Новая школа

Ниже представлен тест по алгебре на тему условной вероятности и связанных формул. Тип вопросов: открытый. Класс: 11. Количество вопросов: 8. Ответы приведены после каждого задания.

Условная вероятность и формула произведения В ящике 4 красных и 3 синих шара. Тянут два шара без возвращения. Найдите вероятность того, что второй шар окажется красным. Используйте формулу произведения вероятностей и формулу полной вероятности. Ответ:

P(первый красный) = 4/7, P(первый синий) = 3/7.
Если первый красный, то второй красный: P(второй красный | первый красный) = 3/6.
Если первый синий, то второй красный: P(второй красный | первый синий) = 4/6.
По полной вероятности: P(второй красный) = (3/6)(4/7) + (4/6)(3/7) = 12/42 + 12/42 = 24/42 = 4/7.
Ответ: 4/7.

Формула полной вероятности В класс необходимо 60% учеников онлайн и 40% очно. Вероятность того, что ученик сдал тест онлайн, равна 0.80, очно — 0.90. Найдите общую долю учащихся, которые сдали тест. Ответ:

P(сдал) = P(сдал | онлайн)P(онлайн) + P(сдал | очно)P(очно) = 0.80·0.60 + 0.90·0.40 = 0.48 + 0.36 = 0.84.
Ответ: 0.84 (84%).

Формула Байеса В медицинском тесте вероятность болезни P(D) = 0.01. Тест положителен при болезни с вероятностью P(Pos|D) = 0.99, а ложноположительный результат при отсутствии болезни: P(Pos|¬D) = 0.05. Найдите вероятность того, что пациент действительно болен при положительном тесте: P(D|Pos). Ответ:

P(Pos) = P(Pos|D)P(D) + P(Pos|¬D)P(¬D) = 0.99·0.01 + 0.05·0.99 = 0.0099 + 0.0495 = 0.0594.
P(D|Pos) = P(Pos|D)P(D) / P(Pos) = 0.0099 / 0.0594 ≈ 0.1667.
Ответ: примерно 0.167 (16,7%).

Независимость событий Лотерея: два независимых события A и B с P(A) = 0.4 и P(B) = 0.5. Вероятность того, что произойдут оба события, равна? Ответ:

За независимости P(A∩B) = P(A)P(B) = 0.4·0.5 = 0.20.
Ответ: 0.20 (20%).

Формула Бернулли (биномиальное распределение) Вероятность успеха в одном испытании p = 0.30, число независимых испытаний n = 5. Найдите вероятность того, что будет ровно k = 2 успеха: P(X = 2). Ответ:

P(X = 2) = C(5,2) p^2 (1-p)^(5-2) = 10 · 0.09 · 0.343 = 0.3087.
Также можно указать ожидание E[X] = np = 1.5 и дисперсию Var(X) = np(1-p) = 1.05.
Ответ: примерно 0.309.

Теорема Пуассона Звонки в кол-центр распределены по пуассоновскому процессу со средним λ = 4 звонка в час. Найдите вероятность, что за час будет ровно 6 звонков: P(X = 6). Ответ:

P(X = 6) = e^(-4) 4^6 / 6! = e^(-4) · 4096 / 720 ≈ 0.1042.
Ответ: примерно 0.104.

Центральная предельная теорема (Муавра–Лапласа) и её применение Пусть X_i — независимы и одинаково распределены как бернуллиевский эксперимент с p = 0.5. Пусть S_n = X_1 + ... + X_n, для n = 100. Используя ЦПТ, приближенно найдите P(47 ≤ S_100 ≤ 53). Учтите непрерывное приближение (continuity correction) по нормальному распределению. Ответ:

μ = n p = 50, σ^2 = n p q = 100·0.5·0.5 = 25, σ = 5.
Применяем коррекцию: 46.5 ≤ S_100 ≤ 53.5.
z1 = (46.5 − 50)/5 = −0.7, z2 = (53.5 − 50)/5 = 0.7.
P ≈ Φ(0.7) − Φ(−0.7) = 2Φ(0.7) − 1. Значение Φ(0.7) примерно 0.758. Поэтому P ≈ 2·0.758 − 1 ≈ 0.516.
Ответ: примерно 0.516 (51.6%).

Локальная теорема Муавра–Лапласа Рассмотрим X_i — независимы и распределены по Бернулли(p = 0.5). Пусть S_100 = ∑ X_i. По локальной теореме Муавра–Лапласа найдите приближенное значение P(S_100 = 50) и сравните с точным значением биномиального распределения. Ответ:

Локальная теорема: P(S_n = k) примерно равно (1 / sqrt(2π n p q)) · exp(-(k − n p)^2 / (2 n p q)).
Для n = 100, p = q = 0.5: npq = 25, k = 50.
Приближенно: P(S_100 = 50) ≈ 1 / sqrt(2π·100·0.25) = 1 / sqrt(50π) ≈ 1 / 12.533 ≈ 0.0798.
Точное значение: P(S_100 = 50) = C(100,50) / 2^100 ≈ 0.079589.
Сравнение: локальная формула даёт примерно 0.0798, точное значение ≈ 0.07959; разница очень мала.
Ответ: приближенное значение по локальной теореме ≈ 0.0798; точное значение ≈ 0.07959.

Если нужно, могу оформить тест в виде формуляра или подготовить вариант для распечатки с пустыми полями под решения учеников.

Бесплатный сервис «Учительская»

Популярные тесты

Тест по истории на тему: "Александр III: особенности внутренней политики"

Итоги теста