Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология
Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии


График нарисуйте сами в приложении «Построитель графиков» на Вконтакте.



 

1.По каким формулам считается математическое ожидание и дисперсия с.в. , распределенной по равномерному закону на отрезке .

1б. ;

2.Опишите теорему Бернулли.

Рассмотрим схему Бернулли с вероятностью успеха то есть пусть дана последовательностьнезависимых случайных величин где

Определим как число успехов в первых испытаниях:

Тогда

при

то есть

3.С.в. распределена по нормальному закону с параметрами . Найти математическое ожидание с.в. .

P(Y=0) = P(X< 1) = F(1) = ½

P(Y=1) = 1-P(Y=0) = ½

MY = 1*1/2 = 1/2

4.Берут сразу две карты из колоды в 36 карт. Найдите условную вероятность взять короля, при условии, что одна из взятых карт десятка.

Р(взять короля) = 2 * 4/36*4/35

5.С.в. распределена по нормальному закону с математическим ожиданием и средним квадратическим отклонением .Найдите вероятности событий и выясните, зависимы ли эти события.

P(0< X< 2) = F(2)-F(0) = 0.5*(erf(0)-erf(-sqrt{2}/3)) = -0.5*(0.5-erf(-sqrt{2}/3))

P(1< X< 4) = F(4)-F(1) = 0.5*(erf(sqrt{2}/3)-erf(-1/3*sqrt{2}))

Erf – это интеграл Лапласа (см.выше)

1.Событие называется зависимым от события если

1б.

2.Опишите формулы, связывающие плотность и функцию распределения с. в. .

Производная функции распределения F есть плотность f

3. С.в. имеет ряд распределения: и . Найти дисперсию .

MY = 0, 5+0, 4+0, 5+0, 3*a = 9 è а = 7, 6/0, 3 = 25, 333333…..

M(Y^2) = 0, 5+1, 6+2, 5+192, 533333…. = 197, 133333…...

DY = 197, 1333333 – 81 = 116, 133333…..

4.С.в. имеет ряд распределения: и . Найти , где обозначает функцию распределения с.

P = 1-0, 5-0, 1-0, 1 = 0, 3

MX = 0, 5+0, 4+0, 5+0, 3*a = 1, 4+0, 3*a = 3 è a = 5, 33333….

F(2) = P(X< 2) = 0, 5

F(5) = P(X< 5) = 0, 5+0, 1 = 0, 6

F(6) = P(X< 6) = 1

5.Найти коэффициет корреляции если система имеет следующую таблицу распределения .

P(X+Y = -1) = 0, 2

P(X+Y = 0) = 0, 4

P(X+Y = 1) = 0, 2

P(X+Y = 2) = 0, 2

M(X+Y) = -0, 2+0, 2+0, 4 = 0, 4

M((X+Y)^2) = 0, 2+0, 2+0, 8 = 1, 2

D(X+Y)=1, 2-0, 16 = 1, 04

MX = -0, 6+0, 4 = -0, 2; M(X^2) = 0, 6+0, 4 = 1; DX = 1-0, 04 = 0, 96

MY = 0, 6; M(Y^2) = 0, 6; DY = 0, 6-0, 36 = 0, 24

Cov(X, Y) = 0, 5*(1, 04-0, 96-0, 24) = -0, 08

1.Укажите формулы, по которым можно найти математическое ожидание и дисперсию с.в. , распределенной по закону Пуассона с параметром .

1в. ;

2.Опишите формулу для дисперсии суммы двух с.в.

D(X+Y) = DX+DY+2*cov(X, Y), где cov(X, Y) – коэффициент корреляции.

3.С.в. принимает все целые значения от 1 до 4 с равной вероятностью. Найти ее дисперсию.

MX = (1+2+3+4)/4 = 2, 5

M(X^2) = (1+4+9+16)/4 = 7, 5

DX = 7, 5-6, 25 = 1, 25

4.С.в. равномерно распределена на отрезке [10, 20]. Найдите вероятности событий и выясните, зависимы ли эти события.

P(X> 15) = (20-15)/10 = 0, 5

P(X< 18) = (18-10)/10 = 0, 8

События зависимы

5.Написать формулу и нарисовать график для функции распределения с.в. с рядом распределения . Найти .

Функция распределения F(x) = 0 при x< 0

F(x) = 0, 2 при 0< =x< 2

F(x) = 0, 4 при 2< =x< 4

F(x) = 0, 5 при 4< =x< 6

F(x) = 1 при 6< =x

График нарисуйте сами в приложении «Построитель графиков» на Вконтакте.

F(1) = 0, 2

F(3) = 0, 4

F(5) = 0, 5

 

1.Укажите формулу Байеса

1б.

2.Опишите принцип диверсификации.

Диверсификация означает распределение инвестиций среди нескольких рискованных активов вместо концентрации их всех в одном-единственном активе. Суть диверсификации выражена в известной поговорке — " Не кладите все яйца в одну корзину". Принцип •версификации (diversification principle) гласит, что посредством диверсификации направлении вложений среди большого числа рискованных активов можно иногда достичь общего снижения уровня риска, не уменьшая при этом уровня ожидаемой доходности.

3.Как описать математически портфель ценных бумаг?

Каждая ценная бумага – это случайная величина, ведь цена ценной бумаги в каждый момент принимает различные значение. Соответственно, можно ожидать, что числовые характеристики случайных величин будут также присущи и ценным бумагам. А портфель ценных бумаг – это многомерная случайная величина.

4.С.в. распределена по равномерному закону на отрезке [-10, 20]. Найти вероятности событий , условную вероятность и выяснить, зависимы ли первые два события.

P(X< 0) = (0+10)/30 = 1/3

P(X> -1) = (20+1)/30 = 0, 7

События зависимы

P((X< 10)|(X> 18)) = 0

5.В урне лежат 3 шара белых, 3 шара красных и 3 шара черных. Берут сразу 3 шара. Какова вероятность: а) все 3 взятых шара одинакового цвета; б) все 3 взятых шара разного цвета; в) среди взятых шаров есть шар белого цвета?

А) P = (C^3_3 + C^3_3 + C^3_3)/C^3_9

Б) P = (C^1_3*C^1_3*C^1_3)/C^3_9

B) P = (C^1_3+C^2_3+C^3_3)/C^3_9

 

1. Укажите формулу, определяющую функцию распределения вероятности с.в.

1г. .

2.Опишите Центральную Предельную Теорему.

Пусть есть бесконечная последовательность независимых одинаково распределённых случайных величин, имеющих конечное математическое ожидание и дисперсию. Обозначим последние и , соответственно. Пусть также

.

Тогда

по распределению при ,

где — нормальное распределение с нулевым математическим ожиданием и стандартным отклонением, равным единице.

3.Бросают сразу два игральных кубика. Найти дисперсию суммы выпавших очков.

P (сумма = 2) = 1/36

P (сумма = 3) = 2/36

P (сумма = 4) = 3/36

P (сумма = 5) = 4/36

P (сумма = 6) = 5/36

Р (сумма = 7) = 6/36

Р (сумма = 8) = 5/36

P (сумма = 9) = 4/36

P (сумма = 10) = 3/36

P (сумма = 11) = 2/36

P (сумма = 12) = 1/36

M(случайная величина, принимающая значение суммы выпавших на кубиках очков) = (2+6+12+20+30+42+40+36+30+22+12)/36 = (152+88+12)/36 = 252/36 = 126/18 = 63/9 = 7

M(X^2) = (4+18+48+100+180+294+320+324+300+242+144)/36 = 1974/36 = 54, 8333….

DX = 54, 83333… - 49= 5, 83333….

4.Бросают игральный кубик. Найдите условную вероятость выпадения нечетной цифры, при условии, что выпала цифра, большая 4.

Условие: выпало больше 4, т.е. 5 или 6, т.е.2 исхода. Поскольку должна выпасть нечётная цифра, то должна выпасть 5, т.е. 1 исход. Итого: вероятность ½.

5. С.в. нормально распределена с математическим ожиданием и дисперсией . Найдите вероятности событий и выясните, зависимы ли эти события.

P(X< 8) = F(8) = 0.5*(1+erf(3/(8*sqrt{2})))

P(2< X) = 1-F(2) = 0.5*(1-0) = 0, 5


Поделиться:



Последнее изменение этой страницы: 2017-03-14; Просмотров: 242; Нарушение авторского права страницы


lektsia.com 2007 - 2024 год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! (0.08 с.)
Главная | Случайная страница | Обратная связь