Выполнение типового расчета по теории вероятностей

Московский государственный технический университет 
имени Н.Э. Баумана 
 
 
 
 
 
 
 
 
Л.Г. Ветров, А.Л. Сунчалина, В.И. Тимонин 
 
 
 
 
ВЫПОЛНЕНИЕ ТИПОВОГО РАСЧЕТА 
ПО ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ 
 
 
 
Методические указания 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Москва 
Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана 
2011  

УДК 519.2.21 
ББК 22.17 
        В39 
 
 
Рецензент А.В. Котович 
 
 
 
В39 
Ветров Л. Г. 
Выполнение типового расчета по теории вероятностей : 
метод. указания / Л. Г. Ветров, А. Л. Сунчалина, В. И. Тимонин. — М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. — 
35 с. [1]: ил. 
Приведены примеры решения задач типового расчета по базовому курсу «Теория вероятностей и математическая статистика». 
Рассмотрены задачи, посвященные определению вероятностей событий в классической схеме, а также геометрических вероятностей. 
Даны решения задач на применение формулы полной вероятности и 
формулы Байеса. Исследованы методы анализа распределений непрерывных и дискретных случайных величин, а также преобразований этих распределений при соответствующих изменениях случайных величин. Часть задач посвящена определению различных характеристик случайных векторов и распределению функций от 
компонент этих векторов.  
Для студентов 2-го и 3-го курсов факультетов «Машиностроительные технологии», «Инженерный бизнес и менеджмент», «Робототехника и комплексная автоматизация». 
Рекомендовано Учебно-методической комиссией НУК ФН 
МГТУ им. Н.Э. Баумана. 
 
 
УДК 519.2.21 
                                                                                               ББК 22.17 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
© МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011 
 
2

 
ВВЕДЕНИЕ 
Методические указания предназначены для приобретения студентами 2-го и 3-го курсов факультетов «Машиностроительные технологии», «Инженерный бизнес и менеджмент», «Робототехника и комплексная автоматизация» навыков самостоятельного решения различных задач по теории вероятностей, подготовки их к изучению 
специальных дисциплин, базирующихся на методах теории вероятностей (математической статистики, теории надежности, управления рисками и др.). В методических указаниях подробно рассмотрены примеры решения задач из различных разделов теории 
вероятностей — вычисление вероятностей в классической схеме, 
геометрических вероятностей, условных вероятностей с применением формул Байеса и полной вероятности. Большое внимание 
уделено анализу распределений случайных величин — дискретных, непрерывных, скалярных и векторных. Проанализированы 
методы определения распределений функций от случайных величин (как скалярных, так и векторных). 
Для овладения материалом студентам необходимо знание 
стандартных курсов математического анализа — дифференциального и интегрального исчислений одной и нескольких переменных, — читаемых в МГТУ им. Н.Э. Баумана. 
Ввиду ограниченности объема издания в методических указаниях отсутствуют теоретические сведения по рассматриваемой 
дисциплине. Их можно найти в литературе, рекомендованной 
учебными планами МГТУ им. Н.Э. Баумана (см., например, [1, 2]).  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
3

 
1. ПРИМЕРЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ 
Пример 1. Одновременно подбрасывают две игральные кости. 
Найти вероятность того, что сумма выпавших очков: 1) равна 8; 
2) меньше 6; 3) больше 7; 4) заключена в промежутке [4; 8]. 
Решение. В качестве пространства элементарных исходов 
данного эксперимента будем использовать множество упорядоченных пар: 
{
( , ),
1, ...,6,
1, ...,6}
i j
i
j



 (здесь i  и j  — 
число очков, выпавших соответственно на первой и второй кости). 
Таким образом, общее число элементарных исходов 
36.
N 
 
В рамках классической схемы вероятность любого события вычисляется как отношение числа благоприятных исходов к общему 
числу исходов. Элементарные исходы, благоприятные для каждого 
из интересующих нас событий, отмечены на рис. 1. 
 
 
Рис. 1. Диаграммы благоприятных элементарных исходов 
 
Таким образом, 
1
5/ 36;
p 
 
2
10/36
5/18;
p 

 
3
15/36
p 
 
5/12;

4
23/ 36.
p 
 
Пример 2. На интервале времени [0;
] = [0;120]
T
 в случайный 
момент t1 включается радиолокационная станция (РЛС), которая 
сканирует местность в течение времени 
1
15.

 В другой случайный момент 2
t  появляется цель, которая находится в зоне видимости РЛС в течение времени 
2
10.


 Найти вероятность того, что 
РЛС запеленгует цель. 
 
4