Справочное пособие по теме «Основы теории вероятностей и математической статистики»

ДЕПАРТАМЕНТ ОБРАЗОВАНИЯ И МОЛОДЁЖНОЙ ПОЛИТИКИ ХМАО-ЮГРЫ
БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ХМАО-ЮГРЫ
НЯГАНСКИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ КОЛЛЕДЖ
Методические указания
по математике
для студентов средних специальных учебных заведений
по теме:
«Основы теории вероятностей и математической статистики»
г. Нягань2016
Содержание
TOC \o "1-2" \h \z \u ВВЕДЕНИЕ PAGEREF _Toc215370380 \h 3ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ PAGEREF _Toc215370381 \h 4I. ВЕРОЯТНОСТЬ. ТЕОРЕМЫ СЛОЖЕНИЯ И УМНОЖЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ. PAGEREF _Toc215370382 \h 51.1. Основные понятия комбинаторики. PAGEREF _Toc215370383 \h 51.2. Решение комбинаторных задач. PAGEREF _Toc215370384 \h 81.3. Понятие о случайном событии. Виды событий. Вероятность события. PAGEREF _Toc215370385 \h 91.4. Классическое определение вероятности. PAGEREF _Toc215370386 \h 101.5. Теорема сложения вероятностей несовместных событий. PAGEREF _Toc215370387 \h 121.6. Теорема умножения вероятностей независимых событий. PAGEREF _Toc215370388 \h 13II. СЛУЧАЙНАЯ ВЕЛИЧИНА, ЕЕ ФУНКЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ. PAGEREF _Toc215370389 \h 162.1. Случайная величина, способы ее задания. PAGEREF _Toc215370390 \h 162.2. Дискретная и непрерывная случайные величины. PAGEREF _Toc215370391 \h 172.3. Закон распределения случайной величины. PAGEREF _Toc215370392 \h 172.4. Биномиальное распределение. PAGEREF _Toc215370393 \h 21III. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОЖИДАНИЕ И ДИСПЕРСИЯ СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНЫ. PAGEREF _Toc215370394 \h 233.1. Математическое ожидание дискретной случайной величины. PAGEREF _Toc215370395 \h 233.2. Среднее квадратичное отклонение и дисперсия случайной величины. PAGEREF _Toc215370396 \h 24IV. ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАДАНИЯ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЯ PAGEREF _Toc215370397 \h 27V. ОТВЕТЫ. PAGEREF _Toc215370398 \h 30СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ PAGEREF _Toc215370399 \h 31
ВВЕДЕНИЕ «Многие вещи нам непонятны не потому,
что наши понятия слабы; но потому,
что сии вещи не входят в круг наших понятий»
Козьма Прутков
Основная цель изучения математики в средних специальных учебных заведениях состоит в том, чтобы дать студентам набор математических знаний и навыков, необходимых для изучения других программных дисциплин, использующих в той или иной мере математику, для умения выполнять практические расчеты, для формирования и развития логического мышления.
В данной работе последовательно вводятся все базовые понятия раздела математики «Основы теории вероятностей и математической статистики», предусмотренные программой и Государственными образовательными стандартами среднего профессионального образования (Министерство образования Российской Федерации. М., 2002г.), формулируются основные теоремы, большая часть которых не доказывается. Рассматриваются основные задачи и методы их решения и технологии применения этих методов к решению практических задач. Изложение сопровождается подробными комментариями и многочисленными примерами.
Методические указания могут быть использованы для первичного ознакомления с изучаемым материалом, при конспектировании лекций, для подготовки к практическим занятиям, для закрепления полученных знаний, умений и навыков. Кроме того, пособие будет полезно и студентам- старшекурсникам как справочное пособие, позволяющее быстро восстановить в памяти то, что было изучено ранее.
В конце работы приведены примеры и задания, которые студенты могут выполнять в режиме самоконтроля.ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯТеория вероятностей изучает объективные закономерности массовых случайных событий. Она является теоретической базой для математической статистики, занимающейся разработкой методов сбора, описания и обработки результатов наблюдений. Путем наблюдений (испытаний, экспериментов), т.е. опыта в широком смысле слова, происходит познание явлений действительного мира.
В своей практической деятельности мы часто встречаемся с явлениями, исход которых невозможно предсказать, результат которых зависит от случая.
Случайное явление можно охарактеризовать отношением числа его наступлений к числу испытаний, в каждом из которых при одинаковых условиях всех испытаний оно могло наступить или не наступить.
Теория вероятностей есть раздел математики, в котором изучаются случайные явления (события) и выявляются закономерности при массовом их повторении.
Математическая статистика- это раздел математики, который имеет своим предметом изучения методов сбора, систематизации, обработки и использования статистических данных для получения научно обоснованных выводов и принятия решений.
При этом под статистическими данными понимается совокупность чисел, которые представляют количественные характеристики интересующих нас признаков изучаемых объектов. Статистические данные получаются в результате специально поставленных опытов, наблюдений.
Статистические данные по своей сущности зависят от многих случайных факторов, поэтому математическая статистика тесно связана с теорией вероятностей, которая является ее теоретической основой.
Глава I. ВЕРОЯТНОСТЬ. ТЕОРЕМЫ СЛОЖЕНИЯ И УМНОЖЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ1.1. Основные понятия комбинаторикиВ разделе математики, который называется комбинаторикой, решаются некоторые задачи, связанные с рассмотрением множеств и составлением различных комбинаций из элементов этих множеств. Например, если взять 10 различных цифр 0, 1, 2, 3,… , 9 и составлять из них комбинации, то будем получать различные числа, например 143, 431, 5671, 1207, 43 и т.п.
Мы видим, что некоторые из таких комбинаций отличаются только порядком цифр (например, 143 и 431), другие - входящими в них цифрами (например, 5671 и 1207), третьи различаются и числом цифр (например, 143 и 43).
Таким образом, полученные комбинации удовлетворяют различным условиям.
В зависимости от правил составления можно выделить три типа комбинаций: перестановки, размещения, сочетания.
Предварительно познакомимся с понятием факториала.
Произведение всех натуральных чисел от 1 до n включительно называют
n- факториалом и пишут .
Пример 1. Вычислить: а) ; б) ; в) .
Решение. а) .
б) Так как и , то можно вынести за скобки
Тогда получим
.
в) .
Перестановки.
Комбинация из n элементов, которые отличаются друг от друга только порядком элементов, называются перестановками.
Перестановки обозначаются символом Рn, где n- число элементов, входящих в каждую перестановку. (Р - первая буква французского слова permutation- перестановка).
Число перестановок можно вычислить по формуле или с помощью факториала:
Запомним, что 0!=1 и 1!=1.
Пример 2. Сколькими способами можно расставлять на одной полке шесть различных книг?
Решение: Искомое число способов равно числу перестановок из 6 элементов, т.е. .
Размещения.
Размещениями из m элементов в n в каждом называются такие соединения, которые отличаются друг от друга либо самими элементами (хотя бы одним), либо порядком из расположения.
Размещения обозначаются символом , где m- число всех имеющихся элементов, n- число элементов в каждой комбинации. (А-первая буква французского слова arrangement, что означает «размещение, приведение в порядок»).
При этом полагают, что nm.
Число размещений можно вычислить по формуле ,
т.е. число всех возможных размещений из m элементов по n равно произведению n последовательных целых чисел, из которых большее есть m.
Запишем эту формулу в факториальной форме:.
Пример 3. Сколько вариантов распределения трех путевок в санатории различного профиля можно составить для пяти претендентов?
Решение. Искомое число вариантов равно числу размещений из 5 элементов по 3 элемента, т.е. .
Сочетания.
Сочетаниями называются все возможные комбинации из m элементов по n, которые отличаются друг от друга по крайней мере хотя бы одним элементом (здесь m и n-натуральные числа, причем n m).
Число сочетаний из m элементов по n обозначаются (С-первая буква французского слова combination- сочетание).
В общем случае число из m элементов по n равно числу размещений из m элементов по n, деленному на число перестановок из n элементов:
Используя для чисел размещений и перестановок факториальные формулы, получим:
Пример 4. В бригаде из 25 человек нужно выделить четырех для работы на определенном участке. Сколькими способами это можно сделать?
Решение. Так как порядок выбранных четырех человек не имеет значения, то это можно сделать способами.
Находим по первой формуле .
Кроме того, при решении задач используются следующие формулы, выражающие основные свойства сочетаний:
(по определению полагают и );
.
1.2. Решение комбинаторных задачЗадача 1. На факультете изучается 16 предметов. На понедельник нужно в расписание поставить 3 предмета. Сколькими способами можно это сделать?
Решение. Способов постановки в расписание трех предметов из 16 столько, сколько можно составить размещений из 16 элементов по 3.
.
Задача 2. Из 15 объектов нужно отобрать 10 объектов. Сколькими способами это можно сделать?
Решение.

Задача 3. В соревнованиях участвовало четыре команды. Сколько вариантов распределения мест между ними возможно?
Решение. .
Задача 4. Сколькими способами можно составить дозор из трех солдат и одного офицера, если имеется 80 солдат и 3 офицера?
Решение. Солдат в дозор можно выбрать

способами, а офицеров способами. Так как с каждой командой из солдат может пойти любой офицер, то всего имеется способов.
Задача 5. Найти , если известно, что .
Решение.
Так как , то получим
,
,
,

, .
По определению сочетания следует, что , . Т.о. .
Ответ: 9
1.3. Понятие о случайном событии. Виды событий. Вероятность события Всякое действие, явление, наблюдение с несколькими различными исходами, реализуемое при данном комплексе условий, будем называть испытанием.
Результат этого действия или наблюдения называется событием.
Если событие при заданных условиях может произойти или не произойти, то оно называется случайным. В том случае, когда событие должно непременно произойти, его называют достоверным, а в том случае, когда оно заведомо не может произойти,- невозможным.
События называются несовместными, если каждый раз возможно появление только одного из них.
События называются совместными, если в данных условиях появление одного из этих событий не исключает появление другого при том же испытании.
События называются противоположными, если в условиях испытания они, являясь единственными его исходами, несовместны.
События принято обозначать заглавными буквами латинского алфавита: А, В, С, Д и т.дПолной системой событий А1, А2, А3, … , Аn называется совокупность несовместных событий, наступление хотя бы одного из которых обязательно при данном испытании.
Если полная система состоит из двух несовместных событий, то такие события называются противоположными и обозначаются А и .
Пример. В коробке находится 30 пронумерованных шаров. Установить, какие из следующих событий являются невозможными, достоверными, противоположными:
достали пронумерованный шар (А);
достали шар с четным номером (В);
достали шар с нечетным номером (С);
достали шар без номера (Д).
Какие из них образуют полную группу?
Решение. А - достоверное событие; Д - невозможное событие;
В и С - противоположные события.
Полную группу событий составляют А и Д, В и С.
Вероятность события, рассматривается как мера объективной возможности появления случайного события.
1.4. Классическое определение вероятностиЧисло, являющееся выражением меры объективной возможности наступления события, называется вероятностью этого события и обозначается символом Р(А).
Определение. Вероятностью события А называется отношение числа исходов m, благоприятствующих наступлению данного события А, к числу n всех исходов (несовместных, единственно возможных и равновозможных), т.е. .
Следовательно, для нахождения вероятности события необходимо, рассмотрев различные исходы испытания, подсчитать все возможные несовместные исходы n, выбрать число интересующих нас исходов m и вычислить отношение m к n.
Из этого определения вытекают следующие свойства:
Вероятность любого испытания есть неотрицательное число, не превосходящее единицы.
Действительно, число m искомых событий заключено в пределах . Разделив обе части на n, получим
.
2. Вероятность достоверного события равна единице, т.к. .
3. Вероятность невозможного события равна нулю, поскольку .
Задача 1. В лотерее из 1000 билетов имеются 200 выигрышных. Вынимают наугад один билет. Чему равна вероятность того, что этот билет выигрышный?
Решение. Общее число различных исходов есть n=1000. Число исходов, благоприятствующих получению выигрыша, составляет m=200. Согласно формуле, получим
.
Задача 2. В партии из 18 деталей находятся 4 бракованных. Наугад выбирают 5 деталей. Найти вероятность того, что из этих 5 деталей две окажутся бракованными.
Решение. Число всех равновозможных независимых исходов n равно числу сочетаний из 18 по 5 т.е.

Подсчитаем число m, благоприятствующих событию А. Среди 5 взятых наугад деталей должно быть 3 качественных и 2 бракованных. Число способов выборки двух бракованных деталей из 4 имеющихся бракованных равно числу сочетаний из 4 по 2: .
Число способов выборки трех качественных деталей из 14 имеющихся качественных равно .
Любая группа качественных деталей может комбинироваться с любой группой бракованных деталей, поэтому общее число комбинаций m составляет
.
Искомая вероятность события А равна отношению числа исходов m, благоприятствующих этому событию, к числу n всех равновозможных независимых исходов: .
1.5. Теорема сложения вероятностей несовместных событийСуммой конечного числа событий называется событие, состоящее в наступлении хотя бы одного из них.
Сумму двух событий обозначают символом А+В, а сумму n событий символом А1+А2+ … +Аn.
Теорема сложения вероятностей.
Вероятность суммы двух несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий. или
Следствие 1. Если событие А1, А2, … ,Аn образуют полную систему, то сумма вероятностей этих событий равна единице. .
Следствие 2. Сумма вероятностей противоположных событий и равна единице. .
Задача 1. Имеется 100 лотерейных билетов. Известно, что на 5 билетов попадает выигрыш по 20000 руб., на 10 - по 15000 руб, на 15 - по 10000 руб., на 25 - по 2000 руб. и на остальные ничего. Найти вероятность того, что на купленный билет будет получен выигрыш не менее 10000 руб.
Решение. Пусть А, В, и С- события, состоящие в том, что на купленный билет падает выигрыш, равный соответственно 20000, 15000 и 10000 руб. так как события А, В и С несовместны, то
.
Задача 2. На заочное отделение техникума поступают контрольные работы по математике из городов А, В и С. Вероятность поступления контрольной работы из города А равна 0,6, из города В - 0,1. Найти вероятность того, что очередная контрольная работа поступит из города С.
Решение. События «контрольная работа поступила из города А», «контрольная работа поступила из города В» и «контрольная работа поступила из города С» образуют полную систему, поэтому сумма их вероятностей равна единице:
, т.е. .
Задача 3. Вероятность того, что день будет ясным, . Найти вероятность того, что день будет облачным.
Решение. События «день ясный» и «день облачный» противоположные, поэтому
, т.е .
1.6. Теорема умножения вероятностей независимых событийПри совместном рассмотрении двух случайных событий А и В возникает вопрос:
Как связаны события А и В друг с другом, как наступление одного из них влияет на возможность наступления другого?
Простейшим примером связи между двумя событиями служит причинная связь, когда наступление одного из событий обязательно приводит к наступлению другого, или наоборот, когда наступление одного исключает возможность наступления другого.
Для характеристики зависимости одних событий от других вводится понятие условной вероятности.
Определение. Пусть А и В - два случайных события одного и того же испытания. Тогда условной вероятностью события А или вероятностью события А при условии, что наступило событие В, называется число .
Обозначив условную вероятность , получим формулу
, .
Задача 1. Вычислить вероятность того, что в семье, где есть один ребенок- мальчик, родится второй мальчик.
Решение. Пусть событие А состоит в том, что в семье два мальчика, а событие В - что один мальчик.
Рассмотрим все возможные исходы: мальчик и мальчик; мальчик и девочка; девочка и мальчик; девочка и девочка.
Тогда , и по формуле находим .
Событие А называется независимым от события В, если наступление события В не оказывает никакого влияния на вероятность наступления события А.
Теорема умножения вероятностей
Вероятность одновременного появления двух независимых событий равна произведению вероятностей этих событий: .
Вероятность появления нескольких событий, независимых в совокупности, вычисляется по формуле .
Задача 2. В первой урне находится 6 черных и 4 белых шара, во второй- 5 черных и 7 белых шаров. Из каждой урны извлекают по одному шару. Какова вероятность того, что оба шара окажутся белыми.
Решение. Пусть - из первой урны извлечен белый шар; - из второй урны извлечен белый шар. Очевидно, что события и независимы.
Так как , , то по формуле находим
.
Задача 3. Прибор состоит из двух элементов, работающих независимо. Вероятность выхода из строя первого элемента равна 0,2; вероятность выхода из строя второго элемента равна 0,3. Найти вероятность того, что: а) оба элемента выйдут из строя; б) оба элемента будут работать.
Решение. Пусть событие А- выход из строя первого элемента, событие В- выход их строя второго элемента. Эти события независимы (по условию).
а) Одновременное появление А и В есть событие АВ. Следовательно,
.
б) Если работает первый элемент, то имеет место событие (противоположное событию А- выходу этого элемента из строя); если работает второй элемент- событие В. Найдем вероятности событий и :
;
.
Тогда событие, состоящее в том, что будут работать оба элемента, есть и, значит, .
Глава II. СЛУЧАЙНАЯ ВЕЛИЧИНА, ЕЕ ФУНКЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ2.1. Случайная величина, способы ее заданияСлучайной называется величина, которая в результате испытания может принять то или иное числовое значение, причем заранее неизвестно, какое именно.
Если для какой- либо величины ее измерение повторять многократно в практически одинаковых условиях, то обнаружится, что всякий раз получаются несколько отличные друг от друга результаты. Это складывается влияние причин двух видов: 1) основных, определяющих главное значение результата; 2) второстепенных, обуславливающих их расхождение.
При совместном действии этих причин понятия необходимости и случайности оказываются тесно связанными между собой, но необходимое преобладает над случайным.
Таким образом, возможные значения случайных величин принадлежат некоторым числовым множествам.
Случайным является то, что на этих множествах величины могут принять любое значение, но какое именно, заранее сказать нельзя.
Случайная величина связана со случайным событием.
Если случайное событие - качественная характеристика испытаний, то случайная величина - его количественная характеристика.
Случайные величины обозначают заглавными латинскими буквами а их значение – прописными- .
Вероятность того, что случайная величина примет значение обозначают:
и т.д.
Случайные величины задают законами распределения.
Закон распределения случайной величины - это соответствие, установленное между возможными значениями случайной величины и их вероятностями.
Законы распределения могут быть заданы тремя способами: табличным, графическим, аналитическим. Способ задания зависит от типа случайной величины.
Различают два основных типа случайных величин: дискретные и непрерывно распределенные случайные величины.
2.2. Дискретная и непрерывная случайные величины Если значения, которые может принимать данная случайная величина , образует дискретный (конечный или бесконечный) ряд чисел то и сама случайная величина называется дискретной.
Если же значения, которые может принимать данная случайная величина , заполняют конечный или бесконечный промежуток (а, в) числовой оси Ох, то случайная величина называется непрерывной.
Каждому значению случайной величины дискретного типа отвечает определенная вероятность ; каждому промежутку (а, в) из области значений случайной величины непрерывного типа также отвечает определенная вероятность того, что значение, принятое случайной величиной, попадает в этот промежуток.
2.3. Закон распределения случайной величиныСоотношение, устанавливающее тем или иным способом связь между возможными значениями случайной величины и их вероятностями, называется законом распределения случайной величины.
Закон распределения дискретной случайной величины обычно задается рядом распределения:
…
…
При этом , где суммирование распространяется на все (конечное или бесконечное) множество возможных значений данной случайной величины .
Закон распределения непрерывной случайной величины удобно задавать с помощью функции плотности вероятности .
Вероятность того, что значение, принятое случайной величиной , попадет в промежуток (а, в), определяется равенством
.
График функции называется кривой распределения. Геометрически вероятность попадания случайной величины в промежуток (а, в) равна площади соответствующей криволинейной трапеции, ограниченной кривой распределения, осью Ох и прямыми х=а, х=в.

0
а
в


0
а
в


Задача 1. Даны вероятности значений случайной величины : значение 10 имеет вероятность 0,3; значение 2 – вероятность 0,4; значение 8 – вероятность 0,1; значение 4 – вероятность 0,2. Построить ряд распределения случайной величины .
Решение. Расположив значения случайной величины в возрастающем порядке, получим ряд распределения:
2 4 8 10
0,4 0,2 0,1 0,3
Возьмем на плоскости хОр точки (2; 0,4), (4; 0,2), (8; 0,1) и (10; 0,3). Соединив последовательные точки прямолинейными отрезками, получим многоугольник (или полигон) распределения случайной величины
54864002851785х
00х

Задача 2. Разыгрываются две вещи стоимостью по 5000 руб и одна вещь стоимостью 30000 руб. Составить закон распределения выигрышей для человека, купившего один билет из 50.
Решение. Искомая случайная величина представляет собой выигрыш и может принимать три значения: 0, 5000 и 30000 руб. Первому результату благоприятствует 47 случаев, второму результату - два случая и третьему – один случай. Найдем их вероятности:
; ; .
Закон распределения случайной величины имеет вид:
0 5000 30000
0,94 0,04 0,02
В качестве проверки найдем
.
Задача 3. Случайная величина подчинена закону распределения с плотностью , причем

Требуется: 1) Найти коэффициент а; 2) построить график распределения плотности ; 3) найти вероятность попадания в промежуток (1; 2).
Решение. 1) Так как все значения данной случайной величины заключены на отрезке [0; 3], то
, откуда , или , т.е. .
2) Графиком функции в интервале [0; 3] является парабола , а вне этого интервала графиком служит сама ось абсцисс.
53721001889125х
00х

3) Вероятность попадания случайной величины в промежуток (1; 2) найдется из равенства .
2.4. Биномиальное распределениеПусть производится определенное число n независимых опытов, причем в каждом из них с одной и той же вероятностью может наступить некоторое событие Р. Рассмотрим случайную величину , представляющую собой число наступлений событий A в n опытах. Закон ее распределения имеет вид
Значения 0 1 2 … n
Вероятности
Где , вычисляется по формуле Бернулли
Закон распределения, который характеризуется такой таблицей, называется биноминальным.
Задача. Монету подбрасывают 5 раз. Составить закон распределения случайной величины - числа выпадения герба.
Решение. Возможны следующие значения случайной величины: 0, 1, 2, 3, 4, 5. Зная, что вероятность выпадения герба в одном испытании равна , найдем вероятности значений случайной величины по формуле Бернулли:;
;
;
;
;
.
Закон распределения имеет вид
Значения 0 1 2 3 4 5
Вероятности
Сделаем проверку:
.
Глава III. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОЖИДАНИЕ И ДИСПЕРСИЯ СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНЫ3.1. Математическое ожидание дискретной случайной величины
Наиболее исчерпывающей характеристикой случайной величины является ее закон распределения вероятностей. Однако не всегда обязательно знать весь закон распределения. Иногда можно обойтись одним или несколькими числами, отражающими наиболее важные особенности закона распределения, например, числом, имеющим смысл «среднего значения» случайной величины, или же числом, показывающим средний размер отклонения случайной величины от своего среднего значения. Такого рода числа называются числовыми характеристиками случайной величины. Оперируя числовыми характеристиками, можно решать многие задачи, не пользуясь законом распределения.
Одна из самых важных числовых характеристик случайной величины есть математическое ожидание.
Если известна дискретная случайная величина , закон распределения которой имеет вид
Значения …
Вероятности …
то математическим ожиданием (или средним значением) дискретной величины называется число .
Таким образом, математическое ожидание дискретной случайной величины равно сумме произведений возможных значений этой величины на их вероятности.
Пример 1. Найти математическое ожидание случайной величины , зная закон ее распределения
-1 0 1 2 3
0,2 0,1 0,25 0,15 0,3
Решение.
.
Свойства математического ожидания.
Постоянный множитель можно выносить за знак математического ожидания:

Математическое ожидание постоянной величины С равно самой этой величине:

Математическое ожидание суммы двух случайных величин равно сумме их математических ожиданий:
.
Математическое ожидание произведения независимых случайных величин равно произведению математических ожиданий этих величин:
.
3.2. Среднее квадратичное отклонение и дисперсия случайной величины.Пример 2. Найдем математическое ожидание случайных величин и , зная законы их распределения
1)
-8 -4 -1 1 3 7

2)
-2 -1 0 1 2 3

Решение:
,
.
-342900529590a)
00a)
Получили любопытный результат: законы распределения величин и разные, а их математические ожидания одинаковы.

-34290041910б)
00б)

Из рисунка б) видно, что значение величины более сосредоточены около математического ожидания , чем значения величины , которые разбросаны (рассеяны) относительно ее математического ожидания (рисунок а).
Основной числовой характеристикой степени рассеяния значений случайной величины относительно ее математического ожидания является дисперсия, которая обозначается через .
Определение. Отклонением называется разность между случайной величиной и ее математическим ожиданием , т.е. .
Отклонение и его квадрат также являются случайными величинами.
Определение. Дисперсией дискретной случайной величины называется математическое ожидание квадрата ее отклонения: .
Свойства дисперсии.
Дисперсия постоянной величины С равна 0: .
Если - случайная величина, а С – постоянная, то

.
Если и - независимые случайные величины, то .
Для вычисления дисперсий более удобной является формула.
Пример 3. Дискретная случайная величина распределена по закону:
-1 0 1 2
0,2 0,1 0,3 0,4
Найти .
Решение. Сначала находим .
, а затем .
.
По формуле имеем
.
Средним квадратичным отклонением случайной величины называется корень квадратный из ее дисперсии:
.
Глава IV. ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАДАНИЯ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЯКомбинаторика
Сколько различных пятизначных чисел можно составить из цифр 1, 3, 5, 7, 9 при условии, что ни одна цифра в числе не повторяется?
Сколько существует вариантов распределения трех призовых мест, если в розыгрыше участвуют 7 команд?
Сколькими способами можно выбрать двух студентов на конференцию, если в группе 33 человека?
Решить уравнения а) . б) .
Сколько четырехзначных чисел, делящихся на 5, можно составить из цифр 0, 1, 2, 5, 7, если каждое число не должно содержать одинаковых цифр?
Из группы в 15 человек должны быть выделены бригадир и 4 члена бригады. Сколькими способами это можно сделать?
Буквы азбуки Морзе состоят из символов (точек и тире). Сколько букв можно изобразить, если потребовать, чтобы каждая буква содержала не более пяти символов?
Сколькими способами можно составить четырехцветные ленты из семи лент различных цветов.
Сколькими способами можно выбрать четырех лиц на четыре различные должности из девяти кандидатов?
Сколькими способами можно выбрать 3 из 6 открыток?
Перед выпуском группа учащихся в 30 человек обменялась фотокарточками. Сколько всего было роздано фотокарточек.
Сколькими способами можно рассадить 10 гостей по десяти местам за праздничным столом?
Сколько всего игр должны провести 20 футбольных команд в однокруговом чемпионате?
Сколькими способами можно распределить 12 человек по бригадам, если в каждой бригаде по 6 человек?
Теория вероятностей
В урне находиться 7 красных и 6 синих шаров. Из урны одновременно вынимают два шара. Какова вероятность того, что оба шара красные (событие А)?
Девять различных книг расставлены наудачу на одной полке. Найти вероятность того, что четыре определенные книги окажутся поставленными рядом (событие С).
Из 10 билетов выигрышными являются 2. Определить вероятность того, что среди взятых наудачу 5 билетов, один выигрышный.
из колоды карт (52 карты) наудачу извлекают 3 карты. Найти вероятность того, что это тройка, семерка, туз.
Ребенок играет с пятью буквами разрезной азбуки А, К, Р, Ш, Ы. Какова вероятность того, что при случайном расположении букв в ряд он получит слово «Крыша».
В ящике находятся 6 белых и 4 красных шара. Наудачу берут два шара. Какова вероятность того, что они окажутся одного цвета?
В первой урне находятся 6 черных и 4 белых шара, во второй – 5 черных и 7 белых шаров. Из каждой урны извлекают по одному шару. Какова вероятность того, что оба шара окажутся белыми?
Случайная величина, математическое ожидание и дисперсия случайной величины
Составить закон распределения числа попаданий в цель при шести выстрелах, если вероятность попадания при одном выстреле равна 0,4.
Вероятность того, что студент найдет в библиотеке нужную ему книгу, равна 0,3. Составить закон распределения числа библиотек, которые он посетит, если в городе четыре библиотеки.
Охотник стреляет по дичи до первого попадания, но успевает делать не более четырех выстрелов. Найти дисперсию числа промахов, если вероятность попадания в цель при одном выстреле равна 0,7.
Найти математическое ожидание случайной величины X, если закон ее распределения задан таблицей:
Х 1 2 3 4
р0,3 0,1 0,2 0,4
На заводе работают четыре автоматические линии. Вероятность того, что в течении рабочей смены первая линия не потребует регулировки, равна 0,9, вторая – 0,8, третья – 0,75, четвертая – 0,7. найти математическое ожидание числа линий, которые в течение рабочей смены не потребуют регулировки.
Найти дисперсию случайной величины Х, зная закон ее распределения:
Х 0 1 2 3 4
р0,2 0,4 0,3 0,08 0,02
ОТВЕТЫКомбинаторика
1. . 2. . 3. . 4. а) , 5; б) . 5. . 6.. 7. . 8. . 9.. 10.. 11. . 12. . 13. 190. 14. 924.
Теория вероятностей
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
Случайная величина, математическое ожидание и дисперсия случайной величины.
1.
0 1 2 3 4 5 6
0,046656 0,186624 0,311040 0,276480 0,138240 0,036864 0,004096
2.
1 2 3 4
0,3 0,21 0,147 0,343
3. 4. 5. 6..
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫОсновная:
Богомолов Н.В. Практические занятия по математике. – М.: Высшая школа, 1990. – 495 с.
Соловейчик И.Л. Сборник задач по математике для техникумов / И.Л.Соловейчик, В.Т. Лисичкин. – М.: Оникс 21 век, 2003. – 464 с.
Валуцэ И.И. Математика для техникумов / И.И. Валуцэ, Г.Д. Дилигул. - М.: Наука, 1989. – 575 с.
Данко П.Е. Высшая математика в упражнениях и задачах. В двух частях. Часть II / П.Е. Данко, А.Г. Попов, Т.Я. Кожевникова. – М.: Высшая школа, 1986. – 415 с.
Выгодский М.Я. Справочник по высшей математике. – М.: Наука, 1975. – 872 с.
Дополнительная:
Григулецкий В.Г. Математика для студентов экономических специальностей. Часть 2 / В.Г. Григулецкий, И.В. Лукьянова, И.А. Петунина. – Краснодар, 2002. – 348 с.
Малыхин В.И. Математика в экономике. – М.: Инфра-М, 1999. – 356 с.
Гусак А.А. Высшая математика. В 2-х т., Т.2. – учебное пособие для студентов вузов. – М.: ТетраСистемс, 1988. – 448 с.
Григулецкий В.Г. Высшая математика / В.Г. Григулецкий, З.В. Ященко. – Краснодар, 1998.-186 с.
Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. – М.: Высшая школа, 2000. – 400 с.