Вычисления по теории вероятностей

Задача 1. В партии из 60 изделий 10 – бракованных. Определить вероятность того, что среди выбранных наудачу для проверки 5 изделий окажутся бракованными:

а) ровно 2 изделия;

б) не более 2 изделий.

Решение.

А)

Используя классическое определение вероятности:

Р(А) – вероятность события А, где А – событие, когда среди выбранных наудачу изделий для проверки 5 изделий окажутся бракованными ровно 2 изделия;

m – кол-во благоприятных исходов события А;

n – количество всех возможных исходов;

Б)

Р(А’) – вероятность события А’, где А’ – событие, когда среди выбранных наудачу изделий для проверки 5 изделий окажутся бракованными не более 2 изделий,

;

– кол-во благоприятных исходов события ;

n’ – количество всех возможных исходов;

Ответ: вероятность того, что среди выбранных наудачу для проверки 5 изделий окажутся бракованными: а) ровно 2 изделия равна 16%. б) не более 2 изделий равна 97%.

Задача 2. В сборочный цех завода поступают детали с трех автоматов. Первый автомат дает 1% брака, второй – 2%, третий – 3%. Определить вероятность попадания на сборку небракованной детали, если с каждого автомата в цех поступило соответственно 20, 10, 20 деталей.

Решение.

По формуле полной вероятности:

где А – взятие хорошей детали, – взятие детали из первого (второго / третьего) автомата, – вероятность взятия детали из первого (второго / третьего) автомата, – вероятность взятия хорошей детали из первого (второго / третьего) автомата, – вероятность попадания на сборку небракованной детали.

; (т. к. ) = 1% = 0.01)

;

Ответ: Вероятность попадания на сборку небракованной детали равна 98%.

Задача 3. В сборочный цех завода поступают детали с трех автоматов. Первый автомат дает 1% брака, второй – 2%, третий – 3%. С каждого автомата поступило на сборку соответственно 20, 10, 20 деталей. Взятая на сборку деталь оказалась бракованной. Найти вероятность того, что деталь поступила с 1-го автомата.

Решение.

По формуле полной вероятности:

где А’ – взятие бракованной детали, – взятие детали из первого (второго / третьего) автомата, – вероятность взятия детали из первого (второго / третьего) автомата, – вероятность взятия бракованной детали из первого (второго / третьего) автомата, – вероятность попадания на сборку бракованной детали.

; (согласно условию)

;

Согласно формуле Байеса:

Ответ: Вероятность того, что деталь поступила с 1-го автомата равна 20%.

Задача 4. Рабочий обслуживает 18 станков. Вероятность выхода станка из строя за смену равна . Какова вероятность того, что рабочему придется ремонтировать 5 станков? Каково наивероятнейшее число станков, требующих ремонта за смену?

Решение.

Используя формулу Бернулли, вычислим, какова вероятность того, что рабочему придется ремонтировать 5 станков:

где n – кол-во станков, m – кол-во станков, которые придётся чинить, p – вероятность выхода станка из строя за смену, q =1-р – вероятность, не выхождения станка из строя за смену.

Ответ: Вероятность того, что рабочему придется ремонтировать 5 станков равна 15%. Наивероятнейшее число станков, требующих ремонта за смену равно 3.

Задача 5. В двух магазинах, продающих товары одного вида, товарооборот (в тыс. грн.) за 6 месяцев представлен в таблице. Можно ли считать, что товарооборот в первом магазине больше, чем во втором? Принять = 0,05.

Все промежуточные вычисления поместить в таблице.

Магазин №1	Магазин №2
20,35	20,01
20,60	23,55
32,94	25,36
37,56	30,68
40,01	35,34
25,45	23,20

Пусть, a₁– товарооборот в 1 магазине, a₂ – товарооборот во 2 магазине.

Формулируем гипотезы Н₀ и Н₁:

Н₀: a₁= a₂

Н₁: a₁ ≠ a₂

	xi	xi-a1	(xi-a1)²	yi	yi-a2	(yi-a2)²
	20,35	-9,135	83,44823	20,01	-6,35	40,32
	20,6	-8,885	78,94323	23,55	-2,81	7,896
	32,94	3,455	11,93703	25,36	-1	1
	37,56	8,075	65,20563	30,68		18,66
	40,01	10,525	110,7756	35,34	4,32	80,64
	25,45	-4,035	16,28123	23,20	8,98	9,98
∑	176,91		366,591	158,14	-3,16	158,496

a₁ = = = 29,485, a₂ = =

₁= = 73.32

₂= =

n ₁= n ₂= n =6

Вычислю выборочное значение статистики:

Z_В= * =

Пусть = 0,05. Определяем необходимый квантиль распределения Стьюдента: (n₁+n₂-2)= 2.228.

Следовательно, так как Z_В=0,74< =2,228, то мы не станем отвергать гипотезу Н₀, потому что это значит, что нет вероятности того, что товарооборот в первом магазине больше, чем во втором.

Задача 6.По данному статистическому ряду:

1. Построить гистограмму частот.

2. Сформулировать гипотезу о виде распределения.

3. Найти оценки параметров распределения.

4. На уровне значимости = 0,05 проверить гипотезу о распределении случайной величины.

Все промежуточные вычисления помещать в соответствующие таблицы.

Интервал	Частота случайной величины
1 – 2	5
2 – 3	8
3 – 4	19
4 – 5	42
5 – 6	68
6 -7	44
7 – 8	21
8 – 9	9
9 – 10	4

1. Гистограмма частот:

2. Предположим, что моя выборка статистического ряда имеет нормальное распределение.

3. Для оценки параметров распределения произведем предварительные расчеты, занесем их в таблицу:

№	Интервалы	Частота, m_i	Середина Интервала, x_i	x_i*m_i	x_i²*m_i
1	1–2	5	4,5	7,5	112,5
2	2–3	8	2,5	20	50
3	3–4	19	3,5	66,5	232,75
4	4–5	42	4,5	189	350,5
5	5–6	68	5,5	374	2057
6	6–7	44	6,5	286	1859
7	7–8	21	7,5	157,5	1181,25
8	8–9	9	8,5	76,5	650,25
9	9–10	4	9,5	38	361
∑		n=220		1215	7354,25

Найдем оценки параметров распределения:

= = 5,523

²= ²= 2,925 = = 1,71

4. все вычисления для проверки гипотезы о распределении занесем в таблицы.

№	Интервалы	Частоты, mi	t₁	t₂	Ф(t₁)	Ф(t₂)	p_i
1	-∞ – 2	5	-∞	-2,06	0	0,0197	0,0197
2	2–3	8	-2,06	-1,47	0,0197	0,0708	0,0511
3	3–4	19	-1,47	-0,89	0,0708	0,1867	0,1159
4	4–5	42	-0,89	-0,31	0,1867	0,3783	0,1916
5	5–6	68	-0,31	0,28	0,3783	0,6103	0,232
6	6–7	44	0,28	0,86	0,6103	0,8051	0,1948
7	7–8	21	0,86	1,45	0,8051	0,9265	0,1214
8	8–9	9	1,45	2,03	0,9265	0,9788	0,0523
9	9-∞	4	2,03	∞	0,9788	1	0,0212