Автор: Пользователь скрыл имя, 15 Января 2012 в 13:51, контрольная работа
Случайные события.
Случайные величины.
Элементы математической статистики.
Цепи Маркова.
Контрольная работа № 11
Теория вероятностей, математическая статистика и
случайные
процессы
ТЕМА 11. Теория вероятностей,
математическая статистика
и
случайные
процессы.
СПИСОК
ЛИТЕРАТУРЫ
Решение
типового варианта контрольной
работы.
Задача 1. Бросается 4 монеты. Какова вероятность того, что три раза выпадет «решка»?
Решение. Подбрасывание монеты будем считать одним опытом. По условию задачи производится 4 одинаковых испытания. Вероятность успеха (выпадение «решки») в каждом испытании равна . Требуется найти, что среди проведенных испытаний будет успешных. Для решения задачи воспользуемся формулой биномиального закона распределения дискретной случайной величины. . В условиях нашей задачи .
Ответ:
0.25.
Задача 2. В квадрат со стороной 2 вписан квадрат, вершины которого лежат на серединах сторон большего квадрата. Найти вероятность того, что наудачу брошенная в больший квадрат точка попадет в маленький квадрат.
Решение. Воспользуемся понятием геометрической вероятности. Будем искать вероятность попадания в меньший квадрат как отношение площади меньшего квадрата к площади большего квадрата. .
Ответ:
.
Задача
3. Определить надежность схемы, если
Pi – надежность i – го элемента
Решение. Разобьем цепь на три последовательно соединенных блока. И вычислим надежность каждого блока отдельно. Первый блок пропускает электрический ток в трех случаях: если исправен первый элемент и неисправен второй; если исправен второй элемент и неисправен первый; и если оба элемента исправны. Таким образом, надежность этого блока может быть представлена суммой: . Однако проще надежность этого элемента вычислить через вероятность противоположного события. Вычислим вероятность того, что блок не пропускает ток и надежность найдем по формуле вероятности противоположного события. Блок не исправен только в случае когда и первый и второй элементы неисправны: , следовательно, надежность блока может быть вычислена как разность: . Аналогично вычисляется надежность второго блока: . Теперь, зная надежности трех последовательно соединенных блоков, вычислим надежность цепи в целом. Схема пропускает ток только если все три блока исправны, то есть надежность схемы: .
Ответ:
.
Задача 4. Дан ряд распределения дискретной случайной величины Y. Определить значение x и вычислить математическое ожидание дискретной случайной величины Y.
Y | 5 | 6 | 7 | 10 |
p | 0,1 | 0,1 | x | 0,3 |
Решение. Найдем значение x из условия .
Зная x, становится возможным вычисление математического ожидания.
Ответ:
Задача 5. Найти доверительный интервал для оценки математического ожидания m нормального закона с надежностью 0.95; зная выборочную среднюю .
Решение. Построить доверительный интервал с доверительной вероятностью для математического ожидания m произвольной случайной величины можно следующим образом:
При надежности =0,95 найдем табличное значение и запишем выражение, подставив значения из условия задачи:
,
.
Ответ:
.
Задача 6. Задана матрица вероятностей перехода для цепи Маркова за один шаг. Найти матрицу перехода данной цепи за три шага .
Решение. Матрицей перехода системы называют матрицу, которая содержит все переходные вероятности этой системы:
В каждой строке матрицы помещены вероятности событий (перехода из состояния i в состояние j), которые образуют полную группу, поэтому сумма вероятностей этих событий равна единице:
Обозначим через вероятность того, что в результате n шагов (испытаний) система перейдет из состояния i в состояние j. Например - вероятность перехода из второго состояния в пятое за десять шагов. Отметим, что при n=1 получаем переходные вероятности .
Перед нами поставлена задача: зная переходные вероятности , найти вероятности перехода системы из состояния i в состояние j за n шагов. Для этого введем промежуточное (между i и j) состояние r. Другими словами, будем считать, что из первоначального состояния i за m шагов система перейдет в промежуточное состояние r с вероятностью , после чего, за оставшиеся n-m шагов из промежуточного состояния r она перейдет в конечное состояние j с вероятностью . По формуле полной вероятности получаем:
Эту формулу называют равенством Маркова. С помощью этой формулы можно найти все вероятности , а, следовательно, и саму матрицу . Так как матричное исчисление ведет к цели быстрее, запишем вытекающее из полученной формулы матричное соотношение в общем виде .
Вычислим матрицу перехода цепи Маркова за три шага, используя полученную формулу:
Ответ:
.
Задача 7. DX = 3. Используя свойства дисперсии, найдите D(4X-2).
Решение. .
Ответ:
48.
Задача 8. В вычислительный центр коллективного пользования с тремя компьютерами поступают заказы от предприятий на вычислительные работы. Если заняты все три компьютера, то вновь поступающий заказ не принимается и предприятие вынуждено обратиться в другой вычислительный центр. Среднее время работы с одним заказом составляет 3 часа. Интенсивность потока заявок 0.25 (з/час). Найти предельные вероятности состояний и показатели эффективности работы вычислительного центра.
Решение. В теории массового обслуживания широкое распространение имеет специальный класс случайных процессов – так называемый процесс гибели и размножения. Рассмотрим упорядоченное множество состояний системы . Переходы могут осуществляться из любого состояния только в состояния с соседними номерами, т.е. из состояния возможны переходы только либо в состояние , либо в состояние . В предположении, что все потоки событий, переводящие систему из одного состояние в следующее простейшие с соответствующими интенсивностями или , для отыскания предельных вероятностей, можно использовать систему уравнений Колмогорова для стационарных процессов. Правило для составления уравнений Колмогорова звучит следующим образом: слева в уравнениях стоит предельная вероятность данного состояния , умноженная на суммарную интенсивность всех потоков, ведущих из данного состояния, а справа – сумма произведений интенсивностей всех потоков, входящих в i-ое состояние на вероятности тех состояний, из которых эти потоки выходят. Поток заявок характеризуется интенсивностью (заявок/час), поток обслуживания – интенсивностью (заявок/час). Согласно условию задачи (заявок/час), (заявок/час). В нашей задаче система массового обслуживания может находиться в одном из четырех состояний: - когда все три компьютера свободны; - когда загружен работой только один компьютер; - когда заняты два компьютера; - когда все компьютеры заняты. В предельном, стационарном режиме система алгебраических уравнений для вероятностей состояний имеет вид:
К этой
системе добавляется
Решая эту систему уравнений, получим:
.
То есть в стационарном режиме работы вычислительного центра в среднем 47,6% времени нет ни одной заявки, 35,7% - имеется одна заявка, 13,4% - две заявки и 3,3% времени – три заявки (заняты все вычислительные мощности).
Вероятность отказа в обслуживании (когда заняты все три компьютера), таким образом .
Относительная пропускная способность центра , то есть в среднем из каждых 100 заявок вычислительный центр обслуживает 96,7 заявок.
Абсолютная пропускная способность , то есть в один час в среднем обслуживается 0,242 заявки.
Среднее число занятых компьютеров есть математическое ожидание числа занятых каналов , то есть каждый компьютер будет занят обслуживанием заявок в среднем лишь на %.
При оценке эффективности работы вычислительного центра необходимо сопоставить доходы от выполнения заявок с потерями от простоя дорогостоящих компьютеров и выбрать компромиссное решение.
Контрольная работа №11.
Вариант 1.
1 | 2 | 3 | 4 |
0,1 | х | 0,2 | 0,4 |
Контрольная работа №11.
Информация о работе Теория вероятностей, математическая статистика и случайные процессы