Практичне заняття 6. Дискретна випадкова величина
Приклад. Маємо 4 заготівки для виготовлення деталей. Ймовірність виготовлення придатної деталі дорівнює 0,75. Знайти закон розподілу випадкової величиниХ– кількість заготівок, що їх буде використано для виготовлення придатної деталі. Знайтиа також імовірність того, що із цих заготівок буде виготовлено стандартну деталь.
Розв’язання.Подамо закон розподілу для випадкової величиниХу табличній формі. Очевидно, що випадкова величина може набувати значень 1, 2, 3, 4. ЗначенняХ= 1, буде тоді, коли з першої заготівки виготовлено стандартну деталь, а ймовірність цього дорівнює 0,75. Випадкова величина набуває значення 2, якщо з першої заготівки виготовлено браковану деталь, а з другої — придатну. За теоремою множення імовірностей ймовірність цієї подіїАналогічно,Х= 3, якщо деталі, виготовлені з першої та другої заготівок, браковані, а деталь, яку виготовлено з третьої заготівки – придатна.Нарешті,Х= 4, якщо деталі, виготовлені з перших трьох заготівок, браковані.Запишемо закон розподілу:
1 | 2 | 3 | 4 | |
0,75 | 0,1875 | 0,046875 | 0,15625 |
Легко перевірити, що сума ймовірностей у законі розподілу дорівнює 1. Знайдемо математичне сподівання та дисперсію випадкової величини за наведеними щойно формулами.
Якщо подія А– «із чотирьох заготівок виготовлено одну придатну деталь», то
Приклад. Побудувати закон розподілу ймовірностей дискретної випадкової величини. Знайти, функцію розподілу та її графік.
В кишені лежать 5 монет номіналом 5 копійок і 9 монет номіналом 25 копійок. Навмання беруть дві монети.
–число монет номіналом 5 копійок.
Розв’язання. Дискретна випадкова величинаможе набувати значень 0, 1, 2. Знайдемо ймовірність того, що серед навмання взятих двох монет 0, 1, 2 монет номіналом 5 копійок, і занесемо одержані дані в таблицю.
Для знаходження відповідних ймовірностей використаємо класичне означення ймовірності події.
(„0 п’ятаків”)
(„1 п’ятак”)
(„2 п’ятаки”)
Отже, закон розподілу ймовірностей дискретної випадкової величини має вигляд:
| 0 | 1 | 2 |
|
|
|
|
Математичне сподівання дискретної випадкової величини обчислюється за формулою:
. .
Дисперсія
.
.
Середнє квадратичне відхилення
Приклад. Радист передає повідомлення, доки не передасть, але не більше трьох раз. Ймовірність спотворення повідомлення за першим разом – 0,2, за другим і третім 0,1.– число спроб радиста.
- Міністерство освіти і науки україни
- Практичне заняття 2. Теореми додавання і множення ймовірностей
- Практичне заняття 3. Формула повної ймовірності. Формула бейєса
- Практичне заняття 4. Послідовність незалежних випробувань
- Практичне заняття 5. Послідовність незалежних випробувань
- Практичне заняття 6. Дискретна випадкова величина
- Практичне заняття 7. Неперервна випадкова величина
- Практичне заняття 8. Неперервна випадкова величина
- Практичне заняття 9. Неперервна випадкова величина
- Практичне заняття 10. Закони розподілу дискретної випадкової величини
- Практичне заняття 11. Закони розподілу неперервної випадкової величини
- Практичне заняття. 12. Нормально розподілена випадкова величина
- Розв’язання.
- Практичне заняття 13. Двовимірна дискретна випадкова величина
- Практичне заняття 14. Двовимірна неперервна випадкова величина
- Практичне заняття 15. Статистичні оцінки параметрів розподілу
- Практичне заняття 16. Статистичні оцінки параметрів розподілу
- Практичне заняття 17. Довірчі інтервали
- Практичне заняття 18. Статистичні гіпотези
- Практичне заняття 19. Статистичні гіпотези
- Практичне заняття 20. Критерій згоди пірсона
- Практичне заняття 21. Елементи теорії кореляції
- Практичне заняття 22. Випадкові процеси
- Практичне заняття 23. Моделювання випадкових величин методом монте-карло
- Практичне заняття 24. Системи масового обслуговування. Ланцюги маркова
- Таблиця значень функції
- Таблиця значень функції
- Таблиця значень функції
- Додаток 4 Таблиця значень , що задовольняють рівність
- Додаток 5 Таблиця значень
- Додаток 6 Критичні точки розподілу Ст’юдента (t-розподілу)
- Додаток 7 Критичні точки розподілу Фішера (f-розподілу)
- Критичні значення критерію Колмогорова для деяких .
- Рівномірно розподілені випадкові числа