rpd000004022 (231300 (01.03.04).Б3 Математическое моделирование динамических систем), страница 6
Описание файла
Файл "rpd000004022" внутри архива находится в следующих папках: 231300 (01.03.04).Б3 Математическое моделирование динамических систем, 231300.Б3. Документ из архива "231300 (01.03.04).Б3 Математическое моделирование динамических систем", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "вспомогательные материалы для первокурсников" из 1 семестр, которые можно найти в файловом архиве МАИ. Не смотря на прямую связь этого архива с МАИ, его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "остальное", в предмете "вспомогательные материалы для первокурсников" в общих файлах.
Онлайн просмотр документа "rpd000004022"
Текст 6 страницы из документа "rpd000004022"
_________________А.И. Кибзун
БИЛЕТ 3. (МС-ПЭ-1)
1. Пусть - частота события А в серии из 100 опытов. Известно, что вероятность события А равна 0.2. Какова вероятность того, что отличается от больше, чем на 0.08?
2. Плотность вероятности случайного вектора имеет вид . Определить и вычислить , если .
3. Дана однородная выборка объема , причем имеет распределение с плотностью . Доказать состоятельность оценок параметров , построенных методом моментов.
4. Функция наблюдается в точках со случайными независимыми ошибками , причем распределена по закону . Получены результаты наблюдений . Найти МНК-оценку параметра и ее закон распределения.
«УТВЕРЖДАЮ»
Зав. кафедрой № 804
_________________А.И. Кибзун
БИЛЕТ 4. (МС-ПЭ-1)
1. СВ независимы и одинаково распределены по закону , . Известно, что . Найти вероятность того, что СВ окажется больше, чем 333, если .
2. Случайный вектор имеет характеристическую функцию
3. Дана однородная выборка объема , причем имеет распределение . Найти ОМП параметра и доказать ее эффективность.
4. Пусть , где СВ и - независимы и имеют распределения и соответственно. Найти с.к.- оптимальную оценку для по наблюдению и вычислить с.к.- погрешность этой оценки.
Билет 1.doc
Билет 1
-
Аксиомы теории вероятностей.
-
Свойства функции распределения двумерного случайного вектора.
-
Две фирмы изготавливают однотипную продукцию. Производительность первой фирмы в 3 раза выше производительности второй. Процент брака для первой фирмы равен 0.2%, для второй фирмы – 0.1%. Из общей продукции этих фирм выбрано наугад одно изделие, и оно оказалось бракованным. Найти вероятность того, что оно изготовлено первой фирмой.
Билет 2
-
Простейшие свойства вероятности.
-
Свойства ковариации.
-
Игральная кость подбрасывается дважды. Найти вероятность того, что в первый раз очков выпадет не меньше, чем во второй.
-
Вычислить ковариацию случайных величин , совместное распределение которых задано таблицей
0 | 1 | |
0 | 0,1 | 0,2 |
-1 | 0,4 | 0,3 |
Билет 3
-
Формула умножения вероятностей.
-
Свойства функции распределения случайной величины.
-
Снайпер попадает в цель при одном выстреле с вероятностью 0.8 и стреляет в нее до тех пор, пока число попаданий не станет равным 3. Найти вероятность того, что число выстрелов окажется равным 8.
-
Ковариация нормированных случайных величин равна . Вычислить .
Билет 4
-
Формула Бернулли.
-
Свойства плотности вероятности случайной величины.
-
Игральная кость подбрасывается дважды. Найти вероятность того, что в первый раз очков выпадет не больше, чем во второй.
-
Дисперсии независимых случайных величин равны 1. Вычислить ковариацию случайных величин , .
Билет 5
-
Формула полной вероятности.
-
Основные законы распределения в математической статистике.
-
Из колоды карт (36 листов) наугад извлекается 5 карт. Найти вероятность того, что среди них окажутся ровно 2 туза и ровно 2 короля.
-
- центрированная случайная величина с дисперсией 2. Найти ковариацию случайных величин .
Билет 6
-
Формула Байеса.
-
Свойства плотности вероятности двумерного случайного вектора.
-
Найти вероятность того, что при 5-и бросаниях игральной кости шестерка выпадет ровно 4 раза подряд.
-
Известно, что . Найти начальный момент второго порядка случайной величины .
-
- независимые случайные величины, одинаково распределенные по закону . Вычислить ковариацию случайных величин , .
Билет 7
-
Равномерное распределение на отрезке.
-
В данной местности количество мужчин относится к количеству женщин как 3:2. Примерно половина всех мужчин и треть всех женщин были на войне. Наугад встретившееся лицо было на войне. Найти вероятность того, что это лицо – женщина.
-
- независимые случайные величины, одинаково распределенные по закону . Вычислить .
Билет 8
-
Распределение Бернулли.
-
Две фирмы изготавливают однотипную продукцию. Производительность первой фирмы в 4 раза выше производительности второй. Процент брака для первой фирмы равен 0.5%, для второй фирмы – 0.1%. Из общей продукции этих фирм выбирается наугад одно изделие. Найти вероятность того, что оно не будет бракованным.
-
Случайный вектор равномерно распределен на множестве точек , удовлетворяющих неравенству . Найти .
Билет 9
-
Экспоненциальное распределение.
-
Закон больших чисел.
-
Три стрелка, попадающие в мишень с вероятностями 0,5; 0,6; 0.8, стреляют в мишень одновременно. Найти вероятность того, что только один из них не попадет в мишень.
-
Случайный вектор равномерно распределен на множестве точек , удовлетворяющих неравенству . Найти .
test2.doc
Фамилия, И.О. студента___________________________________
Аксиомы теории вероятностей:
-
неотрицательности
-
сигма-алгебры
-
нормировки
-
конечной аддитивности
-
непрерывности
-
монотонности функции распределения
Вероятность достоверного события равна 1:
-
В силу аксиомы нормировки вероятности
-
Если оно причисляется к разряду случайных
-
Если оно включено в алгебру событий
-
Это не всегда верно, если вероятность – условная
-
Совокупность всех событий, случайность которых подтверждена экспериментально
-
Произвольный класс событий, замкнутый относительно операций сложения и умножения
-
Произвольный класс событий, включающий достоверное событие и замкнутый относительно операций суммы, умножения и разности
-
Произвольный класс событий, включающий достоверное событие и замкнутый относительно операций суммы, умножения, разности и деления
-
Всегда
-
Если в эксперименте конечное число возможных исходов
-
Только в случае конечной совокупности независимых элементарных исходов, образующих полную группу
-
Только в случае конечной совокупности элементарных исходов, образующих полную группу попарно несовместных равновероятных событий
Формула Байеса предназначена для:
-
вычисления априорных вероятностей гипотез
-
вычисления условных вероятностей
-
проверки полноты группы гипотез
-
проверки независимости двух событий
-
вычисления вероятности отношения двух событий
-
вычисления вероятностей любых сложных событий
Формула полной вероятности:
-
Всегда
-
Если хотя бы две вероятности в этом равенстве определены
Апостериорная вероятность гипотезы:
-
Вероятность, оцениваемая экспериментально путем многократного повторения эксперимента
-
Вероятность, вычисленная по формуле Байеса
-
Условная вероятность при условии, что верна другая гипотеза
-
Безусловная вероятность, вычисленная по формуле Байеса
-
Условная вероятность при условии, что эта гипотеза верна
Вероятность произведения несовместных событий и
Формула умножения вероятностей
Непрерывные законы распределения:
-
нормальный
-
биномиальный
-
Бернулли
-
Пуассона
-
экспоненциальный
Начальный момент второго порядка для нормального распределения :
Математическое ожидание для биномиального распределения :
Математическое ожидание равно дисперсии, это
-
неверно
-
верно всегда, когда математическое ожидание неотрицательно
-
верно для распределения Пуассона
-
верно для экспоненциального распределения с параметром 1
-
верно, если эти характеристики относятся к одной и той же случайной величине
, где - математическое ожидание:
Дисперсия детерминированной константы :
Свойства функции распределения дискретной случайной величины :
Функция распределения непрерывной случайной величины :
-
Вогнута
-
Выпукла
-
Кусочно постоянна
-
Нечетна
-
Четна
-
Непрерывна
Свойства плотности вероятности :
Область определения функции распределения
-
Множество возможных значений случайной величины
-
Некоторый отрезок
-
Числовая ось
-
Множество неотрицательных чисел
Дисперсия суммы компонент случайного вектора:
-
Равна сумме дисперсий компонент
-
Всегда не превосходит суммы дисперсий
-
Равна сумме всех элементов ковариационной матрицы этого вектора
-
Равна сумме диагональных элементов ковариационной матрицы этого вектора
-
Равна сумме собственных значений ковариационной матрицы этого вектора
Коэффициент корреляции величин и , если распределена по нормальному закону :
Математическое ожидание произведения некоррелированных случайных величин равно
-
произведению их математических ожиданий
-
нулю
-
сумме их математических ожиданий
-
полусумме их математических ожиданий
-
квадратному корню из произведения их математических ожиданий
-
может не существовать
Разность двух независимых случайных величин, распределенных по нормальному закону , распределена по закону
Формула определения частной плотности вероятности по заданной совместной плотности
Свойства функции распределения случайного вектора
Свойства условного математического ожидания :
Формула полного математического ожидания:
ВОПРОСЫ К ЭКЗАМЕНУ.doc