Лекции.Орг


Поиск:




Категории:

Астрономия
Биология
География
Другие языки
Интернет
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Механика
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Транспорт
Физика
Философия
Финансы
Химия
Экология
Экономика
Электроника

 

 

 

 


Случайные величины и независимы. Найти дисперсию случайной величины , если из- известно, что , . 5 страница




Подставив φ(x)=π /4,f(x)=1/(b-a) и выполнив интегрирование, получим

D[π /4]=( /720) ).

№319 Ребро куба x измерено приближенно, причем a . Рассматривая ребро куба как случайную величину X,распределенную равномерно в интервале (a,b),найти математическое ожидание и дисперсию объема куба.

Решение

1.Найдем математическое ожидание площади круга – случайной величины Y=φ(K)= - по формуле

M[φ(X)]=

Поставив φ(x)= ,f(x)=1/(b-a) и выполнив интегрирование, получим

M( )= .

2.Найдём дисперсию площади круга по формуле

D [φ(X)]= - .

Подставив φ(x)= ,f(x)=1/(b-a) и выполнив интегрирование, получим

D = .

 

№320 Случайные величины X и Y независимы и распределены равномерно: X-в интервале (a,b),Y-в интервале (c,d).Найти математическое ожидание произведения XY.

Решение

Математическое ожидание произведения независимых случайных величин равно произведению их математических ожиданий, т.е.

M(XY)=

 

№321 Случайные величины X и Y независимы и распределены равномерно: X- в интервале (a,b), Y – в интервале (c,d). Найти дисперсию произведения XY.

Решение

Воспользуемся формулой

D(XY)=M[

Математическое ожидание произведения независимых случайных величин равно произведению их математических ожиданий, поэтому

D(XY)=M (*)

Найдем M по формуле

M[φ(X)]=

Подставляя φ(x)= ,f(x)=1/(b-a) и выполняя интегрирование,получим

M (**)

Аналогично найдем

M (***)

Подставив M(X)=(a+b)/2, M(Y)=(c+d)/2,а так же (***) и (**) в (*),окончательно получим

D(XY)= -[ .

№322 Математическое ожидание нормально распределённой случайной величины X равно a=3 и среднее квадратическое отклонение σ=2.Написать плотность вероятности X.

Решение

Воспользуемся формулой:

f(x)= .

Подставляя имеющиеся значения получим:

f(x)= = f(x)= .

№323 Написать плотность вероятности нормально распределенной случайной величины X, зная, что M(X)=3, D(X)=16.

Решение

Воспользуемся формулой:

f(x)= .

Для того, чтобы найти значение σ воспользуемся свойством, что среднее квадратическое отклонение случайной величины X равно квадратному корню из ее дисперсии. Следовательно σ=4, M(X)=a=3. Подставляя в формулу получим

f(x)= = .

№324 Нормально распределенная случайная величина X задана плотностью

f(x)= . Найти математическое ожидание и дисперсию X.

Решение

Воспользуемся формулой

f(x)= ,

где a -математическое ожидание, σ -среднее квадратическое отклонение X. Из этой формулы следует, что a=M(X)=1. Для нахождения дисперсии воспользуемся свойством, что среднее квадратическое отклонение случайной величины X равно квадратному корню из ее дисперсии. Следовательно D(X)= =

Ответ: математическое ожидание равно 1; дисперсия равна 25.

Бондарчук Родион

№ 325

Дана функция распределения нормированного нормального закона . Найти плотность распределения f(x).

Решение:

Зная, что , находим f(x).

Ответ:

 

№ 327

Доказать, что функция Лапласа . нечетна: .

Решение:

Произведем замену

Делаем обратную замену и получаем:

= =

Ч.Т.Д.

№ 328Математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение нормально распределенной случайной величины X соответственно равны 10 и 2. Найти вероятность того, что в результате испытания X примет значение, заключенное в интервале (12,14).


Решение: Нормальным называют распределение вероятностей непрерывной случайной величины X, плотность которого имеет вид:
, равна:
Вероятность того, что X примет значение, принадлежащее интервалу
- функция Лапласа.
где
Воспользуемся формулой
Подставляя
, получим:
По таблице находим:
Искомая вероятность равна:


№ 329Математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение нормально распределенной случайной величины X соответственно равны 20 и 5. Найти вероятность того, что в результате испытания X примет значение, заключенное в интервале (15,25).


Решение: Нормальным называют распределение вероятностей непрерывной случайной величины X, плотность которого имеет вид:
, равна:
Вероятность того, что X примет значение, принадлежащее интервалу
- функция Лапласа.
где
Воспользуемся формулой
Подставляя
и принимая во внимание, что
нечетная, получим:


По таблице находим:
Искомая вероятность равна:


№ 330Автомат штампует детали. Контролируется длина детали X, которая распределена нормально с математическим ожиданием (проектная длина), равным 50мм. Фактически длина изготовленных деталей не менее 32 и не более 68мм. Найти вероятность того, что длина наудачу взятой детали: а) больше 55мм; б) меньше 40мм.


Решение: Нормальным называют распределение вероятностей непрерывной случайной величины X, плотность которого имеет вид:
, равна:
Вероятность того, что X примет значение, принадлежащее интервалу
- функция Лапласа.
где
Поскольку фактически длина изготовленных деталей не менее 32 и не более 68мм, то вероятность, что длина всех деталей заключена в интервале (32,68), равна 1, т.е.


Воспользуемся формулой
, и получим:
По таблице находим:
Тогда
а) Вероятность, что длина больше 55см равна:
б) Вероятность, что длина меньше 40см равна:


№ 331Производится измерение диаметра вала без систематических (одного знака) ошибок. Случайные ошибки измерения X подчинены нормальному закону со среднеквадратическим отклонением о=10мм. Найти вероятность того, что измерение будет произведено с ошибкой, не превосходящей по абсолютной величине 15мм.


Решение: Нормальным называют распределение вероятностей непрерывной случайной величины X, плотность которого имеет вид:
, равна:
Вероятность того, что X примет значение, принадлежащее интервалу
- функция Лапласа.
где
Вероятность того, что абсолютная величина отклонения меньше положительного числа
, равна:
В частности, если a=0, то справедливо равенство:


Математическое ожидание случайных ошибок равно нулю, поэтому применима
формула:
Положив
, находим:
По таблице находим:
Тогда искомая вероятность равна:


№ 332Производится взвешивание некоторого вещества без систематических ошибок. Случайные ошибки взвешивания подчинены нормальному закону со среднеквадратическим отклонением а=20г. Найти вероятность того, что взвешивание будет произведено с ошибкой, не превосходящей по абсолютной величине 10г.


Решение: Нормальным называют распределение вероятностей непрерывной случайной величины X, плотность которого имеет вид:
, равна:
Вероятность того, что X примет значение, принадлежащее интервалу
- функция Лапласа.
где
Вероятность того, что абсолютная величина отклонения меньше положительного числа
, равна:
В частности, если a=0, то справедливо равенство:


Математическое ожидание случайных ошибок равно нулю, поэтому применима
формула:
Положив
, находим:
По таблице находим:
Тогда искомая вероятность равна:


№ 333Случайные ошибки измерения подчинены нормальному закону со среднеквадратическим отклонением о=20мм и математическим ожиданием а=0. Найти вероятность того, что из трех независимых измерений ошибка хотя бы одного не превзойдет по абсолютной величине 4мм.


Решение: Нормальным называют распределение вероятностей непрерывной случайной величины X, плотность которого имеет вид:
, равна:
Вероятность того, что X примет значение, принадлежащее интервалу
- функция Лапласа.
где
Вероятность того, что абсолютная величина отклонения меньше положительного числа
, равна:
В частности, если a=0, то справедливо равенство:
Найдем для начала вероятность того, что ошибка не превзойдет по абсолютной величине 4мм, при одном испытании.


Математическое ожидание a = 0, поэтому применима формула:
Положив
, находим:
По таблице находим:
Тогда искомая вероятность равна:


Пусть А - событие состоит в том, что из трех независимых измерений ошибка хотя бы одного не превзойдет по абсолютной величине 4мм, причем p = 0,1586. Это означает, что ошибка не превзойдет 4мм. либо при одном измерении, либо при двух, либо при трех измерениях. Однако, вероятность искомого события можно найти, рассмотрев противоположное событие - ни при одном измерении ошибка не превзойдет 4мм, т.е. по формуле Бернулли (p = 0,1586, q = 1 - 0,1586 = 0,8414):
Тогда вероятность события А равна:


№ 334Автомат изготовляет шарики. Шарик считается годным, если отклонение X диаметра шарика от проектного размера по абсолютной величине меньше 0,7мм. Считая, что случайная величина X распределена нормально со среднеквадратическим отклонением о=0,4мм, найти, сколько в среднем будет годных шариков среди ста изготовленных.


Решение: Нормальным называют распределение вероятностей непрерывной случайной величины X, плотность которого имеет вид:
, равна:
Вероятность того, что X примет значение, принадлежащее интервалу
- функция Лапласа.
где
Вероятность того, что абсолютная величина отклонения меньше положительного числа
, равна:
В частности, если a=0, то справедливо равенство:


Так как X - отклонение (диаметра шарика от проектного размера), то
. Подставив
Таким образом, вероятность отклонения, меньшего 0,7мм, равна 0,92. Отсюда следует, что примерно 92 шарика из 100 окажутся годными.
Воспользуемся формулой:
, получим:


№ 335Деталь, изготовленная автоматом, считается годной, если отклонение ее контролируемого размера от проектного не превышает 10мм. Случайные отклонения контролируемого размера от проектного подчинены нормальному закону со среднеквадратическим отклонением а=5мм и математическим ожиданием a=0. Сколько процентов годных деталей изготавливает автомат?


Решение: Нормальным называют распределение вероятностей непрерывной случайной величины X, плотность которого имеет вид:
, равна:
Вероятность того, что X примет значение, принадлежащее интервалу
- функция Лапласа.
где
Вероятность того, что абсолютная величина отклонения меньше положительного числа
, равна:





Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2016-10-23; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 27313 | Нарушение авторских прав


Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

Настоящая ответственность бывает только личной. © Фазиль Искандер
==> читать все изречения...

2340 - | 2065 -


© 2015-2024 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.011 с.