Глава 1. Случайные события.
Пример 1.1. Производится три независимых выстрела с вероятностью попадания 0,4 в каждом. Найти вероятность того, что будет хотя бы 2 попадания.
Решение. Искомая вероятность .
Воспользуемся формулой Бернулли:
Пример 1.2. Производится 4 независимых выстрела по одной цели с различных расстояний. Вероятности попаданий в этих выстрелах равны соответственно: . Найти вероятность того, что: не будет попаданий; будет ровно 3 попадания.
Решение. Составляем производящую функцию
Тогда искомые вероятности: 4, 4.
Пример 1.3. Вероятность попадания стрелком в цель равна 0,7. Сделано выстрелов. Определить наивероятнейшее число попаданий.
Решение. Здесь , , .
Следовательно:
Пример 1.4. Три предприятия могут обратиться за кредитами в три банка. Каждое предприятие выбирает себе банк случайным образом и независимо от других. Клиент, обратившийся в банк, получает кредит с вероятностью . Найти вероятность того, что ровно в двух банках из трех кредит будет выдан.
Решение. Пусть событие означает, что ровно в двух банках из трех выдан кредит. Имеем гипотезы:
– все три банка имели посетителей;
– все предприятия обратились в один банк;
– предприятия обратились к двум банкам, а третий остался не востребованным.
Тогда
По формуле полной вероятности получаем:
Пример 1.5. Устройство состоит из трех независимо работающих элементов. Отказ любого элемента приводит к отказу всего устройства. Надежность каждого элемента равна Р. Купили еще три аналогичных элемента. Что лучше: продублировать каждый элемент или всю схему устройства в целом?
Решение. Два варианта возможного дублирования представлены на рис.1.1.
1) 2)
Рис. 1.1. Варианты дублирования элементов устройства
Применяя формулы сложения и умножения вероятностей рассчитаем надежность этих схем.
Надежнее вторая схема.
Пример 1.6. Два стрелка поочередно стреляют по мишени до первого попадания. Вероятность попадания первого стрелка равна , а второго – . Найти вероятность того, что выиграет (попадет) первый стрелок.
Решение. Первый стрелок выигрывает соревнование (попадает) при первом выстреле с вероятностью , при втором выстреле – (то есть здесь по одному промаху у первого и второго стрелка), при третьем выстреле – с вероятностью (по два промаха у каждого), при n–м выстреле – с вероятностью .
Так как положительным исходом для первого игрока является любой из выше перечисленных исходов, то искомая вероятность будет равна сумме частных вероятностей
.
С использованием формулы суммы геометрической прогрессии получаем
Пример 1.7. Числа натурального ряда перемешаны и расположены в случайном порядке. Какова вероятность того, что хотя бы одно число окажется на своём месте (т.е. будет равно номеру своего места)? Найти предел этой вероятности при возрастании n.
Решение. Пусть – событие, состоящее в том, что –е число оказалось на своём месте.
Тогда с использованием формулы вероятности суммы событий получим
.
Из условия задачи можно заключить, что
Тогда
Окончательно получаем
.
Пример 1.8. Кусок проволоки длиной 20 см был согнут в точке, выбранной наугад (точка сгиба равномерно распределена). После этого, перегнув еще в двух местах, сделали прямоугольную рамку. Найти вероятность того, что площадь полученной рамки не превосходит 21 кв. см.
Решение. Пусть x – есть расстояние от точки первого сгиба до ближайшего конца, тогда площадь прямоугольника S = x×(10 – x).
Из условия x×(10 – x) £ 21 находим, что либо x Î (0; 3), либо x Î (7; 10). Поэтому нужная рамка получится, если точка сгиба попадает в один из промежутков (0; 3), (7; 13), (17; 20) по длине стержня.
Искомая вероятность определится отношением благоприятствующей событию длины проволоки (m = (3 – 0) + (13 – 7) + (20 – 17) = 12) к общей длине (n = 20):
P = m/n = 0.6.
Пример 1.9. Из последовательности чисел 1, 2, ..., N отобраны n чисел х1 < х2 <...< хn . Найти вероятность того, что хm = M.
Решение. способами можно взять числа х1, x2, ..., xm–1 и способами – остальные xi.
Поэтому искомая вероятность
р =
Пример 1.10. В первом ящике находится N1 деталей первого сорта и N2 деталей второго сорта, во втором ящике, соответственно, M1 и M2. Из первого ящика во второй переложено К деталей. Затем из второго ящика взяли одну деталь. Определить вероятность того, что она первого сорта.
Решение. Имеем две гипотезы:
H1 – взятая деталь принадлежит к группе из К деталей, переложенных из первого ящика во второй;
H2 – взятая деталь первоначально находилась во втором ящике.
Тогда
Р(H1) = ; P(H2) = .
Обозначим через А – событие, состоящее в том, что взятая деталь окажется первого сорта.
С учетом гипотез, вероятность этого события может быть определена по формуле полной вероятности:
.
Условные вероятности взятия детали первого сорта при соответствующих гипотезах будут равны:
.
Искомая вероятность
Пример 1.11. Вероятность того, что посетитель страховой компании заключит с ней какой–либо договор, равна 0,3. Сколько посетителей надо обслужить, чтобы с вероятностью не меньшей, чем 0,9, можно было утверждать, что будет заключен хотя бы один договор?
Решение. Обозначим событие Ai – i–й посетитель заключит договор с компанией. По условию задачи P(A i) = 0,3. Тогда .
Вероятность того, что ни один из n посетителей не заключит договор равна P0,n = = (0,7)n.
Вероятность того, что хотя бы один посетитель заключит договор
R1,n = 1 – P0,n = 1 – (0,7)n.
По условию задачи эта вероятность должна быть не менее 0,9. Получаем соотношение: 1 – (0,7)n ³ 0,9. Решая это неравенство, определяем n:
(0,7)n £ 1 – 0,9 = 0,1; nln(0,7) £ ln(0,1) Þ n ³ = 6,4.
Окончательно получаем, что n = 7.
Пример 1.12. На отрезке длины L наудачу выбираются 2 точки M1 и M2. Определить вероятность того, что из полученных отрезков можно построить треугольник.
Решение. Пусть длины образованных отрезков равны x, y, L – x – y.
Эти отрезки должны удовлетворять неравенствам треугольника, т.е. сумма двух сторон больше третьей:
Сводим задачу к геометрической вероятности (рис.1.2):
|
|
Рис. 1.2. Геометрическое представление задачи
- А.А. Кочетыгов методические указания к практическим занятиям
- «Теория вероятностей и математическая статистика»
- Задачи, предлагаемые для решения на практических занятиях по первому разделу курса «Теория вероятностей»
- Глава 1. Случайные события.
- Контрольные задачи к главе 1 «Случайные события»
- Глава 2. Случайные величины.
- Контрольные задачи к главе 2 «Случайные величины»
- 2.3. Случайная величина X задана функцией распределения
- Найти функцию распределения f(X).
- Глава 3. Системы случайных величин.
- Контрольные задачи к главе 3 «Системы случайных величин»
- Глава 4. «Функции случайных величин».
- Контрольные задачи к главе 4 «Функции случайных величин»
- Глава 5. «Предельные законы теории вероятностей».
- Глава 6 «Характеристические функции случайных величин»
- Контрольные задачи к главе 6 «Характеристические функции случайных величин»
- Пример 2.8. Как изменятся основные характеристики случайного процесса, если: 1) его значения умножить на постоянную величину a; 2) к процессу добавить постоянную величину a?
- Пример 2.13. Найти корреляционную функцию стационарного случайного процесса X(t), если ее спектральная плотность постоянна на интервале и равна с, а вне этого интервала равна нулю: