Высшая математика (стр. 1 из 2)

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ РФ

НОУ ВПО «С.И.Б.У.П.»

Контрольная работа

подисциплине «Высшая математика»

Вариант 13.

Выполнила студентка

Проверил:

Красноярск, 2008г.

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ

Задание 1

Коэффициенты использования рабочего времени у двух комбайнов соответственно равны 0,8 и 0,6. Считая, что остановки в работе каждого комбайна возникают случайно и независимо друг от друга, определить относительное время (вероятность: а) работы только одного комбайна; б) простоя обоих комбайнов.

А) Данное событие (работает только один комбайн) есть сумма 2 несовместных событий:

A = B + C,

где B: работает только 1-й (2-й простаивает); C: работает только 2-й (1-й простаивает). Каждое из этих событий есть произведение 2 независимых событий:

B = D

;

C =

E,

где D, E – события, состоящие в том, что 1-й и 2-й комбайны работают;

, - противоположные им события, т.е. 1-й и 2-й комбайны не работают. Их вероятности:

P (D) = 0,8

P (E) = 0,6

P (

) = 1 – P (D) = 1 – 0,8 = 0,2

P (

) = 1 – P (E) = 1 – 0,6 = 0,4

По теоремам сложения и умножения вероятностей

P (A) = P (B) + P (C) = P (D) P (

) + P ( ) P (E) = 0,8 * 0,4 + 0,2 * 0,6 = 0,44

Б) Данное событие (оба комбайна простаивают) есть произведение 2 независимых событий:

F =

По теореме умножения вероятностей

P (F) = P (

) P ( ) = 0,2 * 0,4 = 0,08

Задание 2

Вероятность того, что пассажир опоздает к отправлению поезда, равна 0,01. Найти наиболее вероятное число опоздавших из 800 пассажиров и вероятность такого числа опоздавших.

Происходит n = 800 независимых испытаний, в каждом из которых данное событие (опоздание на поезд) происходит с вероятностью p = 0,01. Наиболее вероятное число наступлений события удовлетворяет неравенствам

np – q ≤ k < np + p,

где q = 1 – p = 1 – 0,01 = 0,99

800 * 0,01 – 0,99 ≤ k < 800 * 0,01 + 0,01

7,01 ≤ k < 8,01

k = 8

Так как n велико, p мала, соответствующую вероятность найдем по формуле Пуассона:

Pn (k) =

,

где a = np = 800 * 0,01 = 8

P800 (8) =

= 0,140

Задание 3

На двух автоматических станках производятся одинаковые изделия, даны законы распределения числа бракованных изделий, производимых в течение смены на каждом из них для первого и для второго.

X 0 1 2 Y 0 2

p 0,1 0,6 0,3 p 0,5 0,5

Составить закон распределения случайной величины Z = X + Y числа производимых в течение смены бракованных изделий обоими станками. Составить функцию распределения и построить ее график. Проверить свойство математического ожидания суммы случайных величин.

Величина Z может принимать значения:

0 + 0 = 0

0 + 2 = 2

1 + 0 = 1

1 + 2 = 3

2 + 0 = 2

2 + 2 = 4

Вероятности этих значений (по теоремам сложения и умножения вероятностей):

P (Z = 0) = 0,1 * 0,5 = 0,05

P (Z = 1) = 0,6 * 0,5 = 0,3

P (Z = 2) = 0,1 * 0,5 + 0,3 * 0,5 = 0,2

P (Z = 3) = 0,6 * 0,5 = 0,3

P (Z = 4) = 0,3 * 0,5 = 0,15

Закон распределения:

Z 0 1 2 3 4

p 0,05 0,3 0,2 0,3 0,15

Проверка:

∑ pi = 0,05 + 0,3 + 0,2 + 0,3 + 0,15 = 1.

Функция распределения

F (x) = P (X < x) =

=

Математические ожидания:

M (x) = ∑ xipi = 0 * 0,1 + 1 * 0,6 + 2 * 0,3 = 1,2

M (y) = ∑ yipi = 0 * 0,5 + 2 * 0,5 = 1

M (z) = ∑ zipi = 0 * 0,05 + 1 * 0,3 + 2 * 0,2 + 3 * 0,3 + 4 * 0,15 = 2,2

M (z) = M (x) + M (y) = 1,2 + 1 = 2,2

Задание 4

Случайная величина X задана функцией распределения

F (x) =

Найти: 1) вероятность попадания случайной величины X в интервал (1/3; 2/3); 2) функцию плотности распределения вероятностей f (x); 3) математическое ожидание случайной величины X; 4) построить графики F (x) и f (x).

1) Вероятность попадания случайной величины в интервал (a, b) равна

P (a < X < b) = F (b) – F (a)

P (1/3 < X < 2/3) = F (2/3) – F (1/3) = (2/3)3 – (1/3)3 = 8/27 – 1/27 = 7/27

2) Функция плотности

f (x) = F`(x) =

3) Математическое ожидание

M (X) =

= = = = ¾ (14 – 04) = ¾

4) Графики:

Задание 5

Текущая цена акции может быть смоделирована с помощью нормального закона распределения с математическим ожиданием a = 26 и средним квадратическим отклонением σ = 0,7. Требуется: а) записать функцию плотности вероятности случайной величины X – цены акции и построить ее график; б) найти вероятность того, что случайная величина X примет значение, принадлежащее интервалу (25,2; 26,8); в) найти вероятность того, что абсолютная величина |X – 26| окажется меньше ε = 0,5.

А) Функция плотности нормального распределения имеет вид

f (x) =

= =

Б) Вероятность того, что нормальная величина примет значение из интервала (α; β), равна

P (α < X < β) =

- = - = Ф (1,14) – Ф (-1,14) = 0,3735 + 0,3735 = 0,747

Значения функции Лапласа Ф (x) =

берем из таблиц.

В) Вероятность того, что отклонение нормальной величины от математического ожидания не превышает ε, равна

P (|X – a| < ε) =

P (|X – 26| < 0,5) =

= 2Ф (0,714) = 2 * 0,2611 = 0,5222

СТАТИСТИКА

Задание 1

В задаче приведена выборка, извлеченная из соответствующей генеральной совокупности. Требуется: 1) по несгруппированным данным найти выборочную среднюю; 2) найти доверительный интервал для оценки неизвестного математического ожидания признака X генеральной совокупности (генеральной средней), если признак X распределен по нормальному закону; известны γ = 0,98 – надежность и σ = 200 – среднее квадратическое отклонение; 3) составить интервальное распределение выборки с шагом h = 200, взяв за начало первого интервала x1 = 700; 4) построить гистограмму частот; 5) дать экономическую интерпретацию полученных результатов.

Проведено выборочное обследования объема промышленного производства за 16 месяцев и получены следующие результаты (тыс. руб.):

750; 950; 1000; 1050; 1050; 1150; 1150; 1150; 1200; 1200; 1250; 1250; 1350; 1400; 1400; 1550

1) Выборочная средняя

= = (750 + 950 + 1000 + 1050 + 1050 + 1150 + 1150 + 1150 + 1200 + 1200 + 1250 + 1250 + 1350 + 1400 + 1400 + 1550) / 16 = 18850 / 16 = 1178,1 тыс. руб.

2) Доверительный интервал

- < a < + ,

где Ф (t) = γ / 2 = 0,98 / 2 = 0,49. По таблице функции Лапласа находим: t = 2,32.

1178,1 -

< a < 1178,1 +

1178,1 – 116,3 < a < 1178,1 + 116,3

1061,8 < a < 1294,4 тыс. руб.

3) Подсчитаем границы интервалов:

x2 = x1 + h = 700 + 200 = 900 и т.д.

Подсчитаем частоты интервалов (т.е. количество значений объема производства, попавших в данный интервал). Интервальное распределение выборки:

Интервал	Частоты
(700; 900)	1
(900; 1100)	4
(1100; 1300)	7
(1300; 1500)	3
(1500; 1700)	1

4) Гистограмма частот: