- •Содержание
- •Тема 2. Классические теоремы теории вероятностей
- •Если события а, в, с совместны, то
- •Формула полной вероятности имеет вид
- •Тема 3. Повторные независимые испытания
- •Тема 4. Случайные величины и законы их распределения
- •Тема 5. Числовые характеристики случайных величин
- •Пусть с – постоянная величина. Тогда
- •Для вычисления дисперсии используется формула
- •Дисперсия обладает свойствами
- •Тема 6. Основные дискретные случайные величины и их числовые характеристики
- •Если случайная величина распределена по закону Пуассона, то
- •Тема 7. Основные непрерывные случайные величины и их числовые характеристики
- •Плотность нормального распределения имеет вид
- •Дисперсия нормального распределения
- •Правило трех сигм записывается в виде равенства
- •2. Для нахождения математического ожидания и дисперсии применим формулы (7.3). Получим следующие значения:
- •Ошибка указания времени часами со скачущей минутной стрелкой имеет равномерное распределение. Определить вероятность того, что при определении времени ошибка не будет превышать 20 секунд.
- •Тема 8. Закон больших чисел и центральная предельная теорема
- •В предельной форме утверждения теоремы Бернулли имеют вид
- •Тема 9. Основные понятия математической статистики. Числовые характеристики
- •На практике для вычисления дисперсии применяется формула
- •Легко установить, что
- •Вычислим размах товарооборота по формуле (9.14). Получим, что
- •Тема 10. Статистические оценки
- •Если дисперсия несмещенной оценки при n→стремится к нулю, то такая оценка будет и состоятельной. Это следует из неравенства Чебышева (см.(8.2))Рдля случайной величины*.
- •Тема 11. Корреляция и регрессия
- •Непосредственно из этого определения следует, что
- •Тема 12. Проверка статистических гипотез
Ошибка указания времени часами со скачущей минутной стрелкой имеет равномерное распределение. Определить вероятность того, что при определении времени ошибка не будет превышать 20 секунд.
Служащий при поездке на работу тратит от 25 до 35 минут. Любое затраченное время на дорогу в этих пределах равновероятно. Определите теоретический вид случайной величины Х – требуемого служащему на дорогу времени. Запишите плотность и функцию распределения этой случайной величины и постройте их графики. Найдите математическое ожидание и дисперсию Х. Вычислите вероятность того, что дорога на работу займет у служащего от 28 до 32 минут.
Автобусы некоторого городского маршрута идут по расписанию с интервалом движения 20 минут. Пассажир подходит к остановке случайно в некоторый момент времени. Случайная величина Х – время ожидания пассажиром автобуса. Требуется определить вероятность того, что пассажир будет ожидать автобус менее 5 минут.
Функция распределения времени работы ЭВМ до первой неисправности имеет вид
F(t) =
При возникновении неисправности она мгновенно обнаруживается, и ЭВМ поступает в ремонт. Ремонт продолжается время Т0, после чего ЭВМ снова включается в работу. Найти плотность f(t) распределения промежутка времени Т между двумя соседними неисправностями. Найти его математическое ожидание и дисперсию. Найти вероятность того, что Т будет больше 3Т0.
Случайная величина распределена по показательному закону с параметром =2. Требуется: 1) записать плотность распределения этой случайной величины; 2) найти вероятность того, что случайная величина примет значение большее ее среднего квадратического отклонения.
Случайная величина Х имеет нормальное распределение с параметрами М(Х) = -2 и (Х)=4. Найти плотность распределения случайной величины Х и построить ее график.
Случайная величина Х распределена по нормальному закону с плотностью вероятностей f(х)=. Определить: 1)ее математическое ожидание и дисперсию; 2) вероятность того, что случайная величина примет какое-нибудь значение в интервале (-7; 5).
Известно, что длина деталей, изготовляемых автоматом, представляет собой величину, распределенную по нормальному закону, и имеет среднее значение 30 см и среднее квадратическое отклонение 0,3 см. Найти вероятность того, что длина наугад взятой детали будет заключена между 29,8 и 30,2 см.
Известно, что вес вылавливаемых в прудах совхоза сазанов подчиняется нормальному закону с математическим ожиданием, равным 600 г, и средним квадратическим отклонением 70 г. Определить вероятность того, что вес наудачу взятого сазана будет:
1) не менее 400 г., 2) не более 800 г, 3) заключен в пределах от 500 до 700 г.
Распределение продавцов по выработке подчинено закону нормального распределения с математическим ожиданием 110% и средним квадратическим отклонением 5%. Определить вероятность того, что выполнение нормы выработки у наудачу выбранного продавца отклонится от ее математического ожидания по абсолютной величине не более чем на 8%.
Известны следующие характеристики непрерывной случайной величины: М(Х)=170, Д(Х)=25. При этом выполняется равенство Р=0,99 994. К какому закону распределения относится эта случайная величина?