- •Теория вероятностей и математическая статистика
- •1. Вычисление вероятности события по классической формуле .
- •2. Вычисление вероятности событий по известным вероятностям других событий, с ними связанных.
- •3. Вычисление вероятности события по формуле полной вероятности
- •4. Построение многоугольника распределения дискретной случайной величины по ее ряду распределения
- •5. Вычисление вероятности попадания случайных величин х подчиненной нормальному законуна заданный интервал
- •1.Решения задач, когда все элементарные события равновероятны:.
- •Решение
- •2. Подсчет геометрических вероятностей:
- •Решение
- •3. Вероятности, связанные с подсчетом числа перестановок:
- •Решение
- •4. Вероятности, связанные с подсчетом числа размещений: .
- •Решение
- •5. Вероятности, связанные с подсчетом числа сочетаний:
- •Решение
- •6. Независимые события .
- •Решение
- •7. Формула полной вероятности:
- •Решение
- •8. Формула Байеса:
- •Решение
- •9. Математическое ожидание , дисперсия, стандартное отклонениедискретной случайной величины.
- •Найти математическое ожидание , дисперсию ,, вероятности .
- •Решение
- •13. Математическое ожидание , дисперсия,стандартное отклонение, вероятностиравномерного распределения.
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •2. Вычисление точечных оценок параметров распределения по выборке
- •Решение
- •Решение
- •3. Вычисление доверительных интервалов для среднего
- •Решение
- •4. Вычисление доверительного интервала для вероятности наступления событияс помощью таблиц нормального распределения.
- •Решение
- •Решение
- •5. Проверка статистических гипотез
- •Решение
8. Формула Байеса:
Умения |
Алгоритм действий |
Формула Байеса: |
1.Выделяется полная группа событий . Подсчитываются вероятности ;
2. Подсчитываются условные вероятности 3. Значения и, подставляются в формулу Байеса. |
Задание 8. 15% всех мужчин и 5% всех женщин – дальтоники. Наугад выбранное лицо оказалось дальтоником. Какова вероятность того, что это мужчина. Число мужчин и женщин считается одинаковым.
Решение
№ п/п |
Алгоритм |
Конкретное соответствие данной ситуации предложенному алгоритму |
1 |
Выделяется полная группа событий - событие – выбранное лицо- дальтоник. |
- событие – наугад выбранное лицо- мужчина. - событие – наугад выбранное лицо-женщина.
|
2 |
Вычисляются условные вероятности . |
|
3 |
Значения иподставляются в формулу Байеса |
9. Математическое ожидание , дисперсия, стандартное отклонениедискретной случайной величины.
Умения |
Алгоритм действий |
Математическое ожидание , дисперсия , стандартное отклонение дискретной случайной величины. |
1. Составляется таблица распределения дискретной случайной величины. 2. Подсчитываются математическое ожидание 3. Подсчитывается дисперсия 4. Подсчитывается стандартное отклонение . |
Задание 9. Случайная величина задана рядом распределения:
|
-3 |
0 |
1 |
4 |
|
0,1 |
0,3 |
0,4 |
0,2 |
|
9 |
0 |
1 |
16 |
Найти математическое ожидание , дисперсию ,, вероятности .
Найти математическое ожидание , дисперсию,.
Решение
№ п/п |
Алгоритм |
Конкретное соответствие данной ситуации предложенному алгоритму |
1 |
Вычисляется математическое ожидание . | |
2 |
Вычисляется дисперсия и . | |
3 |
Вычисляются . | |
4 |
Вычисляются , дисперсию ,. |
10. Биномиальное распределение:
Умения |
Алгоритм действий |
Биномиальное распределение: |
1.Подсчитываются нужные биномиальные коэффициенты. 2.Значения подставляются в формулу Бернулли. |
Задание 10. Футболист бьёт 5 раз пенальти. Вероятность, забить при одном ударе – 0,8. какова вероятность того, что будет забито ровно 3 мяча? Более 2? Найти математическое ожидание , дисперсию .
Решение
№ п/п |
Алгоритм |
Конкретное соответствие данной ситуации предложенному алгоритму |
1 |
Записываются значения . | |
2 |
Вычисляются | |
3 |
Вычисляется математическое ожидание . | |
4 |
Вычисляется дисперсия |
11. Распределение Пуассона:
Умения |
Алгоритм действий |
Распределение Пуассона: |
1. Определяется значение параметра распределения Пуассона. 2.Вероятности или берутся из таблицы или подсчитываются самостоятельно. |
Задание 11. Количество принимаемых за час звонков по домашнему телефону имеет распределение Пуассона. Среднее количество принимаемых за час звонков. Какова вероятность того, что будет принято за час точно 3 звонка? Более 2 звонков?
Решение
№ п/п |
Алгоритм |
Конкретное соответствие данной ситуации предложенному алгоритму |
1 |
Записывают значения . | |
2 |
Вычисляется или берется из табл. 1 | |
3 |
Вычисляется или определяется с помощью табл. 2 . |
12. Математическое ожидание , дисперсия, стандартное отклонение, вероятностинепрерывной случайной величины.
Умения |
Алгоритм действий |
Математическое ожидание , дисперсия , стандартное отклонение , вероятности непрерывной случайной величины. |
1. Выписывается функция распределения и плотность распределениянепрерывной величины 2. Подсчитывается математическое ожидание 3. Подсчитывается дисперсия 4. Подсчитывается стандартное отклонение 5. Подсчитывается |
Задание 12. Функция плотности случайной величины имеет вид:
Найти математическое ожидание , дисперсию ,