Файл: Решение Пусть событие а хотя бы одно попадание в волка из 4х выстрелов.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 06.12.2023
Просмотров: 35
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Задание 1
1. Из пяти карточек А, Б, В, Г, Д, наугад одна за другой выбираются 3 и располагаются в ряд в порядке появления. Какова вероятность того, что получится слово "два"?
Решение:
Всего имеется 5 букв, из них – одна буква " Д ", поэтому вероятность того, что первой будет буква " Д " равняется 1/5.
Если первой была буква " Д " , то осталось 4 буквы, из которых одна буква "В", поэтому вероятность вынуть второй букву " В " равняется 1/4.
Теперь букв на карточках осталось 3, из них 1 буква " А ", поэтому вероятность того, что третья буква – это буква " А " равняется 1/3.
Тогда вероятность события А –" получится слово "два"" равняется:
Ответ: .
2. Два охотника стреляют в волка. Для первого охотника вероятность попадания в цель при одном выстреле равна 0,7, для второго – 0,8. Какова вероятность попадания в волка (хотя бы при одном выстреле), если охотники делают по два выстрела.
Решение:
Пусть событие А – «хотя бы одно попадание в волка из 4-х выстрелов»
Противоположное событие – «ни одного попадания (четыре промаха)».
Если для первого охотника вероятность попадания в цель при одном выстреле равна 0,7, для второго – 0,8, то вероятности промаха для первого охотника равна 0,3, для второго – 0,2.
Тогда вероятность того, что будет четыре промаха:
.
По теореме о вероятности противоположных событий:
, или 99,64%.
Ответ: , или 99,64%.
3. В цехе работают 20 станков. Из них марки А – 10, марки В – 6, марки С – 4. Вероятность того, что качество детали окажется отличным, для этих станков соответственно равна – 0,9; 0,8; 0,7. Найти вероятность того, что взятая наудачу деталь окажется отличного качества.
Решение:
Используем формулу полной вероятности:
Если событие А происходит вместе с одной из событий Н1, Н2,…, Нn, которые составляют полную группу попарно несовместимых событий, то события Нк (к = 1, 2, …, n) называют гипотезами. Если известные вероятности гипотез и условные вероятности события А при выполнении каждой из гипотез, то вероятность события А в опыте S ( так называемая полная вероятность) исчисляется по формуле
Пусть событие А – наугад взятая из цеха деталь – отличного качества.
Создадим три гипотезы:
Н1 – деталь изготовлена на станке марки А;
Н2 – деталь изготовлена на станке марки В;
Н3 – деталь изготовлена на станке марки С.
По условию задачи
; ; .
Вероятность того, что качество детали окажется отличным, для станков соответственно равна – 0,9; 0,8; 0,7, т.е. условные вероятности отличного качества для каждого станка:
.
По формуле полной вероятности найдем вероятность того, что наугад взятая деталь - отличного качества:
Ответ: 0,83.
4. На фабрике, изготовляющей болты, первая машина производит 25 %, вторая – 35 %, третья – 40 % всех изделий. В их продукции брак составляет соответственно 5 %, 4 %, 2 %. Случайно выбранный болт оказался дефектным. Какова вероятность того, что он сделан на третьей машине.
Решение:
Используем формулу полной вероятности:
Пусть событие А – выбранный болт оказался дефектным.
Создадим три гипотезы:
Н1 – болт изготовлен на первой машине;
Н2 – болт изготовлен на второй машине;
Н3 – болт изготовлен на третьей машине.
По условию задачи
; ; .
Брак составляет соответственно 5 %, 4 %, 2 %., т.е. условные вероятности брака для каждой машины:
.
По формуле полной вероятности найдем вероятность того, что случайно выбранный болт оказался дефектным:
Используем формулу Байеса:
Если известно, что произошло событие А, и нужно найти вероятность того, что оно произошло именно с гипотезой Нк , то есть условную вероятность гипотезы Нк при условии А, то используется формула Байеса:
(к = 1, 2, …, n).
По формуле Байеса находим вероятность того, что бракованный болт сделан на третьей машине:
Ответ:
5. Вероятность того, что денежный автомат при опускании одной монеты сработает правильно, равна 0,97. Сколько нужно опустить монет, чтобы наивероятнейшее число случаев правильной работы автомата было 100?
Решение:
Наиболее вероятное число появлений события в схеме Бернулли находится по формуле:
– то есть целая часть числа
или из двойного неравенства:
.
Здесь событие А – правильное срабатывание автомата.
Вероятность р = , q = 1 – p = 1 – 0,97 = 0,03; 100, n – ?
n = 103.
Ответ: n = 103, нужно опустить 103 монеты.
6. Вероятность появления события А в одном испытании равна p. Найти вероятность того, что в n независимых испытаниях событие
А произойдет: а) m раз; б) от k1 до k2раз.
а) p = 0,17, n = 600, m = 90; б) n = 100, p = 0,85, , k2 = 80.
Решение:
а) Если проводится n независимых испытаний, в каждом из которых событие А происходит с вероятностью р, то вероятность того, что событие А настанет ровно k раз, находится за формулой Бернулли, но при больших значениях n и k пользоваться формулой Бернулли неудобно из-за громоздкости вычислений. В таких случаях при используем локальную теорему Муавра –Лапласа:
р = 0,17 ; q = 1 – р = 1 – 0,17 = 0,83, n= 600, k = 90 :
б) Используем интегральную теорему Муавра-Лапласа:
Если проводится n независимых испытаний, в каждом из которых событие А происходит с вероятностью р, то вероятность того, что событие А настанет не меньше k1 раз и не больше k2 раз, равняется:
Здесь n = 100; р = 0,85 ; q = 1 – р = 1 – 0,85 = 0,15 ; k1 = 25, k2 = 80.
Ответ: а) ; б) .
7. Случайная величина задана функцией распределения .
Требуется найти: а) постоянную ; б) плотность распределения вероятностей ;
в)основные числовые характеристики
; = 0; = 1.
Решение:
а) Функция распределения случайной величины непрерывная, поэтому
. Отсюда получаем с= 1/8.
Итак, функция распределения имеет вид :
=
б) Плотность распределения является производной от функции распределения , т.е. = .
При х ≤ 0 получаем: = 0 = = 0
При 0 < х ≤ 2 получаем: = = =
При х > 2 имеем: = 1 = = 0 .
в) Вычислим числовые характеристики :
Для непрерывных случайных величин математическое ожидания (среднее значение) и дисперсия находится за формулами:
Тогда дисперсия: .
Среднее квадратичное отклонение – это корень квадратный из дисперсии:
8. В таблице дано распределение 50 заводов по объёму валовой продукции (млн р.) и себестоимости