Файл: В.М. Волков Математика и математика в экономике. Программа, контрольные задания и методические указания.pdf
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 03.06.2024
Просмотров: 88
Скачиваний: 0
15
Пример: у′ - у/х = 3х2 +2, у(1) = -4.
Это линейное дифференциальное уравнение.
Ищем общее решение в виде y =u v, тогда у/ = u′v + uv′ и u′v + uv′ - uv/x = 3x2 + 2.
Находим v из уравнения
v′ - v/x = 0. Это уравнение с разделяющимися переменными. Разделяем переменные и интегрируем, имеем
∫ |
dv |
= |
∫ |
dx |
, |
ln v = ln x |
v = x. |
||||||||
v |
x |
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
Тогда u′x = 3x2+ 2, |
u′ = 3x + 2/x . |
||||||||||||||
u = |
|
3x + |
2 |
|
= |
3x |
2 |
+ ln |
|
+ C . |
|
||||
|
|
|
|||||||||||||
∫ |
|
|
dx |
|
|
x |
|
||||||||
|
x |
2 |
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Общее решение имеет вид: y = (3x2/2 + 2ln x + C) x . Находим С из начального условия: - 4 = 3/2 +C, C = -11/2 .
Получаем решение задачи Коши: y = (3x2/2 + 2ln x - 11/2) x .
Контрольная работа № 5 Теория вероятностей
1. Студент может сдать первый экзамен с вероятностью р1= =m/(m+1), второй – с р2= n/(n+1), третий – с р3= m/(m+n). Какова вероятность того, что студент сдаст а) три экзамена; б) ровно два экзамена; в) только один экзамен; г) хотя бы один экзамен; д) не сдаст экзамены
[3, c.9-20].
Пример: р1=2/3, p2=3/5, p3=4/7.
Рассмотрим три независимых события А1, А2, А3 – студент сдаст 1- й, 2-й, 3-й экзамен. По условию имеем
Р(А1)=2/3; P(A2)=3/5; P(A3)=4/7.
Событие А – студент сдаст 3 экзамена – выражается как А = А1 А2 А3. По формуле вероятности произведения независимых со-
бытий получаем |
|
|
|
|
|
|
2 |
|
3 |
|
|
|
4 |
|
8 |
|
||||
P(A) = |
P( |
A) |
Р( А ) Р( А ) = |
|
|
|
= |
≈ 0,23. |
||||||||||||
|
|
|
|
|
||||||||||||||||
|
|
1 |
2 |
|
3 |
|
|
3 |
5 |
7 |
|
35 |
|
|||||||
Событие В – студент сдаст ровно 2 экзамена – равносильно сле- |
||||||||||||||||||||
дующему: |
В = |
А1 А2 |
|
|
А1 |
|
|
|
|
|
||||||||||
А3 + |
А2 А3 + |
А1 А2 А3 , где слагаемые есть |
16
несовместные события. По формулам вероятности суммы несовместных событий и вероятности произведения независимых событий имеем
Р( В ) = Р( А1 )Р( А2 )Р( А3 ) + Р( А1 )Р( А2 )Р( А3 ) + Р( А1 )Р( А2 )Р( А3 ) =
= |
2 |
|
3 |
(1− |
4 |
) + |
|
2 |
(1− |
|
3 |
|
|
) |
4 |
+ |
|
(1− |
2 |
) |
3 |
|
4 |
== |
|
|
46 |
|
|
≈ 0,44. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
5 |
|
|
|
|
|
5 |
|
|
|
105 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3 |
5 |
|
7 |
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
7 |
|
|
3 |
|
7 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
Событие С – студент сдаст ровно 1 экзамен. Аналогично получа- |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ем следующее: |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||
Р( С ) = Р( А1 )Р( |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||
А2 )Р( А3 ) + Р( А1 )Р( А2 )Р( А3 ) + Р( А1 )Р( А2 )Р( А3 ) = |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
= |
2 |
(1− |
|
3 |
)(1− |
4 |
) + (1 |
− |
|
2 |
) |
3 |
(1 |
− |
4 |
|
) + (1− |
|
2 |
)(1 |
− |
3 |
) |
|
4 |
= |
|
|
29 |
≈ 0,28. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
7 |
3 |
|
|
|
3 |
|
7 |
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3 |
|
|
|
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
|
|
7 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
|
|
|
|
105 |
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
Для события D – студент не сдаст все экзамены – также имеем: |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
P( D ) = |
|
P( |
|
)P( |
|
)P( |
|
|
) = (1− |
2 |
) (1 |
− |
3 |
) (1− |
4 |
) = |
|
|
2 |
≈ 0,06. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
A |
A |
A |
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
1 |
2 |
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
5 |
|
7 |
|
|
35 |
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
Событие Е – студент сдаст хотя бы 1 экзамен –противоположно |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
событию D. Поэтому |
2 |
|
|
|
|
|
33 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||
P( E ) = |
1− P( D ) = 1− |
|
|
= |
≈ 0,94. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
35 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
35 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2. Имеется (4+(-1)n) лотерейных билетов, из которых каждый (m+2) выигрышный. Составить закон распределения случайной величины – числа выигрышных билетов из имеющихся. Вычислить математическое ожидание, дисперсию, среднее квадратическое отклонение этой случайной величины [3, c.20-24].
Пример. Число билетов – 3, каждый 20-й выигрышный.
По формуле Бернулли для n = 3, p = 1/20 = 0,05 вычисляем вероятности появления 0,1,2,3 выигрышных билетов из имеющихся:
Р ( 0 ) = |
С0 |
0,050 (1− |
0,05 )3 |
= |
0,953 ≈ 0,9574, |
3 |
3 |
|
|
|
|
Р (1) = |
С1 0,051 (1− 0,05 )2 = |
3 0,05 0,952 ≈ 0,1354, |
|||
3 |
3 |
|
|
|
|
Р ( 2 ) = |
С2 |
0,052 (1− |
0,05 )1 |
= |
3 0,052 0,951 ≈ 0,0071, |
3 |
3 |
|
|
|
|
Р ( 3) = |
С3 |
0,053 (1 − |
0,05)0 |
= |
0,053 ≈ 0,0001. |
3 |
3 |
|
|
|
|
Проверка: Р3( 0 ) + Р3(1) + Р3( 2 ) + Р3( 3 ) ≈ 1,0.
Закон распределения случайной величины Х – число выигрышных лотерейных билетов из 3-х – приведен в таблице.
хк |
0 |
1 |
|
2 |
3 |
рк |
0,8574 |
|
0,1354 |
0,0071 |
0,0001 |
17
Вычисляем числовые характеристики случайной величины (значения вероятностей округлены до сотых):
Математическое ожидание -
М(Х) = р1х1 +…+ ркхк ≈ 0 0,86 + 1 0,14 + 2 0,01+ 3 0 = 0,16.
Дисперсия –
D(X) = p1x12 +…+ pkxk2 - M2(X) ≈
≈ 02 0,86 + 1 2 0,14 + 2 2 0,01+ 32 0 − 0,162 ≈ 0,15.
Среднее квадратическое отклонение –
σ( Х ) = D( X ) ≈ 0,15 ≈ 0,39.
3. Среднее число клиентов, приходящих в фирму в течение часа, равно n/(n+m). Какова вероятность того, что в течение двух часов в фирме появятся а) 1 клиент; б) 2 клиента; в) 0 клиентов; г) хотя бы один; д) не менее трех клиентов [3, c.29-32].
Пример: λ = 0,65клиента/час.
Вероятность появления к событий за время t определяется форму-
лой Пуассона |
|
|
|
|
P ( t ) = |
( λt )k e− λtt |
. |
|
|
|
|
|||
k |
k! |
|
||
|
|
0,65,t = 2 λt = 1,3. |
||
По условию задачи λ = |
||||
а) Р1(2) = 1,31 е-1,3 ≈ 0,353; |
||||
б) Р2(2) = 1,32 е-1,3/2 ≈ |
0,230; |
в) Р0(2) = 1,30 е-1,3 ≈ 0,273.
Событие – появление хотя бы одного клиента – противоположно событию – не появление клиентов в течение 2-х часов, поэтому
г) Рк≥ 1(2) = 1- Р0(2) = 1 – 0,273 = 0,727.
Событие – появление не менее 3-х клиентов противоположно событию – появление 0 или 1, или 2-х клиентов, поэтому
д) Рк≥ 3(2) = 1 – (Р0(2) + Р1(2) + Р2(2)) = = 1 – (0,273 + 0,354 + 0,23) = 0,143.
4. Случайная величина Х- месячная заработная плата работника
предприятия |
распределена |
по |
нормальному закону с параметрами |
|
а= 2 + (− 1)m m /(m + n) тыс.р.; σ = 0,6 + |
(− 1)n m / 20 тыс.р. Каков процент |
|||
работников, |
получающих |
а) |
более |
(1+m/(m+1)) тыс.р.; б) менее |
(2+n/(n+1)) тыс.р.; в) от 1,5 до 2,5 тыс.р. [3, c.24-29]. Пример: а = 1,74; σ = 0,42.
18
Вероятность попадания значения нормально распределенной случайной величины в интервал (α; β) определяется по формуле Лапласа
|
|
|
β− |
а |
|
|
α − |
а |
|
||||||||
Р(α<x<β) = Ф |
σ |
|
|
– Ф |
|
|
σ |
. |
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
Значения Ф(x) находятся по прил. 1. |
|
||||||||||||||||
а) α = 2; β= +∞ . |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
+ ∞ |
− 1,74 |
|
|
|
2 − |
1,74 |
|
||||||||||
P(x>2)= Ф |
|
|
|
|
|
|
− Ф |
|
|
|
|
= Ф(+∞ ) – Ф(0,62) = |
|||||
|
0,42 |
|
|
|
|
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
0,42 |
|
||||||||
= 0,5 - 0,23 = 0,27. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
б) α = -∞ ; β=3. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
Р(Х<3) = Ф( |
3 − 1,74 |
) − |
Ф( |
− ∞ − 1,74 |
) = Ф( 3,24 ) − Ф( −∞ |
) = |
|||||||||||
|
|
|
|
||||||||||||||
|
|
0,42 |
|
|
|
|
|
0,42 |
|
|
|
|
|||||
= 0,499+0,5 = 0,999. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
в) α = 1; β=4 |
|
4 − 1,74 |
|
|
|
|
1− 1,74 |
|
|
|
|||||||
Р(1<Х<3) = Ф( |
) − Ф( |
) = Ф( 5,62 ) − Ф( − |
1,76 ) = |
||||||||||||||
|
|
||||||||||||||||
|
|
|
0,42 |
|
|
|
0,42 |
|
|
|
|
=0,5 +0,46 = 0,96.
Таким образом, заработную плату более 2-х тыс. р. имеют 27% работников, менее 3-х тыс. р. – 99,9% и от 1 до 4-х тыс. р. – 96% работников.
Контрольная работа № 6 Математическая статистика
Сначала необходимо выбрать номер своего варианта. Для этого число (10m+n) следует поделить на 4. Остаток от деления и будет номером варианта (остатку 0 соответствует 4-й вариант). Затем к каждому значению х исходной табл. 6.1 следует прибавить m, а к каждому значению у прибавить n. Полученные данные используются для выполнения следующих заданий:
1. Для признака Х составить вариационный ряд, вычислить выборочную среднюю, выборочную дисперсию, выборочное среднее квадратическое отклонение. Построить гистограмму [4, c. 186-
195, c . 198-208].
2.По критерию согласия Пирсона проверить гипотезу о соответствии выборочных данных теоретическому закону распределению случайной величины Х на уровне значимости 0,05 [4, c. 334-341].
19
3.Вычислить выборочный коэффициент корреляции между случайными величинами Х и У. Найти выборочное уравнение линейной регрессии. Построить теоретическую линию линейной регрессии
[4, c. 250-269].
|
|
|
|
|
|
|
Таблица 6.1 |
|
|
Вариант 1 |
Вариант 2 |
Вариант 3 |
Вариант 4 |
||||
|
X – брак, % |
X – производитель- |
X – среднийбалл |
X – объемпроизводст- |
||||
|
ность, т/мес., |
диплома, |
ва, млн. шт., |
|||||
|
Y – себестоимость, р. |
|||||||
|
Y – прибыль, тыс. р. |
Y – зарплата, тыс. р. |
Y – себестоимость, р. |
|||||
N |
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
1 |
2,1 |
14 |
5,15 |
143 |
4,88 |
4,00 |
26 |
81 |
2 |
3,2 |
10,5 |
7,02 |
200 |
3,95 |
2,57 |
27 |
78,4 |
3 |
2,2 |
15,1 |
5,48 |
152 |
3,64 |
2,38 |
29 |
71,2 |
4 |
2,6 |
13 |
5,44 |
154 |
4,16 |
2,70 |
30 |
76 |
5 |
2,5 |
14,25 |
4,46 |
131 |
3,96 |
3,00 |
30 |
79,3 |
6 |
2,4 |
14,52 |
4,44 |
120 |
3,88 |
2,53 |
28 |
77,6 |
7 |
2,2 |
14 |
5,61 |
156 |
3,78 |
2,47 |
29 |
76,8 |
8 |
3,1 |
13,6 |
5,31 |
148 |
4,28 |
2,90 |
25 |
84,6 |
9 |
1,8 |
16,14 |
5,68 |
165 |
4,18 |
2,71 |
37 |
75,4 |
10 |
2,3 |
14,79 |
5,48 |
153 |
4,10 |
2,66 |
36 |
71,2 |
11 |
3,1 |
12,63 |
5,2 |
141 |
3,62 |
2,10 |
32 |
74,4 |
12 |
2 |
15,6 |
5,81 |
162 |
4,22 |
2,73 |
28 |
77,6 |
13 |
2,5 |
14,25 |
6,39 |
171 |
4,07 |
2,64 |
45 |
64 |
14 |
2,1 |
17,5 |
5,62 |
140 |
3,91 |
4,20 |
31 |
75,2 |
15 |
2,3 |
14,79 |
6,02 |
175 |
3,75 |
2,70 |
30 |
76 |
16 |
2,1 |
15,33 |
5,31 |
148 |
3,25 |
2,15 |
32 |
74,4 |
17 |
2,6 |
18 |
4,8 |
120 |
3,50 |
2,30 |
38 |
83,4 |
18 |
2,8 |
13,44 |
5 |
148 |
3,80 |
2,48 |
30 |
79,4 |
19 |
2,3 |
14,79 |
5,05 |
151 |
4,71 |
3,03 |
26 |
80 |
20 |
2,6 |
14,7 |
5,89 |
164 |
3,61 |
2,37 |
36 |
67,4 |
21 |
2,4 |
14,52 |
5,91 |
163 |
4,58 |
2,50 |
40 |
68 |
22 |
2,2 |
16,3 |
5,17 |
144 |
3,86 |
2,52 |
31 |
77,2 |
23 |
1,3 |
17,49 |
4,78 |
145 |
3,55 |
2,33 |
28 |
70,5 |
24 |
2,5 |
14,25 |
5,51 |
168 |
3,12 |
2,00 |
27 |
78,4 |
25 |
2 |
13,1 |
5,01 |
151 |
3,19 |
2,11 |
50 |
65,2 |
26 |
2 |
15,6 |
5,82 |
162 |
3,81 |
2,48 |
28 |
77,6 |
27 |
1,8 |
16,14 |
6,32 |
184 |
3,92 |
2,70 |
29 |
78,1 |
28 |
2,7 |
13,71 |
4,62 |
129 |
3,95 |
2,57 |
35 |
72 |
29 |
2,3 |
16,4 |
4,35 |
138 |
3,98 |
2,90 |
33 |
70,4 |
30 |
2,6 |
13,98 |
5,28 |
158 |
4,28 |
2,77 |
33 |
74,3 |
31 |
2,1 |
17,4 |
4,53 |
127 |
3,61 |
1,80 |
39 |
65,2 |
32 |
2,4 |
14,52 |
5,08 |
132 |
4,03 |
2,30 |
34 |
74,6 |