На Горох
Готовые домашние задания

ГДЗ: § 17 / Распределение вероятностей / Вероятность и статистика 10 класс

Глава 7. Случайные величины и распределения Страницы: 174, 175, 176, 177, 178, 179, 180, 181, 182, 183, 184, 185, 186 15 упр. 11 вопр.
А вы знали? Проект, реферат или доклад можно создать с помощью ИИ за 5 минут — и сразу скачать готовый файл Word. Попробовать

Упражнения

Выберите номер упражнения, чтобы посмотреть решение.

Вопросы к пунктам параграфа

Пункт 1. Закон распределения вероятностей

1. Что такое закон распределения вероятностей? В какой форме он задаётся для дискретных случайных величин?
Ответ

Закон распределения — это описание всех возможных значений случайной величины и вероятностей, с которыми она их принимает. Для дискретной величины его задают таблицей из двух строк: в первой — все возможные значения по возрастанию, во второй — их вероятности; графически — полигоном распределения. Для величин с бесконечным множеством значений (геометрическое распределение) таблицу заменяет формула для \( P(X = k) \).

2. Какое основное свойство для дискретного закона распределения вы знаете?
Ответ

Сумма всех вероятностей в законе распределения равна 1: \( p_1 + p_2 + \ldots + p_n = 1 \). Оно позволяет проверить найденное распределение и найти одну из вероятностей, не вычисляя её напрямую.

3. Могут ли все значения случайной величины иметь вероятности 0,3? 0,2? 0,25?
Ответ

Если \( n \) значений имеют одинаковую вероятность \( p \), то \( np = 1 \). Для \( p = 0{,}3 \) получилось бы \( n = \frac{10}{3} \) — не целое: нельзя. Для \( p = 0{,}2 \) — можно, значений 5 (например, номер вытянутого из пяти билета). Для \( p = 0{,}25 \) — можно, значений 4 (например, номер масти вытянутой из колоды карты: 1, 2, 3, 4).

Пункт 2. Биномиальное распределение

1. Что такое биномиальный закон распределения? Почему он так называется?
Ответ

Биномиальным называется распределение случайной величины, равной числу успехов в серии из \( N \) испытаний Бернулли: значения \( 0, 1, \ldots, N \) с вероятностями \( P(X = k) = C_N^k p^k q^{N-k} \). Название связано с биномом Ньютона: эти вероятности — слагаемые разложения \( (p + q)^N = C_N^0 q^N + C_N^1 p q^{N-1} + \ldots + C_N^N p^N = 1 \).

2. От каких параметров зависит биномиальный закон распределения?
Ответ

От двух параметров: \( N \) — числа испытаний и \( p \) — вероятности успеха в одном испытании. Обозначение \( \mathrm{Bin}(N, p) \).

3. Сколько разных значений имеет случайная величина с распределением Bin(15; 0,3)?
Ответ

Число успехов в 15 испытаниях может быть любым целым от 0 до 15 — всего 16 значений.

4. Случайная величина X имеет распределение Bin(5; 1/3). С какой вероятностью она равна 1?
Ответ

\( P(X = 1) = C_5^1 \cdot \dfrac13 \cdot \left(\dfrac23\right)^4 = 5 \cdot \dfrac13 \cdot \dfrac{16}{81} = \dfrac{80}{243} \approx 0{,}329 \).

Пункт 3. Геометрическое распределение

1. Что такое геометрический закон распределения? Почему он так называется?
Ответ

Геометрическим называется распределение числа испытаний Бернулли, проведённых до первого успеха (включая его): значения \( 1, 2, 3, \ldots \), вероятности \( P(X = k) = q^{k-1} p \). Вероятности образуют бесконечно убывающую геометрическую прогрессию со знаменателем \( q \) — отсюда название; сумма прогрессии \( \dfrac{p}{1 - q} = 1 \).

2. От каких параметров зависит геометрический закон распределения?
Ответ

От одного параметра \( p \) — вероятности успеха в одном испытании (\( q = 1 - p \)). Обозначение \( \mathrm{Geom}(p) \).

3. Сколько разных значений имеет случайная величина с распределением Geom(0,3)?
Ответ

Бесконечно много: любое натуральное число 1, 2, 3, … Верхней границы для номера испытания с первым успехом нет, хотя большие значения очень маловероятны.

4. Случайная величина X имеет распределение Geom(1/3). С какой вероятностью она равна 1? равна 2?
Ответ

\( P(X = 1) = p = \dfrac13 \); \( P(X = 2) = qp = \dfrac23 \cdot \dfrac13 = \dfrac29 \).

Лабораторная работа

Лабораторная работа № 4. Закон распределения вероятностей

Задание 1. Биномиальное распределение. Постройте с помощью электронной таблицы биномиальное распределение вероятностей Bin(N, p) с N = 20 и разными вероятностями успеха p = 0,1; 0,2; 0,5; 0,8; 0,9. Постройте на одной диаграмме полученные распределения вероятности. Изучите, как ведёт себя биномиальное распределение при изменении вероятности успеха p.
Решение

Ход работы. В A1:A21 — значения \( k \) от 0 до 20; в H1:L1 — вероятности 0,1; 0,2; 0,5; 0,8; 0,9. В B1 — формула =БИНОМРАСП($A1;20;H$1;0), копируем вправо до F1 и вниз до 21-й строки (знаки «$» закрепляют столбец A и строку 1). Выделяем A1:F21 и строим точечную диаграмму с отрезками — пять полигонов на одном поле (рис. 100).

Наблюдения. При \( p = 0{,}5 \) распределение симметрично относительно \( k = 10 \), максимум \( \approx 0{,}176 \). При \( p = 0{,}1 \) и \( 0{,}2 \) «горб» сдвинут влево (максимум при \( k = 2 \) — 0,285 и при \( k = 4 \) — 0,218), при \( p = 0{,}8 \) и \( 0{,}9 \) — вправо (максимум при 16 и 18); распределения для \( p \) и \( 1 - p \) зеркально симметричны (столбцы B и F, C и E совпадают в обратном порядке). Вершина полигона всегда около \( Np \), а чем ближе \( p \) к 0 или 1, тем полигон уже и выше: разброс числа успехов меньше.

Задание 2. Геометрическое распределение. Постройте с помощью электронной таблицы геометрическое распределение вероятностей Geom(p) с разными вероятностями успеха p = 0,1; 0,2; 0,3; 0,4; 0,5. Постройте на одной диаграмме полученные распределения вероятности. Изучите, как ведёт себя геометрическое распределение при изменении вероятности успеха p.
Решение

Ход работы. В A1:A20 — значения \( k \) от 1 до 20; в H1:L1 — вероятности 0,1; …; 0,5. В B1 — формула \( q^{k-1} p \): =(1-H$1)^($A1-1)*H$1, копируем на B1:F20 и строим точечную диаграмму (рис. 101).

Наблюдения. У всех пяти распределений максимум в точке \( k = 1 \) и равен \( p \); дальше вероятности убывают как геометрическая прогрессия со знаменателем \( 1 - p \). Чем больше \( p \), тем быстрее спад: при \( p = 0{,}5 \) уже \( P(10) \approx 0{,}001 \), а при \( p = 0{,}1 \) \( P(10) \approx 0{,}039 \) и «хвост» тянется далеко — первого успеха приходится ждать долго. Полигоны для разных \( p \) пересекаются: около \( k = 3 \)–4 маленькие \( p \) начинают давать большие вероятности, чем большие.

Задание 3. Лотерея «Спортлото». В лотерее «Спортлото 6 из 49» нужно угадать, какие 6 из 49 номеров выиграют в очередном тираже: участник зачёркивает любые 6 номеров из 49. Если угадано 3 и больше номеров, участника ожидает денежный приз. Найдите с помощью электронной таблицы закон распределения случайной величины X, равной числу угаданных номеров, и вычислите вероятность получения денежного приза. Этапы: заполните столбец A значениями X от 0 до 6; в E1 вычислите число всех исходов; в столбце B — число благоприятных исходов для каждого значения; в столбце C — вероятности; в E2 — вероятность приза; постройте диаграмму.
Решение

Исход тиража — сочетание 6 номеров из 49: в E1 =ЧИСЛКОМБ(49;6) = 13 983 816. Число угаданных \( X = k \) означает, что \( k \) из 6 выигрышных номеров вошли в зачёркнутую шестёрку, а остальные \( 6 - k \) взяты из 43 невыигрышных: в B1 формула =ЧИСЛКОМБ(6;A1)*ЧИСЛКОМБ(43;6-A1), в C1 — =B1/$E$1.

\( X \)0123456
Исходов6 096 4545 775 5881 851 150246 82013 5452581
Вероятность0,4360,4130,1320,01770,000970,00001850,0000000715

Приз получают при \( X \ge 3 \): в E2 =СУММ(C4:C7) = \( \dfrac{246\,820 + 13\,545 + 258 + 1}{13\,983\,816} \approx 0{,}0186 \) — примерно 1 шанс из 54. Угадать все 6 номеров — 1 шанс из 14 миллионов. Диаграмма распределения — быстро убывающий полигон с максимумом при \( X = 0 \).

Что применять при решении

Закон распределения вероятностей

Распределением вероятностей (законом распределения) случайной величины называется закон, который описывает все возможные значения величины и вероятности, с которыми она их принимает; он показывает, как вся вероятность, равная 1, распределена между значениями. Для дискретной величины с небольшим числом значений его задают таблицей из двух строк: значения по возрастанию и их вероятности. Графически распределение изображают полигоном распределения: точки \( (x_i;\ p_i) \) соединяют ломаной. Примеры: число на кубике — все вероятности \( \frac16 \); сумма на двух кубиках \( S \) — вероятности \( \frac{1}{36}, \frac{2}{36}, \ldots, \frac{6}{36}, \ldots, \frac{1}{36} \) (симметрично, максимум при 7); наибольшее из двух чисел \( W \) — \( \frac{1}{36}, \frac{3}{36}, \frac{5}{36}, \frac{7}{36}, \frac{9}{36}, \frac{11}{36} \); индикатор события с \( P(A) = p \) — значения 0 и 1 с вероятностями \( 1 - p \) и \( p \).

Основное свойство закона распределения

Сумма всех вероятностей в законе распределения всегда равна 1: \( p_1 + p_2 + \ldots + p_n = 1 \). Если равенство нарушено, значит, в таблицу попали не все значения или допущена ошибка в вычислении вероятностей. Свойством пользуются для проверки и для нахождения последней, самой трудной вероятности — вычитанием суммы остальных из 1. Удобный приём построения распределения для опыта с двумя кубиками — вспомогательная таблица \( 6 \times 6 \) со значениями величины для каждого исхода.
\( p_1 + p_2 + \ldots + p_n = 1 \)

Биномиальное распределение Bin(N, p)

Распределение числа успехов в \( N \) испытаниях Бернулли с вероятностью успеха \( p \): значения \( 0, 1, \ldots, N \), вероятности по формуле Бернулли. Название — от бинома Ньютона: вероятности \( C_N^k p^k q^{N-k} \) суть слагаемые разложения \( (p + q)^N = 1 \). Семейство с двумя параметрами \( N \) и \( p \). Число орлов при 10 бросках монеты — \( \mathrm{Bin}(10;\ 0{,}5) \): симметричное распределение с максимумом при 5 (\( \frac{252}{1024} \)); число шестёрок при 8 бросках кубика — \( \mathrm{Bin}(8;\ \frac16) \): несимметричное, максимум при 1 (0,372). В ЭТ — БИНОМРАСП(k; N; p; 0).
\( P(X = k) = C_N^k p^k q^{N-k}, \quad k = 0, 1, \ldots, N \)

Геометрическое распределение Geom(p)

Распределение числа испытаний Бернулли до первого успеха включительно: значения \( 1, 2, 3, \ldots \) — дискретная величина с бесконечным множеством значений. Вероятности \( p, qp, q^2 p, \ldots \) образуют бесконечно убывающую геометрическую прогрессию со знаменателем \( q \) (отсюда название), их сумма \( \dfrac{p}{1-q} = 1 \). Один параметр — \( p \). Примеры: \( \mathrm{Geom}(\frac12) \) — 0,5; 0,25; 0,125; …; \( \mathrm{Geom}(\frac16) \) — 0,167; 0,083; 0,042; …; \( \mathrm{Geom}(0{,}2) \) — 0,2; 0,1; 0,05; … Наибольшая вероятность всегда у значения 1, далее вероятности быстро убывают; чем больше \( p \), тем круче спад.
\( P(X = k) = q^{k-1} p, \quad k = 1, 2, 3, \ldots \)

Доклад по теме параграфа — за 3 минуты

  • План, текст и оформление по ГОСТу
  • Уникальный текст
  • Готово за 2–3 минуты
Создать доклад Оплата после того, как увидите работу

Данные параграфа

Все параграфы →
Глава
Глава 7. Случайные величины и распределения
Параграф
§ 17 — Распределение вероятностей
Учебник
Вероятность и статистика 10 класс — Математика. Базовый уровень
Автор
Бунимович Евгений Абрамович, Булычев Владимир Александрович
Год
2023

Задали работу по этой теме?

Реферат, доклад или проект по параграфу: план, текст, таблицы и оформление по требованиям.

Создать проект Готовый файл Word. Оплата после того, как увидите работу.