Файл: В.М. Волков Математика. Программа, контрольные работы №9, 10 и методические указания для студентов-заочников инженерно-технических специальностей 2 курса.2003.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 03.06.2024

Просмотров: 126

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

 

 

 

 

 

 

 

11

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P(X = 1)=

C13 C17

 

 

=

7

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

C102

 

 

 

 

15

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Событие X = 2 означает, что среди двух взятых билетов оба невыиг-

рышных. Тогда

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

C72

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P(X = 2)=

 

=

 

7

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

C102

15

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Составляем закон распределения случайной величины X

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

X

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

P

 

1/15

 

 

 

 

 

 

 

 

7/15

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7/15

3

1

 

 

7

 

 

7

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Контроль: pi =

 

+

 

+

= 1. Закон составлен правильно.

15

 

 

 

i=1

 

15

 

15

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Вычисляем числовые характеристики. Математическое ожидание

M(X)

= ∑xi pi = 0 1 + 1 7

+ 2 7 = 21 = 1,4 .

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i=1

 

15

 

 

 

 

 

15

 

 

 

15

 

 

15

 

 

Дисперсию определяем по формуле D(X)= M(X2 )M2 (X). Здесь

M(X2 )= ∑xi pi = 0 1 + 1 7

 

+ 4 7 = 7 2,33.

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i=1

 

15

 

 

 

 

 

15

 

15

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

D(X)= 2,33 (1,4)2 = 0,37.

 

 

 

 

 

Среднее квадратическое отклонение

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

σ(X)= D(X) =

0,37 0,61.

 

 

 

 

 

Закон распределения непрерывной случайной величины может быть задан функцией распределения F(x) ( интегральная функция) или

функцией плотности вероятностей f (x) (дифференциальная функция).

Для решения задач № 121-150 надо знать определение функции плотности вероятностей, формулы, позволяющие находить числовые характеристики, а также уметь определять вероятность попадания случайной величины в заданный интервал. Соответствующие вопросы из-

ложены в [1, гл.10-11; 2, гл.6, п.1-3].


12

Пример. Функция распределения случайной величины имеет вид

0, x 0,

F(x)= x , 0 < x 3,

3

1, x > 3.

Требуется найти плотность распределения, математическое ожидание, дисперсию и вероятность попадания случайной величины в интервал (2,4).

Решение. Найдём функцию плотности вероятностей по определению f (x)= F(x). Для этого продифференцируем функцию F(x), то есть

0, x 0,

f (x)= 1 , 0 < x 3,

3

0, x > 3.

Числовые характеристики вычисляем по формулам

M(X)=

D(X)=

(x M(X))2 f (x)dx .

x f (x)dx;

 

−∞

 

−∞

 

Иногда для определения дисперсии удобно использовать формулу

D(X)=

2

x2 f (x)dx (M(X)) .

−∞

Так как f (x) задана на разных интервалах различными аналитическими

выражениями, то несобственный интеграл при нахождении математического ожидания и дисперсии будет представлен в виде суммы интегралов

M(X)=

0

3

1

 

1

3

1

 

x

2

 

3

 

1

 

9

 

3

.

 

 

 

 

 

 

x 0

dx + ∫x

dx + ∫x 0

dx =

x dx =

 

 

 

 

 

=

 

=

3

3

3

 

 

 

 

 

3

 

 

 

−∞

0

3

 

0

2

 

 

0

 

2 2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Дисперсию вычисляем по второй формуле

D(X) =

0

 

 

 

 

3

 

 

 

1

 

 

 

 

 

3

2

1

3

9

=

 

 

x2

0 dx + ∫x2

3

dx + ∫x2

0 dx

 

=

3

x2 dx

4

 

 

 

 

−∞

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

3

 

 

 

2

 

0

.

 

1

 

x3

 

3

9

 

1

9

 

9

= 3

2

1

 

3

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=

 

 

 

 

 

 

=

 

 

 

=

 

 

 

 

 

 

 

 

3

3

4

3

4

4

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Найдём вероятность попадания случайной величины в заданный интервал по формуле

P(2 < X < 4)= F(4)F(2)= 1 23 = 13 .


13

Для решения задач № 151-180 следует изучить закон нормального распределения. Соответствующий вопрос изложен в [1, гл.12, п.2,5; 2,

гл.6, п.5].

Пример. Случайная величина X распределена по нормальному закону с математическим ожиданием a = 3,2 и средним квадратическим отклонением σ = 0,8 . Записать плотность распределения . Найти вероятность попадания случайной величины в интервал (2,5).

Решение. Так как случайная величина X распределена по нормальному закону, то её функция плотности имеет вид

 

 

 

(xa)2

 

 

 

(x3,2)2

 

 

 

1

 

1

 

 

f (x)=

 

 

f (x)=

 

e 2(0,8)2 .

σ

e 2σ2 ;

2π

 

2π

 

 

0,8

 

 

 

 

Вероятность того, что случайная величина примет значение из интервала (2,5), определяется по формуле

 

β − a

 

α − a

5

3,2

 

2

3,2

 

P(2

< X < 5)= Φ

 

− Φ

 

= Φ

 

 

 

− Φ

 

 

 

=

 

 

 

 

 

σ

 

 

σ

 

0,8

 

 

0,8

 

= Φ(2,25)− Φ(1,5)

= Φ(2,25)+ Φ(1,5).

 

 

 

 

 

 

 

По прил. 2 «Таблица значений функции Φ(x)=

1

x

x 2

2

e

 

 

2π 0

 

 

dx » [1, с. 462;

2, 326] определяем значения функции

Φ(2,25)= 0,4878, Φ(1,5)= 0,4332. P(2 < X < 5)= 0,4878 + 0,4332 = 0,921.

Контрольная работа № 10

Для выполнения работы следует изучить соответствующий матери-

ал по литературе [1, гл.15-17; 2, гл.9-13].

Одной из задач математической статистики является установление закономерностей массовых случайных явлений, основанное на изучении результатов наблюдений. Покажем на примере системати-зацию опытных данных и вычисление числовых характеристик.


14

Пример 1. На угольных предприятиях определяли производительность труда рабочих при проходке штрека (случайная величина X ) и скорость проходки (случайная величина Y , м/мес). Результаты наблюдений приведены в табл. 1.

Таблица 1

Исходные данные (выборка)

X

Y

X

Y

X

Y

X

Y

X

Y

0,31

136

0,19

110

0,16

70

0,15

118

0,15

100

0,16

76

0,16

87

0.33

300

0,18

152

0,19

64

0,27

160

0,14

75

0,23

185

0,21

155

0,31

150

0,25

170

0,21

120

0,36

311

0,26

151

0,22

150

0,23

101

0,18

97

0,20

97

0,29

230

0,23

126

0,17

87

0,24

100

0,17

120

0,22

215

0,36

280

0,18

72

0,12

123

0,25

201

0.23

202

0.31

154

0,22

100

0,24

103

0.20

152

0,16

120

0,21

120

0,29

194

0,21

100

0,18

118

0,18

101

0,16

120

0,25

190

0.23

103

0,17

158

0,17

100

0.28

125

По данным X - производительности труда рабочего (табл.1) необходимо:

а) составить вариационный ряд;

б) вычислить выборочную среднюю x , выборочную дисперсию Db , выборочное среднее квадратическое отклонение σx .

Решение. А. Систематизация результатов наблюдения.

Для построения интервального вариационного ряда определим оптимальную величину интервала (шаг) по формуле Стерджеса

h = xmax xmin ,

1 + 3,2lgn

где xmax , xmin - соответственно максимальные и минимальные значения X, n - объём выборки.

h =

0,36 0,12

=

0,24

0,04 .

1 + 3,2lg50

6,44

 

 

 

Величину интервала определяем с той же точностью, с какой заданы исходные данные.

Составим таблицу распределения случайной величины или признака X , называаемую вариационным рядом.


15

Таблица 2 Вариационный ряд производительности труда рабочих

Интервалы J

Частота mi

Частость p*i

Накопленная

 

 

 

частость F* (x)

[0,12;0,16)

4

0,08

0,08

[0,16;0,20)

16

0,32

0,40

[0,20;0,24)

14

0,28

0,68

[0,24;0,28)

7

0,14

0,82

[0,28;0,32)

6

0,12

0,94

[0,32;0,36]

3

0,06

1,00

50

1

 

Замечания к составлению табл. 2

1. Запись интервалов начинается с xmin и продолжается до тех пор, пока не войдёт xmax .

2.Просматривая по табл. 1 исходные данные признака X в порядке записи, проставляют (во втором столбце табл. 2) точки в интервале, которому соответствует данное значение X . Подсчитав количество проставленных точек, определим частоту, соответствующую данному интервалу.

3.В интервал включаются значения большие или равные нижней границе и меньшие верхней границы интервала.

4.Отношение частоты к общему числу наблюдений определяет час-

тость p*i = mni .

5. Накопленная частость интервала определяется как сумма частостей предшествующих и данного интервала [1, гл.15, п.7; 2, гл.9, п.2].

Б. Вычисление числовых характеристик

Таблица 3

Расчёт числовых характеристик

xi

mi

xi mi

xi x

(xi x)2

(xi x)2 mi

0,14

4

0,56

-0,08

0,0064

0,0256

0,18

16

2,88

-0,04

0,0016

0,0256


Смотрите также файлы