 раз?
2. Игральную кость бросают 125 раз. Какова вероятность, что шестерка выпадет 25 или 21 раз?
3. Определить математическое ожидание М(х), дисперсию D(х), вероятность попадания на интервал (3,8] (Р(3<X ), если закон распределения дискретной случайной величины Х задан таблицей
-
X
1
3
4
7
8
P
0,5
0,1
0,1
0,2
0,1
Построить график функции распределения F(X).
4. Непрерывная случайная величина Х задана плотностью распределения f(x). Найти неизвестный коэффициент А, математическое ожидание, дисперсию, интегральную функцию распределения и вероятность попадания Х в интервал (-2; 0).
f(x)=
5. Считая, что Х – нормально распределенная случайная величина, которая задается функцией распределения
F(x) = A* ,
найти А, М(х), D(x), P(-3<X<3).
Вариант № 19
1. Бросили три монеты. Стрелок делает столько выстрелов, сколько выпало на них «орлов». Вероятность попадания при одном выстреле равна 0,6. Какова вероятность, что стрелок попадет ровно два раза?
2. Вероятность того, что при одном выстреле стрелок попадает в цель, равна 0,8. Найти вероятность того, что 21-е попадание будет ровно в 26-м выстреле.
3. Определить математическое ожидание М(х), дисперсию D(х), вероятность попадания интервал (2; 5] (Р(2<X 5)), если закон распределения случайной величины Х задан таблицей
-
X
0
2
3
5
6
P
0,3
0,2
0,1
0,2
0,2
Построить график функции распределения F(x)
4. Непрерывная случайная величина Х задана плотностью распределения f(x). Найти неизвестный коэффициент А, математическое ожидание, дисперсию, интегральную функцию распределения и вероятность попадания Х в интервал (0; 4).
f(x) =
5. Считая, что Х – нормально распределенная случайная величина, которая задается функцией распределения
f(x) = A * ,
найти А, М(х), D(x), Р(о<X<2).