Вероятность попадания в заданный интервал нормальной случайной величины
Если случайная величина Х задана функцией плотности распределения вероятностей, то вероятность того, что в результате испытания Х примет какое-нибудь значение из интервала (a, b), равна определенному интегралу от плотности вероятности в пределах от a до b, то .
Если случайная величина распределена по нормальному закону, то можно доказать, что .
Решение задач
Пример 8.1. Дискретная случайная величина Х задана таблицей распределения
Х | 1 | 4 | 8 |
Р | 0,3 | 0,1 | 0,6 |
Найти функцию распределения и построить ее график.
Решение. Если х.1 то F(x)=0 (третье свойство).
Если 1 < х 4, то F(х) = 0,3. Действительно, Х может принять значение 1 с вероятностью 0,3.
Если 4 < х 8, то F(х) = 0,4. Действительно, если х1 удовлетворяет неравенству 4 < х1.8, то F(х1) равно вероятности события Х < х1, которое может быть осуществлено, когда Х примет значение 1 (вероятность этого события равна 0,3) или значение 4 (вероятность этого события равна 0,1). Поскольку эти два события несовместны, то по теореме сложения вероятность события Х < х1 равна сумме вероятностей 0,3+0,1 =0,4.
Если х > 8, то F(x)=1. Действительно, событие Х<8 достоверно, следовательно, его вероятность равна единице.
Итак, функция распределения аналитически может быть записана так:
Сделаем рисунок:
Пример 8.2. Случайная величина Х задана функцией распределения:
Найти вероятность того, что в результате испытания Х примет значение, заключенное в интервале (0, 1).
Решение: так как на интервале (0, 1) функция распределения , то на основании следствия 1 из свойства 2 имеем: Р(аХ<b)=F(b)– F(a).
.
Пример 8.3. Задана плотность вероятности случайной величины Х
Найти вероятность того, что в результате испытания Х примет значение, принадлежащие интервалу (0,5; 1).
Решение: на основании свойства функции плотности вероятности имеем:
.
Пример 8.4. Найти математическое ожидание и дисперсию непрерывной случайной величины, если на отрезке [0, 1].
Решение. Найдем математическое ожидание по формуле: ;
. Найдем дисперсию по формуле:
Пример 8.5. Нормально распределенная случайная величина Х задана дифференциальной функцией . Найти математическое ожидание и дисперсию Х.
Ответ. М(Х)=1; D(Х)=25.
Пример 8.6. Случайная величина Х распределена по нормальному закону. Математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение этой величины соответственно равны 30 и 10. Найти вероятность того, что Х примет значение, принадлежащее интервалу (10, 50)
Решение. Если случайная величина распределена по нормальному закону, то , где Ф(х) – функция Лапласа (приложение 3).
Самостоятельная работа студентов на занятии
1. Случайная величина Х задана функцией распределения. Найти вероятность того, что в результате испытания Х примет значение, заключенное в интервале (2, 3).
2. Задана плотность вероятности случайной величины Х
Найти вероятность того, что в результате испытания Х примет значение, принадлежащие интервалу ( ; 1).
3. Найти математическое ожидание и дисперсию непрерывной случайной величины a) на отрезке [0, ], если ; б) на отрезке [0, 1], если .
4. Математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение нормально распределенной случайной величины Х соответственно равны 10 и 2. Найти вероятность того, что в результате испытания Х примет значение в интервале (12, 14).
5. Автомат штампует детали. Контролируемая длина детали – случайная величина Х, которая распределена нормально с математическим ожиданием (проектная длина), равным 50 мм и средним квадратическим отклонением σ=3 мм. Фактическая длина изготовленных деталей не мерее 32 мм и не более 68 мм. Найти вероятность того, что длина взятой детали: а) больше 55 мм; б) меньше 40 мм.
6. Написать дифференциальную функцию нормально распределенной случайной величины Х, зная, что М(Х)=3, D(Х)=16.
7. В компьютерном классе средствами Excel построить функцию плотности распределения, полученную в задаче 6.
Задание на дом
Практика
1. Случайная величина Х задана функцией распределения:
1) Найти вероятность того, что в результате испытания Х примет значение, заключенное в интервале (0, 1).
2) Найти функцию плотности распределения вероятностей.
2. Случайная величина Х задана функцией распределения.
Найти функцию плотности распределения вероятностей.
3. Найти характеристики распределения для непрерывной случайной величины на интервале [0, 2], если .
4. Математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение нормально распределенной случайной величины Х соответственно равны 20 и 5. Найти вероятность того, что в результате испытания Х примет значение в интервале (15, 25).
5. Известно, что для человека pН крови является случайной величиной, имеющей нормальное распределение с математическим ожиданием 7,4 и средним квадратическим отклонением 0,2. Найти вероятность того, что уровень рН находится между 7,35 и 7,45 соответственно.
Теория
Лекция по теме «Задачи математической статистики. Генеральная и выборочная совокупности. Точечные оценки параметров распределения. Доверительный интервал и доверительная вероятность».
Занятие 9 данного методического пособия.
Павлушков И.В. и другие стр. 269-283.
Yandex.RTB R-A-252273-3
- Предисловие
- Занятие 1.Понятие функции, предела и непрерывности функции. Производная функции
- Краткие сведения из теоретического курса Понятие функции
- Определение предела функции и бесконечно малой функции
- Основные теоремы о пределах
- Производная функции
- Производная сложной функции
- Занятие 2.Дифференциал функции. Производные и дифференциалы высших порядков. Применение производных к решению прикладных задач
- Дифференциал функции
- Геометрический смысл дифференциала функции
- Производные высших порядков
- Механический смысл производной второго порядка
- Дифференциалы высших порядков
- Приложение дифференциального исчисления
- Производные и дифференциалы функции нескольких аргументов
- Основные понятия
- Частные производные и дифференциалы функции нескольких переменных
- Полный дифференциал функции
- Частные производные второго порядка
- Решение задач
- Неопределенный интеграл и его основные свойства. Основные методы интегрирования.
- Основные понятия
- Свойства неопределенного интеграла
- Метод непосредственного интегрирования
- Метод замены переменной (подстановки)
- Метод интегрирования по частям
- 6. Задание на дом.
- Определенный интеграл и его основные свойства. Приложения определенного интеграла.
- Определенный интеграл как предел интегральной суммы
- Свойства определенного интеграла
- Геометрический смысл определенного интеграла
- Формула Ньютона-Лейбница
- Метод замены переменных в определенном интеграле
- Метод интегрирования по частям в определенном интеграле
- Задача о площади криволинейной трапеции
- Работа переменной силы
- Занятие 3.Основные понятия теории вероятностей. Классическое и статистическое определение вероятности. Круглый стол «Применение математического анализа при решении задач физики, химии, фармации»
- Понятие испытания, события, виды событий
- Свойства вероятности:
- Самостоятельная работа студентов на занятии
- Занятие 4.Теорема сложения вероятностей для несовместных событий. Случайные величины. Числовые характеристики дискретной случайной величины
- Теорема сложения независимых событий
- Случайные величины
- Закон распределения дискретной случайной величины
- Числовые характеристики случайной величины
- Дисперсия дискретной случайной величины
- Среднее квадратическое отклонение
- Функция распределения случайной величины
- График функции распределения
- Плотность распределения вероятностей. Дифференциальная функция распределения
- Свойства плотности распределения
- Характеристики непрерывных случайных величин
- Нормальное распределение
- Влияние параметров нормального распределения на форму нормальной кривой
- Вероятность попадания в заданный интервал нормальной случайной величины
- Занятие 6.Статистическое распределение выборки, дискретные и интервальные вариационные ряды. Точечные оценки параметров распределения. Доверительный интервал и доверительная вероятность.
- Генеральная и выборочная совокупности
- Статистический дискретный ряд распределения
- Статистический интервальный ряд распределения
- Полигон и гистограмма
- Эмпирическая функция распределения
- Оценки характеристик распределения
- Оценка математического ожидания
- Оценка дисперсии
- Оценка среднего квадратического отклонения
- Интервальные оценки
- 2. Результаты наблюдений за числом частиц, попавших в счетчик Гейгера в течение минуты, приведены в виде интервального ряда распределения:
- Построим гистограмму (рис. 9.4)
- 3. Найти оценку математического ожидания и несмещенную оценку дисперсии, если дана таблица распределения:
- Решение. Для вычисления характеристик воспользуемся расчетной таблицей:
- Самостоятельная работа студентов на занятии
- Занятие 7.Погрешности измерений и их оценки. Погрешности прямых и косвенных измерений
- Погрешности измерений. Истинная, абсолютная и относительные погрешности
- Типы погрешностей
- Оценка истинного значения измеряемой величины
- Вычисление абсолютной погрешности косвенных измерений
- Занятие 8.Контрольная работа
- Занятие 9.Деловая игра «Статистика знает все»
- Приложения
- I. Греческий алфавит
- II. Некоторые постоянные
- III. Обратные величины, степени, корни, логарифмы
- IV. Значение функции ех и е -х
- V. Тригонометрия Значения тригонометрических функций
- Критические значения распределения Стьюдента
- Значения функции и
- Библиографический список
- Практикум по математике