Контрольная работа 7 (Вариант 1) (стр. 1 )

КОНРОЛЬНАЯ РАБОТА 7 (Вариант 1)

(спец. 080502, 080507, все формы обучения)

Элементы теории вероятностей

Задача 1. Выразить событие С через события Аi из условия задачи,

используя операции сложения, умножения и отрицания. При этом

слагаемые в выражении должны быть попарно несовместны.

Игральная кость бросается четыре раза. Аi – при i-м бросании выпала цифра 6. С – цифра 6 при всех бросаниях выпала не менее трех раз.

Задача 2. На пяти карточках написаны цифры: 1, 2, 3, 4, 5. Наудачу берут две карточки. Найти вероятность того, что большая из извлеченных цифр равна 4.

Задача 3. Три стрелка выстрелили по мишени. Вероятность попадания для них при одном выстреле 0,5, 0,7, и 0,9 соответственно. Найти вероятность того, что мишень поражена не менее двух раз.

Задача 4. В семи урнах содержится по 2 белых и 2 черных шара, а в трех урнах по 7 белых и 3 черных шара. Какова вероятность того, что из урны, взятой наудачу, будет извлечен белый шар? Найти вероятность, что шар извлечен из урны с 7 белыми и 3 черными шарами, если он оказался белым.

Задача 5. Найти закон распределения, математическое ожидание и дисперсию

случайной величины X. Построить график функции распределения и

найти вероятность события Х≤K.

Вероятность попадания в цель из орудия при каждом выстреле равна 0,7. Стрельба ведется до первого попадания, но не свыше 5 выстрелов. Х – число произведенных выстрелов. К = 3.

Задача 6. В случаях а, б и в рассматривается серия из n независимых испытаний с двумя исходами в каждом – “успех” или “неуспех”. Вероятность “успеха” равна p, “неуспеха” – q = 1 - p в каждом испытании. Х – число “успехов” в n испытаниях. Требуется:

1)  для случая а (малого n) построить ряд распределения, функцию распределения Х, найти М(Х), D(X), P(X ≤ 2);

2)  для случая б (большого n малого p) найти вероятность P(X ≤ 2) приближенно с помощью распределения Пуассона, оценив точность приближения;

3)  для случая в (большого n) найти вероятность P(k1 ≤ X ≤ k2) приближенно с помощью теоремы Муавра-Лапласа.

Случай a	Случай б	Случай в
n = 5	n = 100	n = 100, k1 = 16
p = 0,2	p = 0,002	p = 0,2, k2 = 40

Задача 7. Случайное отклонение размера детали от номинала распределено по нормальному закону с математическим ожиданием а и квадратическим отклонением σ. Годными считаются детали, для которых отклонение от номинала лежит в интервале [а – ε, а + ε]. Требуется:

1)  записать формулу плотности распределения и построить график плотности;

2)  составить таблицу значений функции распределения отклонения для значений х = а +kσ, где k = 0, ± 1, ± 2, ± 3 и построить график;

3)  найти вероятность того, что при выборе наудачу n деталей отклонение каждой из них попадет в интервал ;

4)  определить, какое наименьшее число деталей необходимо изготовить, чтобы среди них с вероятностью не меньшей, чем P, хотя бы одна деталь была годной.

Замечание. В пунктах 3, 4 пользоваться линейной интерполяцией при отсутствии нужного значения в таблице.

а = 2

σ = 2

= -1,29

= 2,25

n = 3

Р = 0,95

ε = 2,564

КОНРОЛЬНАЯ РАБОТА 7 (Вариант 2)

(спец. 080502, 080507, все формы обучения)

Элементы теории вероятностей

Задача 1. Выразить событие С через события Аi из условия задачи,

используя операции сложения, умножения и отрицания. При этом

слагаемые в выражении должны быть попарно несовместными.

Электрическая цепь содержит 4 элемента и составлена по схеме: Аi - i-ый элемент исправен, С – цепь не пропускает ток.

Задача 2. В лифт шестиэтажного дома на первом этаже вошло 4 человека. Каждый из них с одинаковой вероятностью выходит на любом из этажей, начиная со второго. Какова вероятность, что трое выйдут на одном этаже?

Задача 3. Для контроля за работой линии установлены три независимых устройства, которые срабатывают при аварии с вероятностью 0,8, 0,9, и 0,95 соответственно. Найти вероятность, что при аварии сработают два устройства.

Задача 4. Станок 30% времени обрабатывает деталь А и 70% - деталь В. При обработке детали А он простаивает 10% времени, а детали В – 15%. Какова вероятность застать станок простаивающим? Найти вероятность, что станок, который застали простаивающим, находится в режиме обработки детали В.

Задача 5. Найти закон распределения, математическое ожидание и дисперсию

случайной величины X. Построить график функции распределения и

найти вероятность события Х≤K.

Партия из 20 деталей содержит 4 бракованных. Произвольным образом выбрали 5 деталей. Х – число доброкачественных деталей среди выбранных. К =2.

Задача 6. В случаях а, б и в рассматривается серия из n независимых испытаний с двумя исходами в каждом – “успех” или “неуспех”. Вероятность “успеха” равна p, “неуспеха” – q = 1 - p в каждом испытании. Х – число “успехов” в n испытаниях.

Требуется:

1)  для случая а (малого n) построить ряд распределения, функцию

распределения Х, найти М(Х), D(X), P(X ≤ 2);

2)  для случая б (большого n малого p) найти вероятность P(X ≤ 2) приближенно с помощью распределения Пуассона, оценив точность приближения;

3)  для случая в (большого n) найти вероятность P(k1 ≤ X ≤ k2) приближенно с помощью теоремы Муавра-Лапласа.

Случай a	Случай б	Случай в
n = 5	n = 50	n = 150, k1 = 12
p = 0,4	p = 0,004	p = 0,4, k2 = 56

Задача 7. Случайное отклонение размера детали от номинала распределено по нормальному закону с математическим ожиданием а и квадратическим отклонением σ. Годными считаются детали, для которых отклонение от номинала лежит в интервале [а – ε, а + ε]. Требуется:

1)  записать формулу плотности распределения и построить график плотности;

2)  составить таблицу значений функции распределения отклонения для значений х = а +kσ, где k = 0, ± 1, ± 2, ± 3 и построить график;

3)  найти вероятность того, что при выборе наудачу n деталей отклонение каждой из них попадет в интервал ;

4)  определить, какое наименьшее число деталей необходимо изготовить, чтобы среди них с вероятностью не меньшей, чем P, хотя бы одна деталь была годной.

Замечание. В пунктах 3, 4 пользоваться линейной интерполяцией при отсутствии нужного значения в таблице.

а = 3

σ = 1

= 1,718

= 3,524

n = 2

Р = 0,99

ε = 1,645

КОНРОЛЬНАЯ РАБОТА 7 (Вариант 3)

(спец. 080502, 080507, все формы обучения)