Высшая математика
В задаче приведена выборка, извлеченная из соответствующей генеральной совокупности. Требуется: 1) по несгруппированным данным найти выборочную среднюю; 2) найти доверительный интервал для оценки неизвестного математического ожидания признака X генеральной совокупности (генеральной средней), если признак X распределен по нормальному закону; известны г = 0,98 — надежность и у = 200 — среднее… Читать ещё >
Высшая математика (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ РФ НОУ ВПО «С.И.Б.У.П.»
Контрольная работа
по дисциплине «Высшая математика»
Вариант 13.
Выполнила студентка Проверил:
Красноярск, 2008 г.
ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
Задание 1
Коэффициенты использования рабочего времени у двух комбайнов соответственно равны 0,8 и 0,6. Считая, что остановки в работе каждого комбайна возникают случайно и независимо друг от друга, определить относительное время (вероятность: а) работы только одного комбайна; б) простоя обоих комбайнов.
А) Данное событие (работает только один комбайн) есть сумма 2 несовместных событий:
A = B + C,
где B: работает только 1-й (2-й простаивает); C: работает только 2-й (1-й простаивает). Каждое из этих событий есть произведение 2 независимых событий:
B = D;
C = E,
где D, E — события, состоящие в том, что 1-й и 2-й комбайны работают; , — противоположные им события, т. е. 1-й и 2-й комбайны не работают. Их вероятности:
P (D) = 0,8
P (E) = 0,6
P () = 1 — P (D) = 1 — 0,8 = 0,2
P () = 1 — P (E) = 1 — 0,6 = 0,4
По теоремам сложения и умножения вероятностей
P (A) = P (B) + P © = P (D) P () + P () P (E) = 0,8 * 0,4 + 0,2 * 0,6 = 0,44
Б) Данное событие (оба комбайна простаивают) есть произведение 2 независимых событий:
F =
По теореме умножения вероятностей
P (F) = P () P () = 0,2 * 0,4 = 0,08
Задание 2
Вероятность того, что пассажир опоздает к отправлению поезда, равна 0,01. Найти наиболее вероятное число опоздавших из 800 пассажиров и вероятность такого числа опоздавших.
Происходит n = 800 независимых испытаний, в каждом из которых данное событие (опоздание на поезд) происходит с вероятностью p = 0,01. Наиболее вероятное число наступлений события удовлетворяет неравенствам
np — q? k < np + p,
где q = 1 — p = 1 — 0,01 = 0,99
800 * 0,01 — 0,99? k < 800 * 0,01 + 0,01
7,01? k < 8,01
k = 8
Так как n велико, p мала, соответствующую вероятность найдем по формуле Пуассона:
Pn (k) = ,
где a = np = 800 * 0,01 = 8
P800 (8) = = 0,140
Задание 3
На двух автоматических станках производятся одинаковые изделия, даны законы распределения числа бракованных изделий, производимых в течение смены на каждом из них для первого и для второго.
X 0 1 2 Y 0 2
p 0,1 0,6 0,3 p 0,5 0,5
Составить закон распределения случайной величины Z = X + Y числа производимых в течение смены бракованных изделий обоими станками. Составить функцию распределения и построить ее график. Проверить свойство математического ожидания суммы случайных величин.
Величина Z может принимать значения:
0 + 0 = 0
0 + 2 = 2
1 + 0 = 1
1 + 2 = 3
2 + 0 = 2
2 + 2 = 4
Вероятности этих значений (по теоремам сложения и умножения вероятностей):
P (Z = 0) = 0,1 * 0,5 = 0,05
P (Z = 1) = 0,6 * 0,5 = 0,3
P (Z = 2) = 0,1 * 0,5 + 0,3 * 0,5 = 0,2
P (Z = 3) = 0,6 * 0,5 = 0,3
P (Z = 4) = 0,3 * 0,5 = 0,15
Закон распределения:
Z 0 1 2 3 4
p 0,05 0,3 0,2 0,3 0,15
Проверка:
? pi = 0,05 + 0,3 + 0,2 + 0,3 + 0,15 = 1.
Функция распределения
F (x) = P (X < x) = =
Математические ожидания:
M (x) =? xipi = 0 * 0,1 + 1 * 0,6 + 2 * 0,3 = 1,2
M (y) =? yipi = 0 * 0,5 + 2 * 0,5 = 1
M (z) =? zipi = 0 * 0,05 + 1 * 0,3 + 2 * 0,2 + 3 * 0,3 + 4 * 0,15 = 2,2
M (z) = M (x) + M (y) = 1,2 + 1 = 2,2
Задание 4
Случайная величина X задана функцией распределения
F (x) =
Найти: 1) вероятность попадания случайной величины X в интервал (1/3; 2/3); 2) функцию плотности распределения вероятностей f (x); 3) математическое ожидание случайной величины X; 4) построить графики F (x) и f (x).
1) Вероятность попадания случайной величины в интервал (a, b) равна
P (a < X < b) = F (b) — F (a)
P (1/3 < X < 2/3) = F (2/3) — F (1/3) = (2/3)3 — (1/3)3 = 8/27 — 1/27 = 7/27
2) Функция плотности
f (x) = F`(x) =
3) Математическое ожидание
M (X) = = = = =? (14 — 04) = ?
4) Графики:
Задание 5
Текущая цена акции может быть смоделирована с помощью нормального закона распределения с математическим ожиданием a = 26 и средним квадратическим отклонением у = 0,7. Требуется: а) записать функцию плотности вероятности случайной величины X — цены акции и построить ее график; б) найти вероятность того, что случайная величина X примет значение, принадлежащее интервалу (25,2; 26,8); в) найти вероятность того, что абсолютная величина |X — 26| окажется меньше е = 0,5.
А) Функция плотности нормального распределения имеет вид
f (x) = = =
Б) Вероятность того, что нормальная величина примет значение из интервала (б; в), равна
P (б < X < в) = - = - = Ф (1,14) — Ф (-1,14) = 0,3735 + 0,3735 = 0,747
Значения функции Лапласа Ф (x) = берем из таблиц.
В) Вероятность того, что отклонение нормальной величины от математического ожидания не превышает е, равна
P (|X — a| < е) =
P (|X — 26| < 0,5) = = 2Ф (0,714) = 2 * 0,2611 = 0,5222
СТАТИСТИКА
Задание 1
В задаче приведена выборка, извлеченная из соответствующей генеральной совокупности. Требуется: 1) по несгруппированным данным найти выборочную среднюю; 2) найти доверительный интервал для оценки неизвестного математического ожидания признака X генеральной совокупности (генеральной средней), если признак X распределен по нормальному закону; известны г = 0,98 — надежность и у = 200 — среднее квадратическое отклонение; 3) составить интервальное распределение выборки с шагом h = 200, взяв за начало первого интервала x1 = 700; 4) построить гистограмму частот; 5) дать экономическую интерпретацию полученных результатов.
Проведено выборочное обследования объема промышленного производства за 16 месяцев и получены следующие результаты (тыс. руб.):
750; 950; 1000; 1050; 1050; 1150; 1150; 1150; 1200; 1200; 1250; 1250; 1350; 1400; 1400; 1550
1) Выборочная средняя
= = (750 + 950 + 1000 + 1050 + 1050 + 1150 + 1150 + 1150 + 1200 + 1200 + 1250 + 1250 + 1350 + 1400 + 1400 + 1550) / 16 = 18 850 / 16 = 1178,1 тыс. руб.
2) Доверительный интервал
— < a < + ,
где Ф (t) = г / 2 = 0,98 / 2 = 0,49. По таблице функции Лапласа находим: t = 2,32.
1178,1 — < a < 1178,1 +
1178,1 — 116,3 < a < 1178,1 + 116,3
1061,8 < a < 1294,4 тыс. руб.
3) Подсчитаем границы интервалов:
x2 = x1 + h = 700 + 200 = 900 и т. д.
Подсчитаем частоты интервалов (т.е. количество значений объема производства, попавших в данный интервал). Интервальное распределение выборки:
Интервал | Частоты | |
(700; 900) | ||
(900; 1100) | ||
(1100; 1300) | ||
(1300; 1500) | ||
(1500; 1700) | ||
4) Гистограмма частот:
5) Экономическая интерпретация. Средний объем промышленного производства за 16 месяцев составил 1178,1 тыс. руб. С надежностью 0,98 можно утверждать, что средний объем производства находится в пределах от 1061,8 до 1294,4 тыс. руб. Наибольшее число месяцев (7) объем производства находился в интервале от 1100 до 1300 тыс. руб.
Задание 2
По корреляционной таблице требуется: 1) в прямоугольной системе координат построить эмпирические ломаные регрессии Y на X и X на Y, сделать предположение о виде корреляционной связи; 2) оценить тесноту линейной корреляционной связи; 3) составить линейные уравнения регрессии Y на X и X на Y, построить их графики в одной системе координат; 4) используя полученное уравнение, оценить ожидаемое среднее значение признака Y при заданном x = 98. Дать экономическую интерпретацию полученных результатов.
В таблице дано распределение 200 заводов по основным фондам X в млн. руб. и по готовой продукции Y в млн. руб.:
yx | ny | ||||||||||
nx | n = 200 | ||||||||||
1) 1) Расчетная таблица:
X Y | ny | yny | y2 | y2ny | ?xnxy | Усл. ср. y | ||||||||||
20,0 | ||||||||||||||||
27,8 | ||||||||||||||||
37,8 | ||||||||||||||||
50,7 | ||||||||||||||||
63,3 | ||||||||||||||||
74,5 | ||||||||||||||||
88,2 | ||||||||||||||||
96,7 | ||||||||||||||||
nx | ||||||||||||||||
xnx | ||||||||||||||||
x2 | ||||||||||||||||
x2nx | ||||||||||||||||
?ynxy | ||||||||||||||||
?xynxy | ||||||||||||||||
Усл. ср. x | 15,6 | 23,0 | 26,3 | 31,7 | 35,4 | 39,2 | 41,3 | 50,2 | 53,1 | |||||||
Подсчитаем условные средние:
x = 20 = = (12 * 4 + 18 * 6) / 10 = 15,6 и т. д.
y = 12 = = 20 * 4 / 4 = 20,0 и т. д.
Эмпирические ломаные регрессии:
Эмпирические линии регрессии близки к прямым. Можно сделать предположение о линейном характере связи между величиной основных фондов и готовой продукцией.
2) Выборочные средние:
= = 12 870 / 200 = 64,35
= = 7362 / 200 = 36,81
Выборочные средние квадратические отклонения уx = = = 24,12
уy = = = 11,39
Выборочный коэффициент корреляции
r = = = 0,922
3) Уравнение линейной регрессии Y по X:
x — = r (x —)
x — 36,81 = 0,922 * (x — 64,35)
x = 0,435x + 8,786
Уравнение линейной регрессии X по Y:
y — = r (y —)
y — 64,35 = 0,922 * (y — 36,81)
y = 1,951y — 7,452
Графики:
4) Ожидаемое среднее значение Y при X = 98:
x = 98 = 0,435 * 98 + 8,786 = 51,5 млн руб.
Экономическая интерпретация. Связь между величиной основных фондов и готовой продукций прямая и очень тесная: коэффициент корреляции положителен и близок к 1. При увеличении основных фондов на 1 млн руб. готовая продукция возрастает в среднем на 0,435 млн руб. При увеличении готовой продукции на 1 млн руб. основные фонды возрастают в среднем на 1,951 млн руб. При величине основных фондов 98 млн руб. ожидаемое среднее значение готовой продукции 51,5 млн руб.
Задание 3
Даны эмпирические значения случайной величины. Требуется: 1) выдвинуть гипотезу о виде распределения; 2) проверить гипотезу с помощью критерия Пирсона при заданном уровне значимости б = 0,05. За значения параметров a и у принять среднюю выборочную и выборочное среднее квадратичное отклонение, вычисленные по эмпирическим данным.
В таблице дано распределение дохода от реализации некоторого товара:
8−12 | 12−16 | 16−20 | 20−24 | 24−28 | 28−32 | |
1) Вычислим середины интервалов дохода:
xi = (8 + 12) / 2 = 10 и т. д.
Расчетная таблица:
№ | xi | ni | xini | xi ; | (xi —)2 | (xi —)2 ni | |
— 8,067 | 65,071 | 390,4 | |||||
— 4,067 | 16,538 | 181,9 | |||||
— 0,067 | 0,004 | 0,1 | |||||
3,933 | 15,471 | 201,1 | |||||
7,933 | 62,938 | 251,8 | |||||
11,933 | 142,404 | 142,4 | |||||
Сумма | 1167,7 | ||||||
Выборочное среднее
= = 1084 / 60 = 18,067
Выборочное среднее квадратическое отклонение
s = = = 4,412
Выдвигаем гипотезу о нормальном распределении.
2) Расчетная таблица для применения критерия Пирсона:
i | xi | Частоты ni | ui = (xi —) / s | ц (ui) = | Теорет. частоты ni` = nh ц (ui) / s | ni — ni` | (ni — ni`)2 | (ni — ni`)2 / ni` | |
— 1,829 | 0,0750 | 4,1 | 1,9 | 3,7 | 0,9 | ||||
— 0,922 | 0,2609 | 14,2 | — 3,2 | 10,2 | 0,7 | ||||
— 0,015 | 0,3989 | 21,7 | 3,3 | 10,9 | 0,5 | ||||
0,892 | 0,2681 | 14,6 | — 1,6 | 2,5 | 0,2 | ||||
1,798 | 0,0792 | 4,3 | — 0,3 | 0,1 | 0,0 | ||||
2,705 | 0,0103 | 0,6 | 0,4 | 0,2 | 0,3 | ||||
Сумма | 59,4 | 2,7 | |||||||
Наблюдаемое значение чн2 =? (ni — ni`)2 / ni` = 2,7
Критическое значение (из таблиц при уровне значимости б = 0,05 и числе степеней свободы k = 6 — 3 = 3)
чкр2 = 7,8
Так как чн2 < чкр2, гипотезу о нормальном распределении принимаем.