Методические указания к Типовому расчету. Методические указания к Типовому расчету ВАЖНАЯ ХУЙНЯ. ижевский государственный технический университет

• Название: ижевский государственный технический университет
• Анкор: Методические указания к Типовому расчету
• Дата: 21.05.2021
• Размер: 1.52 Mb.
• Имя файла: Методические указания к Типовому расчету ВАЖНАЯ ХУЙНЯ.doc
• Тип: Методические указания; #208184
• страница: 2 из 14

Задача о встрече

Пьеро и Буратино условились встретиться в определенном месте между двумя и тремя часами дня. Они договорись, что тот, кто придет первым, ждет другого в течении 10 минут, после чего уходит. Чему равна вероятность их встречи , если каждый из друзей может прийти в любое время в течение указанного часа независимо от другого?

Решение.   Будем считать интервал с 14 до 15 часов дня отрезком [0,1] длиной 1 час. Пусть х и у  —  моменты прихода Пьеро и Буратино (они являются точками отрезка [0,1]). Все возможные результаты эксперимента  –  множество точек квадрата со стороной 1:   .



Можно считать, что эксперимент сводится к бросанию точки наудачу в квадрат. При этом благоприятными исходами являются точки множества (10 минут = 1/6 часа). То есть попадание в множество А наудачу брошенной в квадрат точки означает, что Буратино и Пьеро встретятся. Тогда вероятность встречи равна .

2. В прямоугольник 5*4 см² вписан круг радиуса 1,5 см. Какова вероятность того, что точка, случайным образом поставленная в прямоугольник, окажется внутри круга?

Решение: По определению геометрической вероятности искомая вероятность равна отношению площади круга (в который точка должна попасть) к площади прямоугольника (в которой точка ставится), т.е. 0353.

3. В треугольник с вершинами в точках (−1 ,0 ) ; (0, 1) ; (3,0) наудачу брошена точка (х , у ) . Найти вероятность того, что координаты точки удовлетворяют неравенству

2x + y ≤ 0.

Решение: Сделать чертеж. Закрасить область, удовлетворяющую условию задачи.P=1/6.
Тема 4

Полная вероятность. Формула Байеса.

Задача 8.

Пусть событие А может произойти в результате осуществления одного события из

некоторой полной группы событий H₁, H₂, …H_n.

События этой группы обычно называют гипотезами. Тогда

P(A) = P(H₁)P_H1(A) + P(H₂) P_H2(А) +…+ P(Hn)P_Hn(A) (1)

(формула полной вероятности), причем

P(H₁) +P(H₂) +…+ P(H_n) = 1.

Пусть в результате испытания произошло событие А, которое могло наступить только

вместе с одним из событий H1, H2,…Hn, образующих полную группу событий (они

называются гипотезами). Требуется найти вероятность событий H₁, H₂,… Hn после

испытания, когда событие А имело место, т.е. P_A(Hi), i = 1,2,…n. Для нахождения этих вероятностей используют формулы Байеса (формулы гипотез):

P_A (Hi) = (2)
Замечания.

1) Вероятности P_A(H₁) называются послеопытными (апостериорными) вероятностями

гипотез Hi, а вероятности P(Hi) - доопытными (априорными) вероятностями гипотез

Hi. Эти вероятности различаются.

2) Знаменатель в правой части формулы (2) совпадает с правой частью формулы (1) и

равен P(A).

Решение задач.

1.На трех станках-автоматах обрабатываются однотипные детали, поступающие после обработки на общий конвейер. Первый станок дает 2% брака, второй – 7%, третий – 10%. Производительность первого станка в 3 раза больше производительности второго, а третьего – в 2 раза меньше, чем второго.

а) Каков процент брака на конвейере?

б) Каковы доли деталей каждого станка среди бракованных деталей на конвейере?
Решение. Возьмем с конвейера наудачу одну деталь и рассмотрим событие А – деталь бракованная. Оно связано с гипотезами относительно того, где была обработана эта деталь: Н_i – взятая наудачу деталь обработана на i-ом станке,i=1,2,3 .

Условные вероятности (в условии задачи они даны в форме процентов):

, , .

Зависимости между производительностями станков означают следующее: . Причем P(H₁) +P(H₂) +P(H₃) = 1,так как гипотезы образуют полную группу.

Для того, чтобы найти вероятности появления гипотез, нам придется решить систему вышеперечисленных уравнений. Решив ее, получим .

а) Полная вероятность того, что взятая наудачу с конвейера деталь – бракованная:

P(A) = P(H₁)P_H1(A) + P(H₂) P_H2(А) + P(H₃)P_H3(A)== .

Другими словами, в массе деталей, сходящих с конвейера, брак составляет 4%.

б) Пусть известно, что взятая наудачу деталь – бракованная. Пользуясь формулой Байеса, найдем условные вероятности гипотез:

,

,

.

Таким образом, доли деталей каждого станка среди бракованных деталей на конвейере для первого станка составляет 33%, второго – 39%, третьего – 28%.

Тема 5

Повторные испытания.

Задачи 9-11.

Формула Бернулли: Если производится n независимых испытаний, в каждом из которых событие А появится с вероятностью р, то вероятность того, что событие А появится ровно k раз в n испытаниях, выражается формулой, которую называют формулой Бернулли

P_n(k) = C_n^kp^k q^{n – k} ,где q=1-p (1),

Иногда бывают полезны следующие формулы: Вероятность того, что событие A:

1) наступит n раз: ; (2)

2) не наступит ни разу: ; (3)

3) наступит хотя бы один раз: ; (4)

4) наступит не более k раз: (5)

или . (6)

5) наступит не менее k раз: (7)

или . (8)

Из формул (5)и(6), а также (7)и (8) выбирают ту, которая содержит меньше слагаемых.

Наивероятнейшее число наступлений события

Наивероятнейшее число m₀ определяется из двойного неравенства

np - q m₀ np + p (9)

Формула Пуассона(лучше использовать при .)

Теорема :Если вероятность p наступления события А в каждом испытании постоянна и близка к нулю (р ), а число независимых испытаний n достаточно велико ( ), причем произведение np стремится к постоянному числу то вероятность P_n(k) того, что в n независимых испытаниях событие А наступит k раз, приближенно равна: (11)

Локальная теорема Муавра-Лапласа(рекомендуется применять при npq ).

Пусть в серии из n независимых испытаний вероятность наступления события А в каждом испытании равна р (0 . Если и величина является ограниченной, тогда (12).

Таблица значений функции приведена в приложении. Функция является четной, т.е = , монотонно убывающей при х>4 практически .

Интегральная теорема Муавра-Лапласа(удобно применять при npq ).

Если n – велико, а р – отлично от 0 и 1, то
где - функция Лапласа. Таблица значений функции приведена в приложении. Функция является нечетной, т.е =- .Если х>4, то в силу монотонного возрастания функции .

Решение задач:

Полагая, что вероятность поражения мишени при одном выстреле равна 0,6, найти вероятности следующих событий:

1. 
   а) при 12 выстрелах мишень будет поражена 7 раз;
   

б) при 12 выстрелах мишень будет поражена менее 4 раз;

в) при 12 выстрелах мишень будет поражена не более 8 раз;

2. 
   Наивероятнейшее число выстрелов, которые поразят мишень при 125 сделанных выстрелах. И вероятность этого числа попаданий.
   
3. 
   При 200 выстрелах мишень будет поражена не менее 110, но не более 130 раз.
   

4) При 200 выстрелах мишень будет поражена не более 110 раз;

5) При 200 выстрелах мишень будет поражена не менее 115 раз.

6) На стрельбы пришла Полина Александровна. Для нее вероятность попадания в мишень равна 0,04. Найти вероятность того, что из 200 выстрелов Полина Александровна попадет в мишень 10 раз.

Решение:

1. 
   воспользуемся формулами Бернулли:
   

а) Р₁₂(7)= ;

б) при 12 выстрелах мишень будет поражена менее 4 раз означает, что мишень будет поражена 0, 1, 2 или 3 раза. Ищем Р₁₂(0)+Р₁₂(1)+Р₁₂(2)+Р₁₂(3)= + + + 0,000017+0,000302+0,002491+0,012457=0,12738.

в) при 12 выстрелах мишень поражена не более 8 раз означает, что она поражена 0,1,2,…,8 раз. Вычисление каждой из этих вероятностей и их последующее суммирование приведет к очень громоздким вычислениям. Противоположным событием будет событие, состоящее в том, что мишень поражена более 8 раз, т.е. 9, 10, 11 или 12.

Найдем Р₁₂(9)+Р₁₂(10)+Р₁₂(11)+Р₁₂(12)= + 0,14189+0,06385+0,01741+

+0,002177=0,225331. Нас интересует вероятность противоположного события, т.е. искомая вероятность равна 1- (Р₁₂(9)+Р₁₂(10)+Р₁₂(11)+Р₁₂(12)) .

2)Наивероятнейшее число выстрелов, которые поразят мишень при 125 сделанных выстрелах. Воспользуемся формулой : np - q m₀ np + p. Подставив в формулу n=125, р=0,6, q=0,4, получим 74,6 m₀ 75,6. Следовательно, наивероятнейшее число попаданий будет равно 75.

Найдем Т.к. n=200 достаточно велико (условие ), применяем локальную теорему Муавра-Лапласа. Сначала определим .Тогда по формуле .

Значение найдено по табл.1 приложений.

3) Найдем вероятность того, что при 200 выстрелах мишень будет поражена не менее 110, но не более 130 раз. Так как количество выстрелов и количество попаданий достаточно велико, применение формулы Бернулли будет связано с большими трудностями. Применим интегральную формулу Муавра-Лапласа. Здесь n=200, р=0,6,q=0,4, k₁=110, k₂=130.

.

Теперь по формуле (15) и учитывая свойства Ф(х), получим

Р₂₀₀

(по таблице 2 приложений, Ф(1,44) ).