Основные законы распределения Задачи с решениями


  • Биномиальный закон.
  • Закон Пуассона.
  • Геометрическое распределение.
  • Гипергеометрическое распределение.
  • Равномерный закон.
  • Показательный (экспоненциальный) закон.
  • Нормальный закон.
  • Логарифмически-нормальное распределение.
  • Функция надежности.

Нормально распределенная случайная величина X задана плотностью:

Найти математическое ожидание и дисперсию X.

Математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение нормально распределенной случайной величины X соответственно равны 10 и 2. Найти вероятность того, что в результате испытания X примет значение, заключенное в интервале (12,14).

Математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение нормально распределенной случайной величины X соответственно равны 20 и 5. Найти вероятность того, что в результате испытания X примет значение, заключенное в интервале (15,25).

Автомат штампует детали. Контролируется длина детали X, которая распределена нормально с математическим ожиданием (проектная длина), равным 50мм. Фактически длина изготовленных деталей не менее 32 и не более 68мм. Найти вероятность того, что длина наудачу взятой детали: а) больше 55мм; б) меньше 40мм.

Производится измерение диаметра вала без систематических (одного знака) ошибок. Случайные ошибки измерения X подчинены нормальному закону со среднеквадратическим отклонением σ=10мм. Найти вероятность того, что измерение будет произведено с ошибкой, не превосходящей по абсолютной величине 15мм.

Производится взвешивание некоторого вещества без систематических ошибок. Случайные ошибки взвешивания подчинены нормальному закону со среднеквадратическим отклонением σ=20г. Найти вероятность того, что взвешивание будет произведено с ошибкой, не превосходящей по абсолютной величине 10г.

Случайные ошибки измерения подчинены нормальному закону со среднеквадратическим отклонением σ=20мм и математическим ожиданием а=0. Найти вероятность того, что из трех независимых измерений ошибка хотя бы одного не превзойдет по абсолютной величине 4мм.

Автомат изготовляет шарики. Шарик считается годным, если отклонение X диаметра шарика от проектного размера по абсолютной величине меньше 0,7мм. Считая, что случайная величина X распределена нормально со среднеквадратическим отклонением σ=0,4мм, найти, сколько в среднем будет годных шариков среди ста изготовленных.

Деталь, изготовленная автоматом, считается годной, если отклонение ее контролируемого размера от проектного не превышает 10мм. Случайные отклонения контролируемого размера от проектного подчинены нормальному закону со среднеквадратическим отклонением σ=5мм и математическим ожиданием a=0. Сколько процентов годных деталей изготавливает автомат?

Бомбардировщик, пролетевший вдоль моста, длина которого 30м и ширина , сбросил бомбы. Случайные величины X и Y (расстояния от вертикальной и горизонтальной осей симметрии моста до места падения бомбы) независимы и, распределены нормально со среднеквадратическими отклонениями, соответственно равными 6 и , и математическими ожиданиями, равными нулю. Найти: а) вероятность попадания в мост одной сброшенной бомбы; б) вероятность разрушения моста, если сброшены две бомбы, причем известно, что для разрушения моста достаточно одного попадания.

Случайная величина X распределена нормально с математическим ожиданием a=10 и среднеквадратическим отклонением σ=5. Найти интервал, симметричный относительно математического ожидания, в который с вероятностью 0,9973 попадет величина X в результате испытания.

Случайная величина X распределена нормально со среднеквадратическим отклонением σ=5мм. Найти длину интервала, симметричного относительно математического ожидания, в который с вероятностью 0,9973 попадет X в результате испытания.

Станок-автомат изготовляет валики, причем контролируется их диаметр X. Считая, что X – нормально распределенная случайная величина с математическим ожиданием a=10мм и среднеквадратическим отклонением σ=0,1мм, найти интервал, симметричный относительно математического ожидания, в котором с вероятностью 0,9973 будут заключены диаметры изготовленных валиков.

Найти параметр λ показательного распределения: а) заданного плотностью f(x)=0 при x<0, f(x)=2е-2x при x≥0; б) заданного функцией распределения f(x)=0 при x<0 и F(x)=1-е-0,4x при x≥0.

Непрерывная случайная величина X распределена по показательному закону, заданному плотностью вероятности f(x)=3е-3x при x≥0; при x<0 f(x)=0. Найти вероятность того, что в результате испытания X попадает в интервал (0,13;0,7).

Непрерывная случайная величина X распределена по показательному закону, заданному плотностью вероятности f(x)=0,04е-0,04x при x≥0; при x<0 f(x)=0. Найти вероятность того, что в результате испытания X попадает в интервал (1;2).

Непрерывная случайная величина X распределена по показательному закону, заданному функцией распределения F(x)=1-е-0,6x при x≥0; при x<0 F(x)=0. Найти вероятность того, что в результате испытания X попадет в интервал (2,5).

Найти математическое ожидание показательного распределения, заданного при x≥0: а) плотностью f(x)=5е-5x; б) функцией распределения F(x)=1-е-0,1x.

Найти дисперсию и среднеквадратическое отклонение показательного распределения, заданного плотностью вероятности f(x)=10е-10x (x≥0).

Найти дисперсию и среднеквадратическое отклонение показательного закона, заданного функцией распределения F(x)=1- е-0,4x (x≥0).

Студент помнит, что плотность показательного распределения имеет вид f(x)=0 при x<0, f(x)=Cе-λx при x≥0; однако он забыл, чему равна постоянная C. Требуется найти С.

Найти теоретический центральный момент третьего порядка μ3=M[Х-М(Х)]3 показательного распределения.

Найти теоретический центральный момент четвертого порядка μ4=M[Х-M(Х)]4 показательного распределения.

На шоссе установлен контрольный пункт для проверки технического состояния автомобилей. Найти математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение случайной величины Т - времени ожидания очередной машины контролером, - если поток машин простейший и время (в часах) между прохождениями машин через контрольный пункт распределено по показательному закону f(t)=5е-5t.

Длительность времени безотказной работы элемента имеет показательное распределение F(t)=1-е-0,01t (t>0). Найти вероятность того, что за время длительностью t=50ч: а) элемент откажет; б) элемент не откажет.

Длительность времени безотказной работы элемента имеет показательное распределение F(t)=1-е-0,03t (t>0). Найти вероятность того, что за время длительностью t=100ч: а) элемент откажет; б) элемент не откажет.

Испытывают два независимо работающих элемента. Длительность времени безотказной работы первого элемента имеет показательное распределение F1(t)=1-е-0,02t, второго F2(t)=1-е-0,05t. Найти вероятность того, что за время длительностью t=6ч: а) оба элемента откажут; б) оба элемента не откажут; в) только один элемент откажет; г) хотя бы один элемент откажет.

Испытывают три элемента, которые работают независимо один от другого. Длительность времени безотказной работы элементов распределена по показательному закону: для первого элемента F1(t)=1-е-0,1t; для второго F2(t)=1-е-0,2t, для третьего элемента F3(t)=1-е-0,3t. Найти вероятности того, что в интервале времени (0,5)ч откажут: а) только один элемент; б) только два элемента; в) все три элемента.

Производится испытание трех элементов, работающих независимо один от другого. Длительность времени безотказной работы элементов распределена по показательному закону: для первого элемента f1(t)=0,1е-0,1t, для второго f2(t)=0,2е-0,2t, для третьего элемента f3(t)=0,1е-0,3t. Найти вероятности того, что в интервале времени (0,10)ч откажут: а) хотя бы один элемент; б) не менее двух элементов.

В магазин поступила обувь с двух фабрик в отношении 2:3. Куплено 4 пары обуви. Найти закон распределения числа купленных пар обуви, изготовленной первой фабрикой. Найти математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение этой случайной величины.

По данным примера 4.1 найти математическое ожидание и дисперсию частости (доли) пар обуви, изготовленных первой фабрикой, среди 4 купленных.

Доказать, что сумма двух независимых случайных величин, распределенных по закону Пуассона с параметрами λ1 и λ2 также распределена по закону Пуассона с параметром λ=λ12.

Проводится проверка большой партии деталей до обнаружения бракованной (без ограничения числа проверенных деталей). Составить закон распределения числа проверенных деталей. Найти его математическое ожидание и дисперсию, если известно, что вероятность брака для каждой детали равна 0,1.

Back to top