1. Главная
  2. Библиотека
  3. Теория вероятностей
  4. 4.116 (см. 4.2 ). Случайная величина ( eta_{n} ) равна...
Решение задачи на тему

4.116 (см. 4.2 ). Случайная величина ( eta_{n} ) равна сумме очков, выпавших при ( n ) независимых подбрасываниях симметричной игральной кости. Используя центральную предельную теорему, выбрать ( n ) так, чтобы [ Pleft{left| rac{eta_{n}}{n}-3,5 ight|

  • Теория вероятностей
  • #Теория вероятностей и математическая статистика
  • #Теория пределов случайных величин
4.116 (см. 4.2 ). Случайная величина ( eta_{n} ) равна сумме очков, выпавших при ( n ) независимых подбрасываниях симметричной игральной кости. Используя центральную предельную теорему, выбрать ( n ) так, чтобы [ Pleft{left| rac{eta_{n}}{n}-3,5 ight|

Условие:

4.116 (см. 4.2 ). Случайная величина $\eta_{n}$ равна сумме очков, выпавших при $n$ независимых подбрасываниях симметричной игральной кости. Используя центральную предельную теорему, выбрать $n$ так, чтобы
$
P\left\{\left|\frac{\eta_{n}}{n}-3,5\right| \geqslant 0,1\right\} \leqslant 0,1
$

Решение:

Для решения задачи, воспользуемся центральной предельной теоремой. Сначала определим основные параметры случайной величины $\eta_n$.

  1. Определение математического ожидания и дисперсии: При подбрасывании симметричной игральной кости, возможные значения — это 1, 2, 3, 4, 5, 6. Математическое ожидание E[X]E[X] и дисперсия D[X]D[X] для одной кости вычисляются следующим образом:

    Математическое ожидание:

    E[X]=1+2+3+4+5+66=216=3.5 E[X] = \frac{1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6}{6} = \frac{21}{6} = 3.5

    Дисперсия:

    D[X]=E[X2](E[X])2 D[X] = E[X^2] - (E[X])^2
    Сначала найдем E[X2]E[X^2]: $ E[X^2] = ...

Выбери предмет