- •1.1. Вычисление определителей
- •1.2. Линейные операции над матрицами
- •1.3. Умножение матриц
- •1.4. Ранг матрицы
- •1.5. Обратная матрица
- •1.6. Системы линейных уравнений
- •2.1. Прямоугольные координаты на плоскости
- •2.2. Полярные координаты на плоскости
- •2.3. Прямая на плоскости
- •2.4. Кривые второго порядка
- •2.5. Прямая и плоскость в пространстве
- •2.6. Поверхности второго порядка
- •3.1. Область определения функции
- •3.2. Предел функции
- •3.3. Производные высших порядков
- •3.4. Дифференциальное исчисление фнп
- •3.5. Основные методы интегрирования
- •3.6. Приложения определенного интеграла
- •4.1. Числовые последовательности
- •4.2. Сходимость числовых рядов
- •4.3. Область сходимости степенного ряда
- •4.4. Ряд Тейлора (Маклорена)
- •5.1. Типы дифференциальных уравнений
- •5.2. Дифференциальные уравнения с разделяющимися переменными
- •5.3. Линейные неоднородные дифференциальные уравнения первого
- •5.4. Задача Коши для дифференциального уравнения первого порядка
- •5.5. Линейные дифференциальные уравнения второго порядка с
- •5.6. Дифференциальные уравнения высших порядков, допускающие
- •6.1. Определение вероятности
- •6.2. Теоремы сложения и умножения вероятностей
- •6.3. Полная вероятность. Формулы Байеса
- •6.4. Законы распределения вероятностей дискретных случайных
- •6.5. Законы распределения вероятностей непрерывных случайных
- •6.6. Числовые характеристики случайных величин
6.4. Законы распределения вероятностей дискретных случайных
величин
Тема: Законы распределения вероятностей дискретных случайных величин Вероятность появления события в каждом из 10 независимых испытаний равна . Тогда вероятность того, что в этих испытаниях событие наступит 6 раз можно вычислить как …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Решение: Вероятность того, что в независимых испытаниях, в каждом из которых вероятность появления события постоянна и равна , событие наступит ровно раз, вычисляется по формуле Бернулли: . Так как , , , , то .
Тема: Законы распределения вероятностей дискретных случайных величин Дискретная случайная величина задана законом распределения вероятностей: Тогда ее функция распределения вероятностей имеет вид …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Решение: По определению . Тогда а) при , , б) при , , в) при , , г) при , . Следовательно,
Тема: Законы распределения вероятностей дискретных случайных величин Дискретная случайная величина задана законом распределения вероятностей: Тогда вероятность равна …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Решение: .
6.5. Законы распределения вероятностей непрерывных случайных
величин
Тема: Законы распределения вероятностей непрерывных случайных величин Дан график плотности распределения вероятностей непрерывной случайной величины : Тогда график ее функции распределения вероятностей имеет вид …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Решение: Функция распределения вероятностей непрерывной случайной величины вычисляется по формуле . Тогда: если , то , следовательно ; если , то ; если , то Тогда график будет иметь вид:
Тема: Законы распределения вероятностей непрерывных случайных величин Непрерывная случайная величина задана плотностью распределения вероятностей: Тогда вероятность равна …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Решение: Воспользуемся формулой . Тогда
Тема: Законы распределения вероятностей непрерывных случайных величин Непрерывная случайная величина задана плотностью распределения вероятностей: Тогда значение параметра равно …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Решение: Так как , то , или . Тогда и .
Тема: Законы распределения вероятностей непрерывных случайных величин Непрерывная случайная величина задана функцией распределения вероятностей: Тогда ее плотность распределения вероятностей имеет вид …
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Решение: Плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины вычисляется по формуле: . Тогда и