/
Завдання 1
У класі навчається 30 учнів: 12 хлопчиків і 18 дівчаток. З класу навмання вибирають учня. Знайти ймовірність того, що він:
а) хлопчик; б) дівчинка.
Розв'язок:
n = 30 - усього учнів,
m = 12 - учнів хлопчиків,
m = 18 - учнів дівчаток.
а) Нехай А - подія, яка полягає в тому, що вибраний навмання учень хлопчик, тоді:
Р (А) = = = ;
б) Нехай А - подія, яка полягає в тому, що вибраний навмання учень дівчинка, тоді:
Р (А) = = = ;
Завдання 2
Для контролю якості виготовленої продукції відібрано n виробів. Ймовірність того, що взятий навмання виріб є неякісним, дорівнює p. Знайти ймовірність того, що серед вибраних виробів буде не менше m і не більше m неякісних, якщо:
2. n = 600, p = 0,05, m= 25, m= 60;
Розв'язок:
Подія А - виріб є неякісним.
Її ймовірність p=0,05, кількість незалежних випробувань n = 600.
Застосуємо формулу інтегральної теореми Лапласа:
P (m; m) Ф (x) - Ф (x)
x = ; x= ; q = 1 - p
функція Лапласа
Виконуємо обчислення:
х = = = = - 0,93
х= = = = 5,62
P (25; 60) = Ф (5,62) - Ф (-0,93) = Ф (5,62) + Ф (0,93) =0,5000 + 0,3238 = 0,8238
Значення функції Лапласа беруться з відповідної таблиці - таблиці значень інтегральної функції Лапласа.
Завдання 3
Випадкову величину Х, що визначає добовий попит на певний продукт, задано рядом розподілу. Знайти параметр а та числові характеристики цієї дискретної випадкової величини:
а) математичне сподівання М (Х);
б) дисперсію D (Х);
в) середнє квадратичне відхилення .
Х |
100 |
200 |
300 |
400 |
500 |
|
р |
0,12 |
0,25 |
0,28 |
а |
0,17 |
2.
Розв'язок:
Сума ймовірностей у ряді розподілу дорівнює 1, тому:
р = р+ р+ р+ р+ р
1 = 0,12 + 0,25 + 0,28 + а + 0,17, звідси
а = 1 - 0,12 - 0,25 - 0,28 - 0,17 = 0,18
а) Математичним сподіванням випадкової величини називають число М (Х) =
б) Дисперсією D (Х) дискретної випадкової величини Х дорівнює різниці між математичним сподіванням квадрата цієї величини і квадратом її математичного сподівання:
х |
100 |
200 |
300 |
400 |
500 |
|
х |
10000 |
40000 |
90000 |
16000 |
250000 |
|
р |
0,12 |
0,25 |
0,28 |
0,18 |
0,17 |
М (х) = 303
М (х) = 10000 • 0,12 + 40000 • 0,25 + 90000 • 0,28 + 160000 • 0,18 + 25000 • 0,17 = 1200 + 10000 + 25200 + 28800 + 42500 = 107700
D (Х) = 107700 - 303= 107700 - 91809 = 15891
в) Середнє квадратичне відхилення дискретної випадкової величини Х називають корінь квадратний з її дисперсії:
= = 126,06
Завдання 4
Для випадкової величини Х, яка має біноміальний закон розподілу з параметрами n, р:
1) записати ряд розподілу цієї величини;
2) знайти математичне сподівання М (Х), дисперсію D (Х), середнє квадратичне відхилення , якщо:
2. n = 3, р = 0,3
Розв'язок:
1) Випадкова величина Х має біноміальний закон розподілу ймовірностей, яка може набувати значення х = k = 1, 2, 3
Імовірність можливих значень для даного завдання визначається за формулою Бернуллі і становить:
,
де р = 0,3 - ймовірність випадання події Х
q= 1 - p=1 - 0,3 = 0,7 - ймовірність не виконання події Х
- ряд розподілу даної величини
2) Математичне сподівання:
М (х) = = 3 • 0,3 = 0,9
Дисперсія
Середнє квадратичне відхилення
Завдання 5
Неперервна випадкова величина Х задана інтегральною функцією розподілу . Записати диференціальну функцію розподілу, знайти параметр а та визначити ймовірність попадання величини Х в інтервал .
2.
Розв'язок:
1) Записати диференціальну функцію
Ймовірність того, що неперервна випадкова величина Х приймає значення, які належать інтервалу дорівнює визначеному інтегралу від диференціальної функції взятому в межах від до .
Завдання 6
Задано вибірку, яка характеризує місячний прибуток підприємців (тис. грн.).
Скласти варіаційний ряд та статистичний розподіл вибірки, побудувати полігон частот. Скласти інтервальний статистичний розподіл вибірки, розбивши проміжок на 4-6 рівних проміжків, та побудувати гістограму частот. Обчислити вибіркові характеристики: вибіркове середнє, вибіркову дисперсію, вибіркове середнє квадратичне відхилення, моду та медіану, якщо:
2) 42, 52, 47, 43, 46, 53, 43, 50, 47, 49, 51, 45, 46, 50, 51, 45, 52, 47, 42, 54.
Розв'язок:
На підставі вибіркових даних складемо статистичний ряд
42 |
43 |
44 |
45 |
46 |
47 |
48 |
49 |
50 |
51 |
52 |
53 |
54 |
||
частоти |
2 |
2 |
0 |
2 |
2 |
3 |
0 |
1 |
2 |
2 |
2 |
1 |
1 |
Обсяг вибірки в прикладі n = 20
Знаходимо відносні частоти:
Побудова варіаційного ряду - розташування варіантів в порядку їх зростання.
Отже, розподіл відносних частот для цієї вибірки має такий вигляд:
теорія ймовірність закон розподіл
42 |
43 |
44 |
46 |
47 |
49 |
50 |
51 |
52 |
53 |
54 |
||
0,1 |
0,1 |
0,1 |
0,1 |
0,15 |
0,05 |
0,1 |
0,1 |
0,1 |
0,05 |
0,05 |
Для графічного представлення варіаційного ряду побудуємо полігон відносних частот.
(42; 44) |
(44; 46) |
(46; 48) |
(48; 50) |
(50; 52) |
(52; 54) |
||
4 |
4 |
3 |
3 |
4 |
2 |
Довжина інтервалу
Висота прямокутників
1) Вибіркове середнє називають число
= (42 • 2 + 43 • 2 + 45 • 2 + 46 • 2 + 47 • 3 + 49 • 1 + 50 • 2 + 51• 2 + 52 • 2 + 53 • 1 + 54 •1) = 47,75
2) Дисперсія:
=
= 2293,55
D = 2293,55 - (47,75) = 2293,55 - 2280,0625 = 13,4875
3) Вибіркове середнє квадратичне відхилення ,
4) Мода - значення ознаки, яке зустрічається найчастіше в даному ряді розподілу, тобто ймовірність його появи буде найбільшою. - мода,
5) Медіана () - середня величина змінюваної ознаки, яка міститься в середині ряду, розміщеного в порядку зростання або спадання значень ознаки.
Якщо дані містять парне число різних випадків, то медіана дорівнює середньому між двома центральними значеннями.
Завдання 7
Використовуючи критерій Пірсона, при рівні значущості перевірити, чи справджується статистична гіпотеза про нормальний розподіл генеральної сукупності Х, за даними вибірки:
2.
14 |
20 |
26 |
32 |
38 |
44 |
50 |
56 |
62 |
||
2 |
3 |
5 |
8 |
9 |
7 |
3 |
2 |
1 |
Обчислимо:
=
Обчислимо теоретичні частоти, враховуючи n=40, h=6, за формулою
; ;
i |
|||||
1 |
14 |
- 2,00 |
0,0540 |
1,17 |
|
2 |
20 |
- 1,46 |
0,1374 |
2,98 |
|
3 |
26 |
- 0,92 |
0,2613 |
5,66 |
|
4 |
32 |
- 0,38 |
0,3712 |
8,04 |
|
5 |
38 |
0,16 |
0,3939 |
8,53 |
|
6 |
44 |
0,70 |
0,3123 |
6,76 |
|
7 |
50 |
1,25 |
0,1826 |
3,96 |
|
8 |
56 |
1,79 |
0,0804 |
1,74 |
|
9 |
62 |
2,33 |
0,0264 |
0,57 |
Значення з таблиці значень функції нормального розподілу Гаусса-Лапласа
Порівняємо емпіричні та теоретичні частоти. Побудуємо розрахункову таблицю з якої знайдемо значення критерія
1 |
2 |
1,17 |
0,83 |
0,6889 |
0,5889 |
|
2 |
3 |
2,98 |
0,02 |
0,0004 |
0,00001 |
|
3 |
5 |
5,66 |
0,66 |
0,4356 |
0,0769 |
|
4 |
8 |
8,04 |
0,04 |
0,0016 |
0,00002 |
|
5 |
9 |
8,53 |
0,47 |
0,2209 |
0,0259 |
|
6 |
7 |
6,76 |
0,24 |
0,0576 |
0,0085 |
|
7 |
3 |
3,96 |
0,96 |
0,9216 |
0,2327 |
|
8 |
2 |
1,74 |
0,26 |
0,0676 |
0,0389 |
|
9 |
1 |
0,57 |
0,43 |
0,1849 |
0,3244 |
Сума 40
По таблиці критичних точок розподілу , за рівнем значущості і числу степенів свободи знаходимо критичну точку правосторонньої критичної області
Так, як , то гіпотеза про нормальний розподіл генеральної сукупності справджується.
Список використаної літератури
1. Астахов В.М. Теорія ймовірностей і математична статистика: навчальний посібник / В.М. Астахов, Г.С. Буланов, В.О. Паламарчук. - Краматорськ: ДДМА, 2009. - 64 с.
2. Бугір, М.К. Теорія ймовірності та математична статистика: посібник для студентів економічних спеціальностей вузів / М.К. Бугір. - Тернопіль: Підручники і посібники, 1998. - 176 с.
3. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике / В.Е. Гмурман. - М.: Высш. шк., 1979. - 400 с.
4. Гмурман, В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика / В.Е. Гмурман. - М:. Высш. шк., 1979. - 479 с.
5. Вентцель, Е.С. Теория вероятностей. / Е. С Вентцель Л.А., Овчаров. - М.: Наука, 1969. - 432 c.