Название: Вычисление случайных величин
Вид работы: контрольная работа
Рубрика: Математика
Размер файла: 190.6 Kb
Скачать файл: referat.me-214757.docx
Краткое описание работы: Задача №1. Двумерная случайная величина (X,Y) имеет равномерное распределение вероятностей в треугольной области ABC: где S – площадь треугольника ABC.
Вычисление случайных величин
Задача №1.
Двумерная случайная величина (X,Y) имеет равномерное распределение вероятностей в треугольной области ABC:


где S – площадь треугольника ABC.
Определить плотности случайных величин X и Y, математические ожидания M(X) и M(Y), дисперсии D(X) и D(Y), а также коэффициент корреляции
. Являются ли случайные величины X и Y независимыми?
Решение.
Разделим область ABC на две равные части вдоль оси OX, тогда из условия
или 
следует, что ![]()
Тогда плотность двумерной случайной величины (X,Y):

Вычислим плотность составляющей X:
при
, 
откуда плотность составляющей X–
![]()
Вычислим плотность составляющей Y:
при
, 
при
, 
Поэтому плотность составляющей Y –

Найдем условную плотность составляющей X:
при
,
случайные величины X и Y зависимы.
Найдем математическое ожидание случайной величины X:

Найдем дисперсию случайной величины X:

Найдем среднеквадратическое отклонение случайной величины X:
![]()
Найдем математическое ожидание случайной величины Y:

Найдем дисперсию случайной величины Y:

Найдем среднеквадратическое отклонение случайной величины Y:
![]()
Найдем математическое ожидание двумерной случайной величины (X,Y):
![]()
Тогда ковариация:
,
а значит и коэффициент корреляции ![]()
Следовательно, случайные величины X и Y - зависимые, но некоррелированные.
Задача №2
Двумерная случайная величина (X,Y) имеет следующее распределение вероятностей:
| Y | X | |||
| 3 | 6 | 8 | 9 | |
| -0,2 | 0,035 | 0,029 | 0,048 | 0,049 |
| 0,1 | 0,083 | 0,107 | 0,093 | 0,106 |
| 0,3 | 0,095 | 0,118 | 0,129 | 0,108 |
Найти коэффициент корреляции между составляющими X и Y.
Решение.
Таблица распределения вероятностей одномерной случайной величины X:
| X | 3 | 6 | 8 | 9 |
| 0,213 | 0,254 | 0,270 | 0,263 |
![]()
![]()
![]()
![]()
Проверка:
+
+
+
= 0,213 + 0,254 + 0,270 + 0,263 = 1.
Таблица распределения вероятностей одномерной случайной величины Y:
| Y | -0,2 | 0,1 | 0,3 |
| 0,161 | 0,389 | 0,450 |
![]()
![]()
![]()
Проверка:
+
+
= 0,161 + 0,389 + 0,450 = 1.
Вычислим числовые характеристики случайных величин X и Y.
1. Математическое ожидание случайной величины X:
2.
Математическое ожидание случайной величины Y:
![]()
3. Дисперсия случайной величины X:

4. Дисперсия случайной величины Y:

5. Среднеквадратическое отклонение случайной величины X:
![]()
6. Среднеквадратическое отклонение случайной величины Y:
![]()
Таблица распределения вероятностей случайной величины X-M(X):
| X-M(X) | 3-M(X) | 6-M(X) | 8-M(X) | 9-M(X) |
| 0,213 | 0,254 | 0,270 | 0,263 |
Таблица распределения вероятностей случайной величины Y-M(Y):
| Y-M(Y) | -0,2-M(Y) | 0,1-M(Y) | 0,3-M(Y) |
| 0,161 | 0,389 | 0,450 |
Таблица распределения вероятностей случайной величины [X-M(X)][Y-M(Y)]:
| [X-M(X)][Y-M(Y)] | 1,260873 | 0,153873 |
| P | 0,035 | 0,083 |
| -0,584127 | 0,235773 | 0,028773 | -0,109227 | -0,447627 |
| 0,095 | 0,029 | 0,107 | 0,118 | 0,048 |
| -0,054627 | 0,207373 | -0,789327 | -0,096327 | 0,365673 |
| 0,093 | 0,129 | 0,049 | 0,106 | 0,108 |
1. ![]()
2. ![]()
3. ![]()
4. ![]()
5. ![]()
6. ![]()
7. ![]()
8. ![]()
9. ![]()
10. ![]()
11. ![]()
12. ![]()
Найдем ковариацию:

Найдем коэффициент корреляции:
![]()
Ответ: -0,028.
Задача №3
Рост, см (X) |
Вес, кг (Y) | |||||
| 22,5-25,5 | 25,5-28,5 | 28,5-31,5 | 31,5-34,5 | 34,5-37,5 | ||
| 117,5-122,5 | 1 | 3 | - | - | - | |
| 122,5-127,5 | - | 2 | 6 | 1 | - | |
| 127,5-132,5 | - | 1 | 5 | 5 | - | |
| 132,5-137,5 | - | 1 | 6 | 7 | 2 | |
| 137,5-142,5 | - | - | 1 | 4 | 2 | |
| 142,5-147,5 | - | - | - | 1 | 1 | |
| 147,5-152,5 | - | - | - | - | 1 | |
Результаты обследования 50 учеников:
По данным таблицы требуется:
- написать выборочные уравнения прямых регрессии Y на X и X на Y;
- вычертить их графики и определить угол между ними;
- по величине угла между прямыми регрессии сделать заключение о величине связи между X и Y.
Решение.
Принимая рост всех учеников, попавших в данный интервал, равным середине этого интервала, а вес – равным середине соответствующего интервала, получим так называемую корреляционную таблицу:
Для роста X получим:
1. Выборочная средняя –

2. Дисперсия выборочная исправленная –

![]()
Для веса Y получим:
1. Выборочная средняя -

2. Дисперсия выборочная исправленная –

![]()
Найдем выборочный коэффициент корреляции:

Найдем значения коэффициентов регрессии:
![]()
![]()
![]()
Уравнение прямой регрессии Y на X имеет вид:

Уравнение прямой регрессии X на Y имеет вид:

- угол между прямыми регрессии.
![]()
![]()
![]()
![]()
Следовательно, связь между X и Y не тесная.

Похожие работы
-
Шпаргалка по Теории Вероятности
1) свойство вероятности: 20 стр. Свойство 1. Вероятность невозможного события равна 0, т.е. Свойство 2. Вероятность достоверного события равна 1, т.е.
-
Ряд распределения функция распределения
Задача 1 (5) Производится контроль партии из 4 изделий. Вероятность изделия быть неисправным равна 0,1. Контроль прекращается при обнаружении первого неисправного изделия. Х – число обследованных приборов. Найти:а) ряд распределения Х б)функцию распределения F(X), в ответ ввести F(3.5). в) m(x) г) d(x) д) p(1.5<X<3.5).
-
Предельные теоремы. Характеристические функции
Теория вероятностей и закономерности массовых случайных явлений. Неравенство и теорема Чебышева. Числовые характеристики случайной величины. Плотность распределения и преобразование Фурье. Характеристическая функция гауссовской случайной величины.
-
Распределение Гаусса. Центральная предельная теорема теории вероятностей. Распределения Пирсона и Стьюдента
Впервые нормальный закон был обнаружен в 19 веке в применении к теории ошибок измерения Лапласом и Гаусcом.
-
Теория вероятностей
Основы комбинаторики. Комбинаторика это раздел математики в котором изучается вопрос о том сколько различных комбинаций подчиненных тем или иным условиям можно составить из конечного числа различных элементов.
-
О компьютерном моделировании случайных величин
О компьютерном моделировании случайных величин М.В. Кретов 1. Моделирование случайной величины, распределенной по равномерному закону Непрерывная случайная величина
-
Теория вероятности 3
Вероятность (вероятностная мера) — мера достоверности случайного события. Оценкой вероятности события может служить частота его наступления в длительной серии независимых повторений случайного эксперимента. Согласно определению П. Лапласа мерой вероятности называется дробь, числитель которой есть число всех благоприятных случаев, а знаменатель - число всех возможных случаев.
-
Площадь треугольника
Задача Дано: треугольник с вершинами в точках А [4; 0] B [3; 20] [5; 0]. Найти: a) Уравнение прямой b) Уравнение высоты , проведенной к стороне c) Уравнение прямой
-
Проверка гипотезы о законе распределения случайной величины по критерию Пирсона
Случайная выборка объема как совокупность независимых случайных величин. Математическая модель в одинаковых условиях независимых измерений. Определение длины интервала по формуле Стерджесса. Плотность относительных частот, критерий согласия Пирсона.
-
Теория вероятности
Определение числа всех равновероятных исходов испытания. Правило умножения вероятностей независимых событий, их полная система. Формула полной вероятности события. Построение ряда распределения случайной величины, ее математическое ожидание и дисперсия.