+: 
;
-: 
.
I:
S: Для стрельбы на поражение установки подготовлены таким образом, что центр рассеивания снарядов может быть удален от центра цели в следующих пределах: на величину одной срединной ошибки подготовки - с вероятностью 0,5; от одной до двух - 0,32; от двух до трёх-0,14; от трёх до четырёх-0,0S: Вероятность поражения цели при одном выстреле при нахождении центра рассеивания снарядов в пределах: одной срединной ошибки-0,8; от одной до двух-0,3; от двух до трёх-0,1; от трёх до четырёх - 0,0S: Определить вероятность поражения цели при одном выстреле.
-: Р=0,51;
-: Р=0,28;
-: Р=0,38;
+: Р=0,S:
I:
S: Батарея может произвести залп с одной из трёх позиций. Вероятность того, что батарея будет выполнять задачу с первой позиции - 0,4, со второй позиции -0,25; с третьей позиции - 0,S: Вероятность поражения цели при стрельбе с первой позиции равна 0,8, со второй позиции - 0,6, с третьей позиции - 0,S: Определить вероятность поражения цели, если залп будет произведён с одной из позиций.
-: 
;
+: 
.
I:
S: Батарея может произвести залп с одной из трёх позиций. Вероятность того, что батарея будет выполнять задачу с первой позиции - 0,4, со второй позиции -0,3; с третьей позиции - 0,S: Вероятность поражения цели при стрельбе с первой позиции равна 0,4, со второй позиции - 0,5, с третьей позиции - 0,S: В результате залпа с одной из огневых позиций цель оказалась поражённой. С какой позиции вероятнее всего был произведён залп.
-: 
;
-: 
;
+: 
.
I:
S: При совершении марша колонна может двигаться по одному из трёх маршрутов. Вероятность того, что колонна будет двигаться по маршруту № 1 равна 0,2, по маршруту № 2 - 0,3 и по маршруту № 3 - 0,S: Вероятность поражения колонны при её движении по маршруту № 1 равна 0,2, по маршруту № 2 - 0,4, по маршруту № 3 - 0,S: Какова вероятность поражения колонны?
+: 
;
-: 
.
I:
S: При совершении марша колонна может двигаться по одному из трёх маршрутов. Вероятность того, что колонна будет двигаться по маршруту № 1 равна 0,2, по маршруту № 2 - 0,3, по маршруту № 3 - 0,S: Вероятность поражения колонны при её движении по маршруту № 1 равна 0,6, по маршруту № 2 - 0,8, по маршруту № 3 - 0,S: В результате стрельбы колонна оказалась поражённой. По какому из маршрутов вероятнее всего она двигалась?
-: 
;
-: 
;
+: 
.
V1: Теория вероятностей. Формула Байеса, вероятность появления хотя бы одного события
I:
S: В первой урне 3 белых и 7 чёрных шаров. Во второй урне 6 белых и 4 чёрных шаров. Из наудачу взятой урны вынули один шар. Тогда вероятность того, что этот шар окажется белым, равна…
-: Р=0,5;
-: Р=0,9;
+: Р=0,45;
-: Р=0,S:
I:
S: Имеются две одинаковые на вид урны. В первой урне находятся один белый и два чёрных шара. Во второй урне - два белых и два чёрных шара. Из наудачу взятой урны взяли один шар. Тогда вероятность того, что этот шар окажется белым равна …
-: 
;
+: 
;
-: 
;
-: 
.
I:
S: Имеются две одинаковые на вид урны. В первой урне находятся три красных и один чёрный шар. Во второй - два красных и один чёрный шар. Из наудачу взятой урны взяли один шар. Тогда вероятность того, что этот шар красный равна …
-: 
;
+: 
;
-: 
;
-: 
.
I:
S: Имеются две одинаковые на вид урны. В первой урне находятся два белых и один чёрный шар. Во второй урне - семь белых и семь чёрных шаров. Из наудачу взятой урны взяли один шар. Тогда вероятность того, что этот шар белый равна …
-: 
;
-: 
;
-: ;
+: 
.
I:
S: В первом ящике 7 красных и 11 синих шаров, во втором - 5 красных и 9 синих. Из произвольного ящика достают один шар. Вероятность того, что он синий, равна…
-: 
;
-: 
;
+: 
;
-: 
.
I:
S: Несовместные события 
, 
и 
не образуют полную группу, если их вероятности равны …
+: 
;
-: 
;
-: 
.
I:
S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …
+: 
;
-: ;
-: .
I:
S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …
-: 
;
+: 
;
-: 
.
I:
S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …
-: ;
-: ;
+: 
.
I:
S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …
-: 
;
+: 
;
-: 
.
I:
S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …
-: ;
+: 
;
-: .
I:
S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …
-: 
;
-: ;
+: 
.
I:
S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …
-: ;
-: ;
+: 
.
I:
S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …
+: 
;
-: 
;
-: 
.
I:
S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …
+: 
;
-: ;
-: .
V1: Теория вероятностей. Основные законы распределения дискретных случайных величин. Формула Бернулли
I:
S: Пусть X - дискретная случайная величина, заданная законом распределения вероятностей:
Х | -1 | |
Р | 0,7 | 0,3 |
Тогда математическое ожидание этой случайной величины равно…
-: 1,5;
-: 2,2;
+: 2;
-: 0,S:
I:
S: Дан закон распределения вероятностей дискретной случайной величины Х:
Х | ||||
Р | 0,2 | 0,3 | 0,4 | а |
Тогда значение a равно…
-: - 0,7;
-: 0,7;
-: 0,2;
+: 0,S:
I:
S: Дан закон распределения вероятностей дискретной случайной величины Х:
Х | ||||
Р | 0,2 | 0,3 | a | 0,1 |
Тогда значение a равно…
-: - 0,6;
-: 0,3;
+: 0,4;
-: 0,S:
I:
S: Дан закон распределения вероятностей дискретной случайной величины Х:
Х | ||||
Р | 0,2 | a | 0,3 | 0,2 |
Тогда значение a равно…
-: 0,2;
+: 0,3;
-: - 0,7;
-: 0,S:
I:
S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:
Х | -1 | ||
Р | 0,1 | 0,3 | 0,6 |
Тогда математическое ожидание случайной величины Y=3X равно…
-: 5,3;
-: 9;
-: 7,5;
+: 6,S:
I:
S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:
Х | -1 | ||
Р | 0,1 | 0,3 | 0,6 |
Тогда математическое ожидание случайной величины Y=6X равно…
-: 8,9;
-: 24;
-: 18,6;
+: 17,S:
I:
S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:
Х | -1 | ||
Р | 0,1 | 0,3 | 0,6 |
Тогда математическое ожидание случайной величины Y=4X равно…
-: 5,1;
-: 5,2;
+: 4,4;
-: S:
I:
S: Вероятность появления события А в 20 независимых испытаниях, проводимых по схеме Бернулли, равна 0,S: Тогда математическое ожидание числа появлений этого события равно…
-: 4,97;
-: 9,20;
-: 10,26;
+: 10,S:
I:
S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей
Хi | -1 | |||
Рi | 0,2 | 0,3 | 0,1 | 0,4 |
Тогда значение интегральной функции распределения вероятностей F(2) равно …
+: 0,6;
-: 1;
-: 0,4;
-: 0,S:
V1: Тема S: Теория вероятностей. Основные законы распределения дискретных случайных величин. Локальная теорема Муавра-Лапласа, формула Пуассона
I:
S: При стрельбе по цели расходуется 144 снаряда. Вероятность попадания в цель от выстрела к выстрелу не изменяется и равна 0,0S: Используя предельное свойство биномиального распределения определить ряд распределения случайной величины Х - числа попаданий в цель для Х = {0, 1, 2, 3, 144}.
+:
0,014 | 0,06 | 0,131 | 0,188 |
-:
0,012 | 0,07 | 0,132 | 0,185 |
-:
0,018 | 0,05 | 0,139 | 0,186 |
-:
0,01 | 0,04 | 0,137 | 0,189 |
I:
S: По цели производится стрельба снарядами с установкой на фугасное действие для получения рикошетов (воздушных разрывов). Расходуется 120 снарядов. Вероятность получения наземного разрыва равна 0,0S: Используя предельное свойство биномиального распределения определить ряд распределения случайной величины Х - числа наземных разрывов для Х = {0, 1, 2, 120}.
-:
0,004 | 0,06 | 0,013 |
-:
0,012 | 0,07 | 0,015 |
+:
0,003 | 0,018 | 0,054 |
-:
0,001 | 0,04 | 0,137 |
I:
S: На склад поступила партия лампочек в количестве 300 штук. Вероятность наличия бракованных лампочек в партии равна 0,0S: Используя предельное свойство биномиального распределения определить ряд распределения случайной величины Х - числа бракованных лампочек для Х = {0, 1, 2, 3, 300}.
-:
0,052 | 0,16 | 0,231 | 0,230 |
+:
0,051 | 0,153 | 0,229 | 0,229 |
-:
0,051 | 0,15 | 0,139 | 0,218 |
-:
0,01 | 0,14 | 0,137 | 0,189 |
I:
S: При стрельбе по цели расходуется 256 снарядов. Вероятность попадания в цель от выстрела к выстрелу не изменяется и равна 0,0S: Используя предельное свойство биномиального распределения определить ряд распределения случайной величины Х - числа попаданий в цель для Х = {0, 1, 2, 256}.
-:
0,004 | 0,06 | 0,213 |
-:
0,012 | 0,17 | 0,215 |
-:
0,077 | 0,198 | 0,254 |
+:
0,078 | 0,199 | 0,255 |
I:
S: В магазин поступила партия лампочек в количестве 250 штук. Вероятность наличия бракованных лампочек в партии равна 0,0S: Используя предельное свойство биномиального распределения определить ряд распределения случайной величины Х - числа бракованных лампочек для Х = {0, 1, 2, 250}.
-:
0,004 | 0,06 | 0,213 |
-:
0,008 | 0,09 | 0,215 |
+:
0,007 | 0,035 | 0,087 |
-:
0,008 | 0,019 | 0,255 |
|
I:
S: Радиолокационная станция способна засечь цель в среднем за 2 минуты. Определить ряд распределения случайной величины Х - числа целей, засеченных радиолокационной станцией за 12 минут для Х = {0, 1, 2, 3}, если считать, что случайная величина Х распределена по закону Пуассона.
+:
0,003 | 0,018 | 0,054 | 0,108 |
-:
0,008 | 0,019 | 0,015 | 0,107 |
-:
0,007 | 0,035 | 0,087 | 0,109 |
-:
0,008 | 0,019 | 0,055 | 0,106 |
I:
S: Грибник в среднем за 1 час способен собрать 20 грибов. Определить ряд распределения случайной величины Х - числа собранных грибником грибов за 15 минут для Х = {0, 1, 2, 3}, если считать, что случайная величина Х распределена по закону Пуассона
-:
0,003 | 0,018 | 0,054 | 0,108 |
+:
0,007 | 0,035 | 0,087 | 0,146 |
-:
0,007 | 0,035 | 0,087 | 0,109 |
-:
0,008 | 0,039 | 0,055 | 0,146 |
I:
S: Рыбак в среднем за 1 час вылавливает 30 карпов. Определить ряд распределения случайной величины Х - числа карпов, вылавливаемых рыбаком за 8 минут для Х = {0, 1, 2, 3}, если считать, что случайная величина Х распределена по закону Пуассона.
-:
0,018 | 0,078 | 0,154 | 0,208 |
-:
0,017 | 0,075 | 0,152 | 0,246 |
-:
0,017 | 0,075 | 0,187 | 0,209 |
+:
0,019 | 0,076 | 0,152 | 0,203 |
I:
S: При работе ЭВМ могут возникать сбои. Среднее число сбоев за сутки работы равно 4-м. Определить ряд распределения случайной величины Х - числа сбоев за 18 часов непрерывной работы для Х = {0, 1, 2, 3}, если считать, что случайная величина Х распределена по закону Пуассона.
-:
0,058 | 0,178 | 0,229 | 0,228 |
-:
0,057 | 0,175 | 0,252 | 0,226 |
+:
0,051 | 0,153 | 0,229 | 0,229 |
-:
0,051 | 0,176 | 0,229 | 0,223 |
V1: Тема S: Теория вероятностей. Основные законы распределения дискретных случайных величин. Интегральная теорема Лапласа
I:
S: Случайная величина подчиняется нормальному закону с математическим ожиданием mx = 10 метров и со срединным отклонением Ех = 5 метров. Определить вероятность попадания случайной величины на участок (+13 метров, +21 метр).
+: Р(+13 < X <+21) = 0,27393;
-: Р(+13 < X <+21) = 0,35543;
-: Р(+13 < X <+21) = 0,165S:
V1: Тема S: Теория вероятностей. Определение дискретной случайной величины и её законы распределения
I:
S: РЛС способна засечь цель в среднем за 2 минуты. Найти вероятность того, что сигнал о новой цели поступит через 8 минут после засечки предыдущей, если считать поток поступающих сведений о целях стационарным Пуассоновским.
Дата добавления: 2015-11-05; просмотров: 24 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая лекция | | | следующая лекция ==> |