- •Введение
- •Алгебра событий
- •Классификация событий
- •Aлгебра событий
- •Решение задач
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Вероятность события
- •Статистический подход к понятию вероятности
- •Классическое определение вероятности
- •Геометрическая вероятность
- •Аксиомы вероятности
- •Элементы комбинаторики
- •Решение задач
- •Сложение и умножение вероятностей
- •Условная вероятность.
- •Теорема сложения вероятностей совместных событий
- •Решение задач
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Формулы полной вероятности и Байеса
- •Решение задач
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Повторные независимые испытания
- •Наиболее вероятное число появлений события
- •Приближение Пуассона
- •Локальная и интегральная теоремы Лапласа
- •Отклонение частоты появления события от его вероятности
- •Решение задач
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Случайные величины и их распределения
- •Случайные величины
- •Закон распределения дискретной случайной величины
- •Функция распределения случайной величины
- •Плотность распределения случайной величины
- •Решение задач
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Числовые характеристики случайных величин
- •Математическое ожидание
- •Дисперсия
- •Решение задач
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Законы распределения случайных величин
- •Биномиальное распределение
- •Распределение Пуассона
- •Равномерное распределение
- •Экспоненциальное распределение
- •Нормальное распределение (распределение Гаусса)
- •Решение задач
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Индивидуальные задания
- •Вариант 1
- •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
- •Содержание
2.2. ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН 73
и
M[A + B + C + D] = M[A] + M[B] + M[C] + M[D] = 14 M[A2] = M[B2] = M[C2] = M[D2] =
= 1/6 · (12 + 22 + 32 + 42 + 52 + 62) = 916
D[A] = D[B] = D[C] = D[D] = 916 − (3.5)2 = 916 − 494 = 3512 D[A + B + C + D] = D[A] + D[B] + D[C] + D[D] =
= 4 · 3512 = 353 = 11.7 √
σ[A + B + C + D] = 11.7 = 3.415.
2.2.4Задачи для самостоятельного решения
Задача. 2.2.1 Прибор состоит из четырех независимо работающих элементов.
Число работающих элементов — случайная величина, распределенная по закону:
x |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
p |
0.02 |
0.15 |
0.35 |
0.36 |
A |
Найти: A, математическое ожидание M[X], M[2X + 4], дисперсию D[X], D[5X − 6], среднее квадратичное отклонение
σ[X].
Ответ: A = 0.12; M[X] = 2.41; M[2X + 4] = 8.82; D[X] = 0.9; D[5X − 6] = 22.5; σ[X] = 0.95.
Задача. 2.2.2 Дискретная случайная величина имеет ряд
распределения |
Найти математическое ожидание |
|||||
|
|
|
|
|
||
x |
−1 |
0 |
1 |
2 |
||
и дисперсию случайной величины Y= |
||||||
p |
0.1 |
0.5 |
0.1 |
|||
0.3 |
X3. |
|||||
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
Ответ: M[Y ] = 1, D[Y ] = 6.2. |
Задача. 2.2.3 Пусть случайные величины имеют плотности распределения:
f1(x) = |
(x/18), |
0 < x 6 6 , |
f2 (x) = (1/2) exp x . |
|
|
|
0, |
x 6 0 |
|
|
0, |
x > 6 |
{− | |} |
|
|
|
|
|
|