РефератыМатематикаМаМатематическая статистика

Математическая статистика

СОДЕРЖАНИЕ


Задание 1


Задание 2


Задание 3


Задание 4


Задание 5


Задание 6


Задание 7


Задание 8


Задание 9


Задание 10


Задание 11


Задание 12


Задание 13


Задание 14


Литература


Задание 1. Исследовать сходимость рядов:


а)


Решение:


Воспользуемся признаком Даламбера



Ряд сходится.


б)


Решение:


Для исследования этого ряда на сходимость удобнее применить радикальный признак Коши:


p ===


== =5


Так как показатель Коши ряда строго больше единицы, то по радикальному признаку Коши ряд расходится.


Задание 2. Исследовать ряд на абсолютную и условную сходимость:



Решение:


Рассмотрим ряд из модулей:



Сравним его с рядом


Мы сможем это сделать согласно признаку сравнения:



Ряд исследуем при помощи интегрального признака:



т.е. ряд расходится. Значит ряд из модулей тоже расходится, а наш знакопеременный ряд не обладает абсолютной сходимостью. Но он сходится условно согласно теореме Лейбница


|=


Задание 3. Найти область сходимости ряда:



Решение:


Найдем интервал сходимости , где R – радиус сходимости. Найдем радиус сходимости R :



Следовательно, интервал сходимости ряда. Исследуем сходимость ряда на концах интервала:




Полученный ряд является обобщенным гармоническим рядом, в котором



Следовательно, полученный ряд расходится.




Получили знакочередующийся ряд. Используем теорему Лейбница:




Значит, полученный ряд сходится.


Областью сходимости заданного ряда является промежуток .


Задание 4. Вычислить с точностью


ε = 0,001 .


Решение:


Так как 83
является ближайшим к числу 520 кубом целого числа, то целесообразно число 520 представить в виде суммы двух слагаемых:


520 = 83
+ 8.


Тогда


= = 8 = 8(1+0,001562)1/3
=


=8 =


= 8+ 0,0416-0,0002272+…


Третий член уже меньше чем 0,001, поэтому его следует отбрость и последующие за ним. Итак,


8 + 0,0416 8,0416


Задание 5. Найти три первых, отличных от нуля, члена разложения в степенной ряд интеграла дифференциального уравнения, удовлетворяющего следующему начальному условию:



Решение:


Воспользуемся разложением



Так как по условию х = 0, то будем иметь



Найдем коэффициенты при х:


;


, .


Подставляя найденные значения в формулу, получим



Задание 6. Среди 10 лотерейных билетов 6 выигрышных. Наудачу взяли 4 билета. Определить вероятность того, что среди них 2 выигрышных.


Решение:


Определимся с событием:


А – среди выбранных 4 билетов 2 выигрышных.


Вероятность этого события:


Число всех элементарных исходов п ( число всех комбинаций выбора из 6 билетов по 2 билета ) равно числу сочетаний:



Число элементарных исходов т, благоприятствующих событию А :



Тогда, искомая вероятность равна:



Задание 7. В двух партиях 38% и 79% – процент доброкачественных изделий соответственно. Наудачу выбирают по одному изделию из каждой партии. Какова вероятность обнаружить среди них:


а) хотя бы одно бракованное;


б) два бракованных;


в) одно бракованное и одно доброкачественное?


Решение:


Определимся с событиями:


А1
– выбор доброкачественного изделия из первой партии,


выбор бракованного изделия из первой партии,


А2
– выбор доброкачественного изделия из второй партии,


выбор бракованного изделия из второй партии.


Тогда



.


а) А – хотя бы одно изделие бракованное.



б) В – оба изделия бракованные.


.


в) С – одно изделие доброкачественное и одно изделие бракованное.


.


Задание 9. Из 1000 ламп пi
принадлежит i-ой партии, i = 1, 2, 3, В первой партии 6%, во второй 5%, в третьей 4% бракованных ламп. Наудачу выбирается одна лампа. Определить вероятность того, что выбранная лампа – бракованная.



Решение:


Так как , то



Определимся с событиями:


А – выбрана бракованная лампа;


выбрана лампа i-ой партии, i = 1,2,3.


Найдем вероятности событий Вi
:


п = 90 + 690 + 220 = 1000 ,



Найдем вероятности события А при условии, что события Bi
( i = 1,2,3 ) наступили, т.е. найдем вероятности выбора бракованной лампы при условии, что лампы взяты из 1-ой, 2-ой, 3-ей партий :



По формуле полной вероятности найдем искомую вероятность:



Задание 9. В магазин поступают однотипные изделия с трех заводов, причем i-й завод поставляет тi
% изделий ( i = 1, 2, 3). Среди изделий i-го завода ni
% первосортных. Куплено одно изделие. Оно оказалось первосортным. Определить вероятность того, что купленное изделие выпущено j-ым заводом.


.


Решение:


Определимся с событиями:


А – купленное изделие первосортное;


изделие выпущено i-ым заводом, .


Запишем вероятности событий Вi
:



Запишем условные вероятности, т.е. вероятности того, что купленное изделие первосортное при условии, что оно выпущено i-ым заводом:



Вероятность того, что купленное первосортное изделие выпущено 1-ым заводом, вычислим по формуле Бейеса:




Задание 10. Вероятность наступления некоторого события в каждом из 100 независимых испытаний равна р = 0,8. Определить вероятность того, что число т наступлений события удовлетворяет следующему неравенству:



k1
= 75;


k2
= 90


Решение:


Воспользуемся интегральной теоремой Лапласа :



где Ф(х) – функция Лапласа,



Найдем х1
и х2
:



Учитывая, что функция Лапласа нечетная, т.е. , получим


.


По таблице найдем :



Искомая вероятность



Задание 12. Дискретная случайная величина Х принимает только два значения х1
и х2
, причем . Известна вероятность р1
= 0,7 возможного значения х1
, математическое ожидание М(Х ) = 1,3 и дисперсия D(X ) = 0,21. Найти закон распределения этой случайной величины.


Решение:


Сумма вероятностей всех возможных значений ДСВ равна 1. Отсюда вероятность того, что Х примет значение х2
равна


р2
= 1 – р1
= 1 – 0,7 = 0,3.


Запишем закон распределения ДСВ Х :


r />







Х х1
х2
р 0,7 0,3

Для нахождения значений х1
и х2
составим систему уравнений и решим ее:


или ;



или




7x1
2
+ =19 (x 3)


70x1
2
-182x1
+112 = 0





По условию задачи . Следовательно, задаче удовлетворяет только решение , и искомый закон распределения будет иметь вид:










Х 1 2
р 0,7 0,3

Задание 12. Непрерывная случайная величина задана функцией распределения . Требуется найти:


а) функцию плотности распределения ;


б) математическое ожидание ;


в) дисперсию ;


г) среднее квадратическое отклонение .


Построить графики функций и .



Решение:


а) Найдем функцию плотности распределения НСВ Х :



б) Найдем математическое ожидание НСВ Х :



в) Найдем дисперсию НСВ Х :



г) Найдем среднее квадратическое отклонение НСВ Х :



График функции распределения:



График функции плотности распределения:



Задание 13. Задано статистическое распределение выборки. Требуется:


а) найти распределение относительных частот;


б) построить полигон относительных частот;


в) найти эмпирическую функцию распределения и построить ее график;


г) найти несмещенные статистические оценки математического ожидания, дисперсии и среднего квадратического отклонения в генеральной совокупности.
















xi
1 3 4 6 7
ni
20 10 14 6 10

Решение:


а) Найдем объем выборки:



Относительные частоты определяем по формуле :



Запишем распределение относительных частот :
















xi
1 3 4 6 7
wi
0,33 0,17 0,23 0,1 0,17

Контроль:


б) Построим полигон относительных частот:



в) Эмпирическая функция



где число вариант, меньших х ;


п – объем выборки, может быть представлена в виде:



Тогда, искомая эмпирическая функция будет иметь вид :



Строим график функции



г) Несмещенной оценкой математического ожидания в генеральной совокупности является выборочная средняя:



Найдем эту оценку:



= (1∙20+3∙10+4∙14+6∙6+7∙10) = = 3,53;


Несмещенной оценкой дисперсии в генеральной совокупности является исправленная выборочная дисперсия:



где DB
– выборочная дисперсия.


Найдем выборочную DВ
:


=



= (400+300+784+216+700) – 12,46 = 27,54;


Найдем исправленную дисперсию, т.е несмещенную оценку генеральной дисперсии:



Несмещенной оценкой среднего квадратического отклонения в генеральной совокупности служит исправленное среднее квадратическое отклонение:


.


Найдем эту оценку:


.


Задание 14. Найти выборочное уравнение прямой линии регрессии Yна Х по данным, приведенным в корреляционной таблице


















































Х


Y


7 14 21 28 35 42
10 5 1 - - - -
15 - 6 5 - - -
20 - - 6 35 9 -
25 - - 8 9 2 -
30 - - - 7 1 6

Решение:


□ Определим частоты , т.е. суммы частот появления значений у в каждой строке таблицы. Аналогично, найдем частоты . Очевидно, что , т.е. суммы частот равны объему выборки. В результате получим таблицу:

































































Х


Y


7 14 21 28 35 42 ny
10 5 1 - - - - 6
15 - 6 5 - - - 11
20 - - 6 35 9 - 50
25 - - 8 9 2 - 19
30 - - - 7 1 6 14
nx
5 7 19 51 12 6 n=100

Уравнение линейной регрессии Yна Х имеет вид:


,


где выборочный коэффициент корреляции.


Найдем значения параметров выборочного уравнения линии регрессии:



;



;


;



;



;


;





;


.


Подставляем полученные значения параметров в выборочное уравнение регрессии:


.


Тогда выборочное уравнение регрессии примет окончательный вид:


.


ЛИТЕРАТУРА


1. Пискунов Н.С. Дифференциальное и интегральное исчисления. Т.2. – М.: Наука, 1985. – 506с.


2. Данко П.Е., Попов А.Г., Кожевникова Т.Я. Высшая математика в упражнениях и задачах. Ч.2. – М.: Высшая школа, 1986. – 415с.


3. Доценко А.Д., Нагулин Н.И. Методические указания к практическим занятиям по курсу “Высшая математика” (Ряды). Харьков: ХИРЭ, 1992. – 38с.


4. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. – М.: Высшая школа, 2000. – 400с.


5. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. – М.: Высшая школа, 2000. – 400с.

Сохранить в соц. сетях:
Обсуждение:
comments powered by Disqus

Название реферата: Математическая статистика

Слов:1601
Символов:15541
Размер:30.35 Кб.