Автор: Пользователь скрыл имя, 03 Января 2011 в 18:10, контрольная работа
Задача контрольной работы – представить решение восьми задач по теории вероятностей и математической статистике.
Цель исследования – научиться на практике применять элементы теории вероятностей и математической статистики.
ВВЕДЕНИЕ……………………………………………………………………... 3
1. Решение задач……………………………………………………………….. 4
1.1. Задача 1……………………………………………………………… 4
1.1. Задача 2……………………………………………………………… 6
1.1. Задача 3……………………………………………………………… 6
1.1. Задача 4……………………………………………………………… 7
1.1. Задача 5……………………………………………………………… 8
1.1. Задача 6……………………………………………………………… 9
1.1. Задача 7……………………………………………………………… 10
1.1. Задача 8……………………………………………………………… 12
ЗАКЛЮЧЕНИЕ………………………………………………………………… 13
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК………………………………………… 14
Совместное появление нескольких событий - это их произведение:
А= А1 * А2* А3 (11)
По теореме умножения вероятностей зависимых событий:
Р(А)=Р(А1)*Р(А2 | А1)* Р(А3 | А1 А2) (12)
Р(А)=
(6/10)*(5/9)*(4/8)=0,167
Рассмотрим вариант б) определить вероятность того, что среди трех наудачу взятых деталей точно одна качественная.
Пусть событие А – появление точной одной качественной детали,
события А1, А2, А3 – появление качественной детали при первой, второй, третьей выемках соответственно,
события Ā1, Ā2, Ā3 – появление бракованной детали при первой, второй, третьей выемках соответственно.
Событие А можно представить:
А=А1* Ā2* Ā3+ Ā1 *А2* Ā3+ Ā1* Ā2 *А3
По теореме умножения вероятностей зависимых событий:
Р(А)=Р(А1)*Р(Ā2 | А1)* Р(Ā3 | А1 Ā2)+ Р(Ā1)*Р(А2 | Ā1)* Р(Ā3 | Ā1 А2)+ +Р(Ā1)*Р(Ā2 | Ā1)* Р(А3 | Ā1 Ā2) (13)
Р(А)=(6/10)*(4/9)*(3/8)+(
Рассмотрим вариант в) определить вероятность того, что среди трех наудачу взятых деталей по крайней мере, одна качественная.
Пусть событие А – появление по крайней мере, одной качественной детали,
событие Ā – появление трех бракованных деталей.
события Ā1, Ā2, Ā3 – появление бракованной детали при первой, второй, третьей выемках соответственно.
Найдем вероятность события А через противоположное событие Ā.
Совместное появление нескольких событий - это их произведение:
Ā= Ā1 * Ā2* Ā3
По теореме умножения вероятностей зависимых событий:
Р(Ā)=Р(Ā1)*Р(Ā2 | Ā1)* Р(Ā3 | Ā1 Ā2) (14)
Р(Ā)=(4/10)*(3/9)* (2/8)=0,033
По 2-му следствию из теоремы сложения вероятностей:
Р(А)=1-Р(Ā
)=1-0,033=0,967
Ответ: а) вероятность того, что среди трех наудачу взятых деталей все качественные, Р(А)=0,167
б) вероятность того, что среди трех наудачу взятых деталей точно одна качественная, Р(А)= 0,3
в) вероятность
того, что среди трех наудачу взятых деталей
по крайней мере, одна качественная,
Р(А)= 0,967.
1.4.
Задача 4
Дано:
Первый
рабочий изготовил 40 деталей, из которых
4 бракованных. Второй рабочий изготовил
30 таких же деталей, из которых 2 бракованных.
Все изготовленные детали положены в одну
тару и доставлены в ОТК. Найти вероятность
того, что деталь, взятая наудачу контролером
ОТК, соответствует ГОСТу.
Решение:
Пусть событие А – появление детали, соответствующей ГОСТу,
H1, H2 - гипотезы, что деталь изготовлена соответственно 1 и 2 рабочим.
Вероятности этих гипотез соответственно равны:
P(H1)=40/70=0,571
P(H2)=30/70=0,429
По «классической» формуле вероятности вычислим вероятность события А при гипотезах H1, H2:
Р(А | Н1)=36/40=0,9
Р(А | Н2)=28/30=0,933
Используя формулу полной вероятности, получим искомую вероятность4:
Р(А)= P(H1)* Р(А | Н1)+ P(H1)* Р(А | Н1) (15)
Р(А)=
0,571*0,9+0,429*0,933=0,914
Ответ:
вероятность того, что деталь, взятая наудачу
контролером ОТК, соответствует ГОСТу,
Р(А)= 0,914.
1.5.
Задача 5
Дано:
Вероятность
малому предприятию быть банкротом
равна 0,2. Найти вероятность того, что из
восьми малых предприятий сохранятся
более двух.
Решение:
Пусть событие А – сохранение из восьми малых предприятий более двух,
событие Ā – сохранение из восьми малых предприятий не более двух.
Вероятность предприятию быть банкротов равна 0,2. Значит, вероятность предприятию не быть банкротом равна 1-0,2=0,8.
Используем для решения формулу Бернулли5:
Рm,n= *pm*qn-m (16)
Найдем вероятность противоположного события Ā:
P(Ā)=Р0,8+Р1,8+Р2,8
P(Ā)= *0,80*0,28+ *0,81*0,27+ *0,82*0,26=0,0012
P(А)=1-0,0012=0,9988
Ответ:
вероятность того, что из восьми малых
предприятий сохранятся более двух,
P(А)= 0,9988.
1.6.
Задача 6
Дано:
На факультете
насчитывается 1825 студентов. Найти вероятность
того, что 1 сентября является днем рождения
четырех студентов.
Решение:
Вероятность того, что 1 сентября является днем рождения студента р=1/365 0,027<0,1 – вероятность постоянна и мала; число испытаний n=1825>100 – велико; λ=n*p=1825*(1/365)=5 10 следовательно, для вычисления вероятности можно воспользоваться формулой Пуассона:
Рm,n (18)
Рm,n
0,175
Ответ:
вероятность того, что 1 сентября является
днем рождения четырех студентов, равна
0,175.
1.7.
Задача 7
Дано:
Дискретная
случайная величина Х может принимать
одно из пяти фиксированных значений
x1=1, x2=2, x3=3,
x4=4, x5 =5 с
вероятностями p1=0,2;
p2=0,2; p3=0,2; p4=0,2;
p5=0,2
соответственно. Вычислить математическое
ожидание, дисперсию, среднеквадратическое
величины Х. Рассчитать и построить
график функции распределения.
Решение:
Вычислим математическое ожидание величины Х:
Вычислим дисперсию величины Х:
Dx=(1-3)2*0,2+(2-3)2*0,2+
Вычислим среднеквадратическое величины Х:
sx = = 1,414
Ряд распределения величины Х имеет вид:
xi | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
рi | 0,2 | 0,2 | 0,2 | 0,2 | 0,2 |
Построим функцию распределения величины Х6.
F(x)=0
F(x)=P(X=1)=0,2
F(x)=P(X=1)+ P(X=2)=0,2+0,2=0,4
F(x)=P(X=1)+ P(X=2)+ P(X=3)=0,4+0,2=0,6
F(x)=P(X=1)+ P(X=2)+ P(X=3) + P(X=4)=0,6+0,2=0,8
F(x)=1
График функции распределения показан на рисунке 1.
Рисунок 1. График функции распределения величины Х
Ответ: математическое ожидание величины Х равно 3, дисперсия величины Х равна 2, среднеквадратическое величины Х равно 1,414.
1.8.
Задача 8
Дано:
Для проверки качества поступившей партии зерна по схеме собственно-случайной бесповторной выборки произведено обследование. В результате анализа установлено следующее распределение данных о влажности зерна:
Процент
влажности |
Менее 8 | 8–10 | 10–12 | 12–14 | 14–16 | 16–18 | 18–20 | Более 20 |
Число проб | 7 | 15 | 30 | 35 | 25 | 18 | 7 | 3 |
Предполагая,
что влажность зерна распределена
по нормальному закону, найти выборочное
среднее, выборочное среднеквадратичное
отклонение, построить гистограмму. Найти
доверительный интервал для генеральной
средней с надежностью
.
Решение:
Построим статистический ряд; т. к. границы первого и последнего интервалов не указаны, примем их равными второму и предпоследнему интервалам соответственно:
Ii | 6-8 | 8–10 | 10–12 | 12–14 | 14–16 | 16–18 | 18–20 | 20-22 |
mi | 7 | 15 | 30 | 35 | 25 | 18 | 7 | 3 |
7 | 9 | 11 | 13 | 15 | 17 | 19 | 21 | |
0,05 | 0,11 | 0,21 | 0,25 | 0,18 | 0,13 | 0,05 | 0,02 |