1. Главная
  2. Библиотека
  3. Теория вероятностей
  4. Дискретные случайные величины Вариант 1 Случайная велич...
Решение задачи на тему

Дискретные случайные величины Вариант 1 Случайная величина X задана таблицей распределения a) Найдите a ; б) постройте многоугольник распределения; в) найдите M(X), D(X), σ(X).

  • Теория вероятностей
  • #Теория вероятностей и математическая статистика
  • #Теория случайных величин
Дискретные случайные величины Вариант 1 Случайная величина X задана таблицей распределения a) Найдите a ; б) постройте многоугольник распределения; в) найдите M(X), D(X), σ(X).

Условие:

Дискретные случайные величины
Вариант 1
Случайная величина X задана таблицей распределения

X571015
p0,20,50,2a

a) Найдите a ; б) постройте многоугольник распределения; в) найдите M(X), D(X), σ(X).

Решение:

Для решения задачи, давайте пройдемся по каждому пункту по порядку.

a) Найдите $a ...

Сначала мы знаем, что сумма всех вероятностей должна равняться 1. В нашей таблице распределения вероятностей:

p2+p4=1 p2 + p4 = 1

где p2=0,5p2 = 0,5, p4=ap4 = a.

Подставим известные значения:

0,2+0,5+0,2+a=1 0,2 + 0,5 + 0,2 + a = 1

Теперь сложим известные вероятности:

0,2+0,5+0,2=0,9 0,2 + 0,5 + 0,2 = 0,9

Теперь у нас есть уравнение:

0,9+a=1 0,9 + a = 1

Решим его для aa:

a=10,9=0,1 a = 1 - 0,9 = 0,1

Таким образом, a=0,1a = 0,1.

Теперь, когда мы знаем все вероятности, можем построить многоугольник распределения. У нас есть следующие значения:

Xp50,270,5100,2150,1 \begin{array}{|c|c|} \hline X p \\ \hline 5 0,2 \\ 7 0,5 \\ 10 0,2 \\ 15 0,1 \\ \hline \end{array}

Для построения многоугольника распределения, мы можем использовать кумулятивные вероятности:

  • Для X=5X = 5: P(X5)=0,2P(X \leq 5) = 0,2
  • Для X=7X = 7: P(X7)=0,2+0,5=0,7P(X \leq 7) = 0,2 + 0,5 = 0,7
  • Для X=10X = 10: P(X10)=0,7+0,2=0,9P(X \leq 10) = 0,7 + 0,2 = 0,9
  • Для X=15X = 15: P(X15)=0,9+0,1=1,0P(X \leq 15) = 0,9 + 0,1 = 1,0

Теперь мы можем построить многоугольник распределения, используя точки:

  • (5, 0,2)
  • (7, 0,7)
  • (10, 0,9)
  • (15, 1,0)

Теперь найдем математическое ожидание M(X)\mathrm{M}(X):

M(X)=(Xi) \mathrm{M}(X) = \sum (Xi)

Подставим значения:

M(X)=50,2+70,5+100,2+150,1 \mathrm{M}(X) = 5 \cdot 0,2 + 7 \cdot 0,5 + 10 \cdot 0,2 + 15 \cdot 0,1

Вычислим:

M(X)=1+3,5+2+1,5=8 \mathrm{M}(X) = 1 + 3,5 + 2 + 1,5 = 8

Теперь найдем дисперсию D(X)D(X):

D(X)=(Xi)(M(X))2 D(X) = \sum (Xi) - (\mathrm{M}(X))^2

Сначала найдем (Xi)\sum (Xi):

(Xi)=520,2+720,5+1020,2+1520,1 \sum (Xi) = 5^2 \cdot 0,2 + 7^2 \cdot 0,5 + 10^2 \cdot 0,2 + 15^2 \cdot 0,1

Вычислим:

=250,2+490,5+1000,2+2250,1 = 25 \cdot 0,2 + 49 \cdot 0,5 + 100 \cdot 0,2 + 225 \cdot 0,1
=5+24,5+20+22,5=72 = 5 + 24,5 + 20 + 22,5 = 72

Теперь подставим в формулу для дисперсии:

D(X)=7282=7264=8 D(X) = 72 - 8^2 = 72 - 64 = 8

Теперь найдем стандартное отклонение σ(X)\sigma(X):

σ(X)=D(X)=82,83 \sigma(X) = \sqrt{D(X)} = \sqrt{8} \approx 2,83
  • a=0,1a = 0,1
  • Многоугольник распределения построен.
  • M(X)=8\mathrm{M}(X) = 8
  • D(X)=8D(X) = 8
  • σ(X)2,83\sigma(X) \approx 2,83

Выбери предмет