Частные случаи нормального закона распределения. 4 страница

X   Y
P 0,2 0,2 0,5 0,1   P 0,1 0,5 0,3 0,1

 

X   Y
P 0,2 0,4 0,3 0,1   P 0,1 0,5 0,2 0,2

 

X   Y
P 0,1 0,2 0,5 0,2   P 0,1 0,4 0,2 0,3

 

X   Y
P 0,1 0,3 0,4 0,2   P 0,2 0,4 0,3 0,1

 

X   Y
P 0,2 0,3 0,1 0,4   P 0,2 0,3 0,4 0,1

 

X   Y
P 0,2 0,3 0,1 0,4   P 0,2 0,1 0,5 0,2

 

 

X   Y
P 0,1 0,2 0,4 0,3   P 0,2 0,3 0,4 0,1

 

X   Y
P 0,3 0,5 0,1 0,1   P 0,1 0,4 0,3 0,2

 

X   Y
P 0,1 0,2 0,2 0,5   P 0,1 0,3 0,2 0,4

 

ЗАДАЧА 11 (№ 1–10)

 

Пусть всхожесть семян ржи составляет а%. Случайная величина Х – количество взошедших семян ржи из п посеянных семян. Составить закон распределения случайной величины Х, построить полигон распределения и вычислить его числовые характеристики: математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратическое отклонение.

 

(№ 11-20)

 

В среднем по а% договоров страховая компания выплачивает страховую сумму. Случайная величина Х – число договоров, связанных с выплатой страховой суммы из п рассмотренных договоров с наступлением страхового случая. Составить закон распределения случайной величины Х, построить полигон распределения и вычислить его числовые характеристики: математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратическое отклонение.

 

(№ 21-40)

 

Пусть а% изделий данного предприятия – это продукция высшего сорта. Некто приобрел п изделий, изготовленных на этом предприятии. Случайная величина Х – число изделий высшего сорта из п приобретенных изделий. Составить закон распределения случайной величины Х, построить полигон распределения и вычислить его числовые характеристики: математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратическое отклонение.

 

а п а п
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

Решение типового примера. Заданы законы распределения двух случайных величин и .

 

X –5
P 0,5 0,3 0,1 0,2
Y
P 0,2 0,8

 

Найти математическое ожидание и дисперсию для случайной величины

 

 

Решение. Найдем математические ожидания и дисперсию для случайных величин и

 

 

Напишем законы распределения для случайных величин и :

 

 

P 0,4 0,3 0,1 0,2
P 0,2 0,8

 

 

Найдем математическое ожидание для случайных величин и :

 

 

Отсюда,

 

 

Наконец, пользуясь свойствами математического ожидания и дисперсии, а также независимостью случайных величин и , получаем:

 

 

 

ЗАДАЧА 12

Случайная величина задана функцией распределения вероятностей .Найти: 1) вероятность попадания случайной величины в интервал ; 2) плотность распределения вероятностей случайной величины (т.е ); 3) математическое ожидание, дисперсию, среднее квадратическое отклонение случайной величины ; 4) Построить графики функций и .

 

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

14.

15.

16.

17.

18.

19.

20.

21.

22.

23.

24.

25.

26.

27.

28.

29.

30.

31.

32.

33.

34.

35.

36.

37.

38.

39.

40.

 

Решение типового примера.Случайная величина задана функцией распределения вероятностей

Найти: 1) вероятность попадания случайной величины в интервал ;
2) плотность распределения вероятностей случайной величины (т.е ); 3) математическое ожидание, дисперсию, среднее квадратическое отклонение случайной величины ; 4) Построить графики функций и .

 

Решение. 1) Вероятность того, что случайная величина примет значение, заключенное в интервале , равна приращению функции распределения на этом интервале:

 

 

 

2) Найдем плотность распределения вероятностей случайной величины по формуле

.

Получаем

 

3) Математическое ожидание случайной величины находим по формуле

 

.

Имеем

.

 

Дисперсию находим по формуле

 

Имеем

 

Отсюда .

 

4) Построим график функции .

 

x -4 -3 -2 -1
F(x) 0,1 0,1 0,44

 

при – графиком является часть прямой, совпадающая с осью абсцисс (рис. 1).

при – графиком является часть параболы, с вершиной в точке (-3; 0).

 

при – графиком является часть прямой, параллельная оси абсцисс.

 

 

Рис. 1

 

Построим график функции плотности .

при – графиком является часть прямой, совпадающей с осью абсцисс (рис. 2). при – графиком является часть прямой .

 

x -3
0.66

 

Рис. 2


Литература

1. Кремер, Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика / Н.Ш. Кремер. - М.: ЮНИТИ, 2001, - 543 с.

2. Зайцев, И.А. Высшая математика / И.А. Зайцев. - М.: Высш. шк., 1998. – 409 с.

3. Созутов, А.И. Теория вероятностей / А.И. Созутов, В.П. Сакулин. - Красноярск: Изд-во КрасГАСА 2001. - 74 с.

4. Чубарев, А.М. Невероятная вероятность / А.М. Чубарев, В.С. Холодный. - М.: Знание, 1976. - 126 с.

5. Федорова, Е.Н. Теория вероятностей. Обучающая и контролирующая программа по теме «Нормальное распределение» / Е.Н. Федорова. - М.: Изд-во ВСХИЗО, 1988. - 31 с.

6. Федорова, Е.Н. Высшая математика. Обучающая и контролирующая программа по теме «Биноминальное распределение» / Е.Н. Федорова. - М.: Изд-во ВСХИЗО, 1990. - 27 с.

7. Федорова, Е.Н. Высшая математика. Обучающая и контролирующая программа по теме «Приближенные формулы биноминального распределения» / Е.Н. Федорова. - М.: Изд-во ВСХИЗО, 1991. - 26 с.

8. Малышева, О.Г. Основы теории вероятностей / О.Г. Малышева. - Красноярск: Изд-во КрасГАУ, 1998. - 64 с.

9. Раскин, В.Г. Высшая математика и математические модели в расчетах на ЭВМ / В.Г. Раскин, С.Н. Дементьев. - М.: Изд-во ВСХИЗО, 1990. - 124 с.

10. Гмурман, В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике / В.Е. Гмурман. - М.: Высш. шк., 2001. - 400 с.

11. Гурский, Е.И. Теория вероятностей с элементами математической статистики / Е.И. Гурский. - М.: Высш. шк., 1971. - 328 с.