Контрольная работа № 1
Задача 1
Рабочие обслуживают три станка, на которых обрабатывается однотипные детали. Вероятность изготовления бракованной детали на первом станке равна 0,2, на втором – 0,3, на третьем – 0,4. Обработанные детали складываются в один ящик. Производительность первого станка в три раза больше чем второго, а третьего – в два раза меньше чем второго. Взятая на удачу деталь оказалась бракованной. Найти вероятность того, что она изготовлена на третьем станке.
Решение:
Событие А – взятая деталь оказалась бракованной. Деталь может быть изготовлена на первом, втором или третьем станке, обозначим через В1, В2 и В3. Соответственно Р(В1) = , Р(В2) = , Р(В3) = .
Условная вероятность того, что бракованная деталь изготовлена первым станком РВ1(А) = 0,02, аналогично РВ2(А) = 0,03 и РВ3(А) = 0,04.
По формуле полной вероятности
Р(А) =
По формуле Бейеса
Ответ: РА(В3) = 0,1818
Задача 2
Каждая из пяти упаковок тетрадей содержит две тетради в линейку и три в клетку. Из каждой упаковки случайным образом отбираются по две тетради. Найти вероятность того, что не менее чем в трех из отобранных пяти пар тетрадей обе тетради будут в клетку.
Решение:
Вероятность взять 2 тетради в клетку из пачки
Р = .
Не менее трех пар из пяти отобранных должны быть – 3 пары, 4 пары, 5 пар.
Вычислим
Р5(3) + Р5(4) + Р5(5).
Pn(k) = ,
где р = 0,3 и q = 0,7.
Р5(3) = 0,1323
Р5(4) = 0,0284
Р5(5) = 0,0024
Искомая вероятность равна 0,1323 + 0,0284 + 0,0024 = 0,1631
Ответ: 0,1631
Задача 3
Вероятность того, что договор страховой кампании завершится выплатой по страховому случаю, равна 0,1. Страховая кампания заключила 2000 договоров. Найти вероятность того, что страховой случай наступит: а) 210 раз; б) от 190 до 250 раз включительно.
Решение:
а) Используем локальную теорему Лапласа, где k = 210, р = 0,1 и q = 0,9.
Pn(k) = , где =
Р2000(210) =
б) Используем интегральную теорему Лапласа, где n = 2000, k2 = 250, k1 = 190.
Pn(k1;k2) = F(x’’) - F(x’),
х’’ = .
х’ = .
F(x’’) = F(3,73) = 0,4999.
F(x’) = F(-0,75) = - 0,2764.
P2000(190;250) = 0,4999 + 0,2764 = 0,7763/
Ответ: а) Р2000(210) = 0,0224, б) Р2000(190;250) = 0,7763
Задача 4
Законное распределение независимых случайных величин Х и У имеют вид:
Х:
xi | 0 | 1 | 2 |
pi | 0,3 | ? | 0,2 |
Y:
yi | 1 | 2 |
pi | 0,4 | ? |
Найти вероятность P(X = 1), P(Y = 2).
Составить закон распределения случайной величины
Z = X*Y.
Проверить выполнение свойства математического ожидания:
M(Z) = M(X)*M(Y)
Решение:
Р(Х = 1) = 1 – (0,3 + 0,2) = 0,5
Р(Y = 2) = 1 – 0,4 = 0,6
Составим закон распределения случайной величины Z = X*Y
xj | 0 | 1 | 2 | |
yi |
pj pi |
0,3 | 0,5 | 0,2 |
1 | 0,4 |
0 0,12 |
1 0,2 |
2 0,08 |
2 | 0,6 |
0 0,18 |
20,3 |
4 0,12 |
zi | 0 | 1 | 2 | 4 |
pi | 0,3 | 0,2 | 0,38 | 0,12 |
Spi = 0,3 + 0,2 + 0,38 + 0,12 = 1
M(Z) = 0*0,3 + 1*0,2 + 2*0,38 + 4*0,12 = 1,44
M(X) = 0*0,3 + 1*0,5 + 2*0,2 = 0,9
M(Y) = 1*0,4 + 2*0,6 = 1,6
M(Z) = M(X)*M(Y) = 0,9*1,6 = 1,44.
Ответ:
Zi | 0 | 1 | 2 | 4 |
Pi | 0,3 | 0,2 | 0,38 | 0,12 |
Задача 5
Функции распределения непрерывной случайной величины Х имеет вид:
0 при х < -1,
F(x) = (х + 1)2 при -1 Ј х Ј 0,
1 при х > 0.
Найти математическое ожидание этой случайной величины и вероятность того, что при каждом из трех независимых наблюдений этой случайной величины будет выполнено условие .
Решение:
Найдем плотность распределения
0 при х < -1,
f(x) = F’(x) = 2(x + 1) при -1 Ј х Ј 0,
1 при х > 0.
М(х) =
- математическое ожидание.
Р(х Ј ) = Р( -1 Ј х < ) = F() – F( -1) =
Ответ: М(х) = и Р(х < ) =
Контрольная работа № 4
Задача 1
При выборочном опросе ста телезрителей, пользующихся услугами спутникового телевидения, получены следующие результаты распределения их по возрасту
Возраст (лет) | Менее 20 | 20 – 30 | 30 – 40 | 40 – 50 | 50 – 60 | 60 – 70 | Более 70 | Итого |
Количество пользователей (чел.) | 8 | 17 | 31 | 40 | 32 | 15 | 7 | 150 |
Найти:
а) Вероятность того, что средний возраст телезрителей отличается от среднего возраста, полученного по выборке, не более чем на два года (по абсолютной величине);
б) Границы, в которых с вероятностью 0,97 заключена доля телезрителей, возраст которых составляет от 30 до 50 лет;
в) Объем бесповторной выборки, при котором те же границы для доли можно гарантировать с вероятностью 0,9876; дать ответ на тот же вопрос, если никаких предварительных сведений о доле нет.
Решение:
Вычислим среднюю арифметическую и дисперсию распределения. Величина интервала k = 10 и с = 45, середина пятого интервала. Вычислим новые варианты в рабочей таблице:
i | [xi;xi+1] | xi | ui | ni | ui;ni | u2i;ni | ui +1 | (ui + 1)ni |
1 | 10 – 20 | 15 | -3 | 8 | -24 | 72 | -2 | 32 |
2 | 20 – 30 | 25 | -2 | 17 | -34 | 68 | -1 | 17 |
3 | 30 – 40 | 35 | -1 | 31 | -31 | 31 | 0 | 0 |
4 | 40 – 50 | 45 | 0 | 40 | 0 | 0 | 1 | 40 |
5 | 50 – 60 | 55 | 1 | 32 | 32 | 32 | 2 | 128 |
6 | 60 – 70 | 65 | 2 | 15 | 30 | 60 | 3 | 135 |
7 | 70 – 80 | 75 | 3 | 7 | 21 | 63 | 4 | 112 |
S | 315 | 0 | 150 | -6 | 326 | 7 | 464 |
a) Найдем среднюю квадратическую ошибку бесповторной выборки
Искомая доверительная вероятность
б) Выборочная доля зрителей от 30 до 50 лет
Средняя квадратическая ошибка бесповторной выборки для доли
Из соотношения g = Ф(t) = 0,97; t = 2,17
Предельная ошибка выборки для доли D = 2,17*0,0376 = 0,08156
Искомый доверительный интервал
0,4733 – 0,08156 Ј р Ј 0,4733 + 0,08156
0,3918 Ј р Ј 0,5549
в) Учитывая g = Ф(t) = 0,3876; t = 2,5
человек.
Если о доле p = w ничего не известно, полагаем (pq)max = 0,25
человек.
Ответ: а) ; б) 0,3918 Ј р Ј 0,5549 ; в) 190 человек
Задача 2
По данным задачи 1, используя критерий c2 – Пирсона, при уровне значимости, а = 0,5 проверить гипотезу о том, что случайная величина Х – количество телезрителей – распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
Решение:
Выдвигается гипотеза Н0: случайная величина Х – количество телезрителей – распределена нормально. с параметрами а = 44,6 и d2 = 217,17.
Для расчета рi используем функцию Лапласа
Дальнейшие расчеты покажем в таблице
i | [xi;xi+1] | ni | pi | npi | (ni – npi) | |
1 | 10 – 20 | 8 | 0,0582 | 8,7225 | 0,522 | 0,0598 |
2 | 20 – 30 | 17 | 0,1183 | 17,738 | 0,5439 | 0,0307 |
3 | 30 – 40 | 31 | 0,2071 | 31,065 | 0,0042 | 0,0001 |
4 | 40 – 50 | 40 | 0,2472 | 37,073 | 8,5703 | 0,2312 |
5 | 50 – 60 | 32 | 0,2034 | 30,51 | 2,2201 | 0,0728 |
6 | 60 – 70 | 15 | 0,1099 | 16,478 | 2,183 | 0,1325 |
7 | 70 – 80 | 7 | 0,0517 | 7,755 | 0,57 | 0,0735 |
S | 150 | 0,9956 | 149,34 | 0,6006 |
Фактическое значение c2 = 0,6006 Соотносим критическое значение c20,05;4 = 9,49 k = m – r – 1 = 7 – 2 – 1 = 4.
Так как c2 < c20,05;4, гипотеза Н0 согласуется с опытными данными. Выполним построение:
Ответ: Гипотеза о выбранном теоретическом нормальном законе N (44,6; 217,17) согласуется с опытными данными.
Задача 3
Распределение 50 однотипных малых предприятий по основным фондам Х (млн., руб.) и себестоимости выпуска единицы продукции. У (тыс., руб.) представлено в таблице:
у х |
1,25 | 1,5 | 1,75 | 2,0 | 2,25 | Итого |
80 – 130 | 1 | 2 | 3 | 6 | ||
130 – 180 | 1 | 4 | 3 | 8 | ||
180 – 230 | 4 | 8 | 3 | 1 | 16 | |
230 – 280 | 2 | 5 | 4 | 11 | ||
280 – 330 | 3 | 4 | 2 | 9 | ||
Итого: | 5 | 3 | 16 | 9 | 7 | 50 |
Необходимо:
1. Вычислить групповые средние xj и yi и построить эмпирические линии регрессии.
2. Предполагая, что между переменными Х и Y существует линейная корреляционная зависимость:
а) найти уравнение прямых регрессий и построить их графики на одном чертеже с эмпирическими линиями регрессии;
б) вычислить коэффициент корреляции на уровне значимости, а=0,05, оценить его значимость и сделать вывод о тесноте и направлении связи между переменными Х и Y;
в) используя соответствующие уравнения регрессии, определить количество выпускаемой продукции при стоимости одной единицы продукции, равной 2,5 тыс., руб.
Решение:
1) Составим корреляционную таблицу
х |
у xi |
1,25 | 1,5 | 1,75 | 2 | 2,25 | ni | уi |
80 – 130 | 105 | 1 | 2 | 3 | 6 | 2,0833 | ||
130 – 180 | 155 | 1 | 4 | 3 | 8 | 2,0625 | ||
180 – 230 | 205 | 4 | 8 | 3 | 1 | 16 | 1,7656 | |
230 – 280 | 255 | 2 | 5 | 4 | 11 | 1,5456 | ||
280 – 330 | 305 | 3 | 4 | 2 | 9 | 1,4722 | ||
nj | 5 | 13 | 16 | 9 | 7 | 50 | ||
xj | 285 | 255 | 220,63 | 160,56 | 140,71 |
Построим эмпирические линии регрессии
2) Предположим, что между переменными Х и Y существует линейная корреляционная зависимость;
а) Вычислим среднее значение
Найдем уравнение
ух = byx(x – x) + y,
где byx =
ух = - 0,0036(х – 214) + 1,75
ух = - 0,0036х + 2,5105
ху - х = byx(у – у),
где bху =
ху = - 157,14(х – 1,75) + 214
ху = - 157,14х + 489
б) Коэффициент корреляции
связь обратная и тесная;
Статистика критерия
При а = 0,05 и k = 48; t0,05;48 = 2,01, так как t > t0,05;48 коэффициент значительно отличается от 0.
в) Используя ху = - 157,14у + 489
х = - 157,14*2,5 + 489 = 96,14
Ответ: а) ух = - 0,0036х + 2,5105; ху = - 157,14х + 489.
б) k = - 0,7473.
в) х = 96,14 при у = 2,5