рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Теореми добутку (продовження) та суми.

Теореми добутку (продовження) та суми. - раздел Математика, ТЕОРІЯ ЙМОВІРНОСТЕЙ ТА МАТЕМАТИЧНА СТАТИСТИКА 2. Повна Імовірність. 3. Формула Байєса....

2. Повна імовірність.

3. Формула Байєса.

ЗАДАЧІ ДЛЯ РОЗВ’ЯЗУВАННЯ В АУДИТОРІЇ.

 

Приклад 2.1. Два мисливці роблять по одному пострілу у ціль. Імовірність влучання для першого мисливця становить 0,7 , а для другого – 0,8. Знайти імовірність того, що: а) обидва влучать у ціль; б) жоден не влучить; в) хоча б один влучить; г) тільки один влучить.

Приклад 2.2. Знайдіть імовірність , якщо .

Приклад 2.3. Імовірність хоча б одного влучення в ціль при трьох пострілах дорівнює 0,992. Знайдіть імовірність влучення при одному окремому пострілі.

Приклад 2.4. Серед 30 екзаменаційних білетів є 5 “щасливих”. Студенти по черзі витягують білети. У кого більша імовірність витягти “щасливий” білет: у того, хто підійшов першим, чи у того, хто підійшов другим?

Приклад 2.5. На двох автоматичних лініях виготовляють однакові деталі, причому 60% на першій та 40% на другій. Імовірність виготовлення стандартної деталі на першій лінії дорівнює 0,8 , а на другій – 0,9. Виготовлені деталі надходять до складу. Знайти імовірність того, що навмання взята зі складу деталь не відповідає стандарту.

Приклад 2.6. У першому ящику вдвічі більше деталей, ніж у другому. Перший містить 20% браку, а другий – 10%. При транспортуванні загубили якісну деталь. Знайти імовірність того, що загублено деталь із : а) першого ящика; б) другого ящика.

 

ЗАДАЧІ ДЛЯ САМОСТІЙНОГО РОЗВ’ЯЗУВАННЯ.

 

Приклад 2.7. Кидають три гральних кубика. Знайти імовірність того, що число 6 випаде : а) принаймні на одному із кубиків; б) тільки на одному із кубиків.

Приклад 2.8. Знайдіть імовірність , якщо ..

Приклад 2.9. У першій урні 3 білі та 7 чорних куль, а у другій – 4 білі та 6 чорних куль. Із першої урни до другої переклали дві кулі. Знайти імовірність того, що навмання витягнута із другої урни куля – біла.

Приклад 2.10. До лікарні надходить 50% хворих на грип, 30% хворих на ангіну та 20% хворих на пневмонію. Імовірність повного одужання від грипу дорівнює 0,7 , від ангіни та пневмонії – 0,8 та 0,9 відповідно. Виписано хворого, який повністю одужав. Знайти імовірність того, що він був хворим на: а) ангіну; б) пневмонію; в) грип.

Приклад 2.11. Студент може з однаковою імовірністю зайти до будь-якої із трьох бібліотек. Імовірність отримання потрібної студентові книги становить для першоі бібліотеки 0,9 , для другої – 0,7 , для третьої – 0,6. Студент отримав потрібну книгу. Знайти імовірність того, що книгу видала третя бібліотека.

Приклад 2.12. У першій урні 3 білі та 7 чорних куль, а у другій – 4 білі та 6 чорних куль. Із двох урн дістали по одній кулі. Потім із двох витягнутих куль навмання вибрали одну. Знайти імовірність того, що остання вибрана куля – біла.

 

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

ТЕОРІЯ ЙМОВІРНОСТЕЙ ТА МАТЕМАТИЧНА СТАТИСТИКА

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ... ОДЕСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ... В М МАЦКУЛ...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Теореми добутку (продовження) та суми.

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Одеса 2010
  УДК 519.2 ББК 22.17я73 М 36     Рецензенти:   С.В.Левинський –кандидат фізико-мат

Переставлення (перестановки).
  Нехай потрібно підрахувати число способів, за якими можна розмістити в ряд

Приклади.
Властивості: 1.Для довільної події

Приклади.
Геометричне означення імовірності. Означення. Імовірність події

Приклади.
Статистичне означення імовірності. Означення.Нехай проводиться

ТеМА №2
1. Події залежні та незалежні. 2. Умовна імовірність. 3. Теорема добутку та наслідки з неї. 4. Теорема додаванн

ТЕМА №4
1. Незалежні повторні випробування (НПВ). 2. Формула Бернуллі. 3. Біноміальний закон розподілу (закон Бернуллі).

ТЕМА №5
1. Інтегральна функція розподілу та її властивості. 2. Диференціальна функція розподілу та її властивості. 3. Числові характеристики непе

Центральна гранична теорема.
4. Інтегральна теорема Муавра-Лапласа та її частинні випадки.   Група теорем, які встановлюють відповідність між теоретичними та експериментальними характери

Система випадкових величин.
2. Закон розподілу двохвимірної ДВВ. 3. Функції розподілу двохвимірної ВВ. Залежність та незалежність ВВ. 4. Числові характеристики двохв

ТЕМА №8
1. Предмет математичної статистики. Статистичні сукупності (генеральна та вибіркова). 2. Способи відбору. Проста випадкова вибірка. Впорядкування даних та їх розпо

Приклади.
  Часто необхідно знати закон розподілу ознаки у генеральній сукупності. Наприклад, є підстави вважати, що він має вигляд А. Тоді висувають гіпотезу (припущення): генеральна с

ТЕМА №10
  1. Функціональна, статистична та кореляційна (регресійна) залежності. 2. Проста лінійна регресія. Основні положення. 3. О

Прогнозування.
Після побудови моделі (теоретичної регресійної залежності) та перевірки її адекватності можна виконувати прогнозування. При цьому отримуємо точкові та інтервальні прогнози. Точковий прогноз дає оці

ТЕМА №11
1. Множинний регресійний аналіз. Багатофакторна лінійна регресія. 2. Кореляційна матриця та її вибіркова оцінка. 3. Оцінка взаємозв’язку

Теорема добутку.
ЗАДАЧІ ДЛЯ РОЗВ’ЯЗУВАННЯ В АУДИТОРІЇ. Приклад 1.1. Дана множина

ПРАКТИЧНЕ ЗАНЯТТЯ №3
1. Дискретні випадкові величини (ДВВ), їх закони розподілу. 2. Операції над ДВВ. 3. Числові характеристики ДВВ та їх властивості.

Локальна формула Лапласа, формула Пуассона.
15. Закон Пуассона (закон рідкісних подій). ЗАДАЧІ ДЛЯ РОЗВ’ЯЗУВАННЯ В АУДИТОРІЇ. Приклад 4.1. В середньому 30% пакетів акцій продаються н

ПРАКТИЧНЕ ЗАНЯТТЯ №5
1. Функція розподілу імовірностей (інтегральна функція) та її властивості. 2. Щільність розподілу імовірностей (диференціальна функція) та її властивості.

Центральна гранична теорема.
4. Інтегральна теорема Муавра-Лапласа та її частинні випадки. ЗАДАЧІ ДЛЯ РОЗВ’ЯЗУВАННЯ В АУДИТОРІЇ   Приклад 6.1. Середня кі

Система випадкових величин.
2. Закон розподілу двохвимірної ДВВ. 3. Функції розподілу двохвимірної ВВ. Залежність та незалежність ВВ. 4. Числові характеристики двохв

ПРАКТИЧНЕ ЗАНЯТТЯ №8
1. Статистичні сукупності (генеральна та вибіркова), ознаки та їх розподіли. Числові характеристики статистичних розподілів. 2. Точкові та інтервальні оцінк

ПРАКТИЧНЕ ЗАНЯТТЯ №9
1. Статистичні гіпотези. Похибки перевірки гіпотез. 2. Критерії узгодження для перевірки гіпотез. Критична область та її знаходження. 3.

ПРАКТИЧНЕ ЗАНЯТТЯ №10
5. Функціональна, статистична та кореляційна (регресійна) залежності. 6. Проста лінійна регресія. Основні положення. 7. Оцінка щільності

ПРАКТИЧНЕ ЗАНЯТТЯ №11
1. Багатофакторна регресія. Основні положення. Особливості (відмінності від однофакторної). 2. Оцінка взаємозв’язку між змінними. Матриця коефіцієнтів парної корел

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги