Контрольная работа по анализу данных. анализ данных. Контрольная работа по дисциплине Анализ данных Вариант 7 Найдем количество не выученных вопросов
![]()
|
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ ФИНАНСОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Кафедра "Менеджмент, информатика и общегуманитарные науки" Контрольная работа по дисциплине «Анализ данных» Вариант 7 1. Найдем количество не выученных вопросов: 30 - 20 = 10. Тогда вероятность выбора такого вопроса, составит: 10 : 30 = 0,333333333 Вероятность, что ему повторно попадется не выученный вопрос составит: =(10-1)/(30-1) Вероятность, что ему повторно попадется не выученный вопрос составит: =(9-1)/(29-1) Общая вероятность такого события равна произведению вероятностей: =C1*C2*C3= 0,02955665 Тогда вероятность получить зачет равна: =1-C4= 0,97044335 Ответ: вероятность получения зачета составляет 0,97044335 ![]() 2. ![]() Решение. Событие A = {студент в итоге соревнования попал в сборную}. Можно сделать 3 предположения: H1H1 = {студент принадлежал 1-й группе}. H2H2 = {студент принадлежал 2-й группе}. H3H3 = {студент принадлежал 3-й группе}. Условная вероятность того, что студент в итоге соревнования попал в сборную, при условии, что верно предположение H1H1, равна PH1(A)= PH1(A)=0,35 Условная вероятность того, что студент в итоге соревнования попал в сборную, при условии, что верно предположение H2H2, равна PH1(A)= PH1(A)=0,4 Условная вероятность того, что студент в итоге соревнования попал в сборную, при условии, что верно предположение H3H3, равна PH3(A)= (A)=0,25 Рассчитаем полную вероятность ![]() Далее рассчитаем благоприятные события для каждого из групп по формуле Байеса ![]() 3. Для начала рассчитаем вероятность НЕ получить дивиденды ![]() Затем рассчитаем все варианты получения дивидендов путем перебора. ![]() Затем построим закон распределения ![]() Затем исходя из закона распределение рассчитаем математическое ожидание и дисперсию ![]() ![]() Затем найдем среднее квадратичное отклонение, для этого используем функцию вычисления квадратного корня из дисперсии ![]() Затем по данным построим функцию распределения ![]() 4. По условию у нас даны условные величины, которые справедливы для переменных Х и У. Рассчитаем математическое ожидание используя формулу для Z. ![]() Далее исходя из этой формулы также рассчитаем дисперсию : ![]() 5. Рассчитаем математическое ожидание для Х и У. ![]() ![]() Далее рассчитаем дисперсию для этих переменных ![]() ![]() Затем рассчитаем среднее квадратичное отклонение от каждой из величин дисперсии ![]() ![]() Они понадобятся нам для вычисления ковариации ![]() Затем рассчитаем коэффициент ковариации, для этого мы значение ковариации разделим на произведение средних квадратичных отклонений ![]() Поскольку, P(X=-2,Y=-1) = 0.1=0.2•0.5, то случайные величины X и Y независимы. Составим Ряд распределения случайной величины У ![]() Для того чтобы составить Ряд распределения случайной величины Х, нужно каждое значение Х справедливое для у=2 разделить на значение суммарного ряда у=2 ![]() ![]() 6. А)Случайная величина Х задана плотностью распределения f(x): ![]() Б) ![]() В)Найдем математическое ожидание исходя из интегрального выражения функции ![]() Далее найдем дисперсию ![]() После найдем среднее квадратичное отклонение ,используя функцию КОРЕНЬ из дисперсии ![]() Г) ![]() Далее строим графики функций ![]() 7. По вводным данным составим закон распределения вероятности что пары не разведутся, и рассчитаем математическое ожидание, дисперсию и средне квадратичное отклонение ![]() ![]() Далее найдем значение по формуле Лапласа ![]() ![]() ![]() |