Средняя квадратичная ошибка высотомера 15 м

Обучайтесь и развивайтесь всесторонне вместе с нами, делитесь знаниями и накопленным опытом, расширяйте границы знаний и ваших умений.

поделиться знаниями или
запомнить страничку

• Все категории
• экономические
  43,667
• гуманитарные
  33,655
• юридические
  17,917
• школьный раздел
  612,019
• разное
  16,908

0 / 0 / 0 Регистрация: 12.03.2021 Сообщений: 16
	1
Сколько нужно установить таких приборов на самолете? 12.03.2021, 17:36. Показов 982. Ответов 4 Средняя квадратическая ошибка высотомера = 15 м. Сколько нужно установить таких приборов на самолете, чтобы с надежностью 0,99 ошибка средней высоты x не превышала бы по абсолютному значению 25 м, предполагая нормальное распределение ВВ Х? Подскажите как это решить, пожалуйста! Ответ должен получиться: больше трёх. 0

Диссидент 27499 / 17187 / 3784 Регистрация: 24.12.2010 Сообщений: 38,716
12.03.2021, 21:23	2
Есть такое «правило трех сигм» Но я его не помню…. 0

0 / 0 / 0 Регистрация: 12.03.2021 Сообщений: 16
12.03.2021, 22:14  [ТС]	3
Это правило утверждает, что вероятность того, что случайная величина отклонится от своего математического ожидания более чем на три среднеквадратических отклонения, практически равна нулю. Правило справедливо только для случайных величин, распределенных по нормальному закону. Но не совсем понимаю, как это тут применить? 0

Диссидент 27499 / 17187 / 3784 Регистрация: 24.12.2010 Сообщений: 38,716
12.03.2021, 23:13	4
Сообщение от Decaf практически равна нулю. не, чуток не так, насколько я еще помню. Точное число. Оно прямо дает ответ к вашей задаче 0

1944 / 1054 / 160 Регистрация: 06.12.2012 Сообщений: 4,634
13.03.2021, 04:55	5
Сообщение от Decaf Средняя квадратическая ошибка высотомера = 15 м. Сколько нужно установить таких приборов на самолете, чтобы с надежностью 0,99 ошибка средней высоты x не превышала бы по абсолютному значению 25 м, предполагая нормальное распределение ВВ Х? 1

51

Математическое ожидание случайной величины X 2 находим по первой формуле (8.7)

n	0,4 + 22	0,3 + 32 0,1 + 42 0,2 =15,3.
M [ X 2 ] = ∑ xi2 pi = (−5)2
i =1

Теперь находим дисперсию по формуле (8.6)

D[ X ] = M [ X 2 ] − (mX )2 =15,3 − (−0,3)2 =15,21.

Находим среднее квадратическое отклонение

σ[ X ] =	D[ X ] = 15,21 = 3,9.
Ответ: mX = −0,3;	DX =15,3; σ X = 3,9.
Пример 7. Случайная величина Х задана функцией рас-
пределения	0,	x ≤ 0,
F (x) =
1 − 0,5cos x, 0 < x < π ,
		x ≥ π.
	1,

Найти математическое ожидание, дисперсию, среднее квадратическое отклонение.

Решение. Сначала найдем плотность распределения f (x) по формуле f (x) = F ‘(x).

0,5sin x,	x (0;π ),
f (x) =	x (0;π ).
0,

Математическое ожидание находим по формуле (8.5)

∞ π

M [ X ] = ∫ xf (x)dx = 0,5∫ xsin xdx = π / 2.

При этом для нахождения интеграла используем формулу интегрирова-

ния по частям. Далее находим математическое ожидание X 2 по второй формуле (8.7)

∞	π
M [ X 2 ] = ∫	x2 f (x)dx = 0,5∫ x2 sin xdx =0,5(π 2 − 4).
−∞	0

При вычислении интеграла дважды использовалась формула интегрирования по частям. Теперь находим дисперсию по формуле (8.6)

D[ X ] = M [ X 2 ] − (mX )2 = 0,5(π 2 − 4) − π 2 / 4 = π 2 / 4 − 2.

Значит, σ[ X ] = D[ X ] = π 2 − 8.

Ответ: mX = π / 2; DX = 0,25(π 2 − 8); σ X = 0,5 π 2 − 8.

Пример 8. Непрерывная случайная величина Х распределена по закону Лапласа

52

f (x) = b exp(− | x |).

Найти коэффициент b, коэффициент асимметрии, коэффициент эксцесса.

Решение. Для нахождения b воспользуемся свойством (8.12) плотности распределения.

∞ ∞ ∞

∫ f (x)dx = ∫b exp(− | x |)dx =2b ∫exp(−x) = 2b =1.

−∞ −∞ 0

Отсюда b=0,5. Математическое ожидание

∞ ∞

M [ X ] = ∫ x f (x)dx = 0,5 ∫ x exp(− | x |)dx = 0,

−∞ −∞

потому что подынтегральная функция нечетна. Дисперсия равна

∞	∞
D[ X ] = m[ X 2 ] − (mX )2 = ∫	x2 f (x)dx = 0,5 ∫ x2 exp(− | x |)dx.
−∞	−∞

Так как подынтегральная функция четна, то

∞

D[ X ] = 2 0,5∫ x2 exp(− | x |)dx =2.

0

При этом используется двукратное интегрирование по частям. Тогда

σ[ X ] = D[x] = 2.

Находим центральный момент третьего порядка по формуле

∞ ∞

µ3[ X ] = M [( X − mX )3 ] = ∫ x3 f (x)dx = 0,5 ∫ x3 exp(− | x |)dx = 0.

−∞ −∞

Последний интеграл равен 0, потому что подынтегральная функция нечетна. Значит, коэффициент асимметрии

A[x] = µ3[ X ]/σ 3X = 0.

Находим центральный момент четвертого порядка по формуле

∞	∞
µ4[ X ] = M [( X − mX )4 ) = ∫	x4 f (x)dx = 0,5 ∫ x4 exp(− | x |)dx =
−∞	−∞
∞

= 2 0,5∫ x4 exp(− | x |)dx.

0

К последнему интегралу применим четырежды формулу интегрирования по частям и получим 4[ X ] = 24. Значит,

E[ X ] = µ4[ X ]:σ X4 − 3 = 24 / 4 − 3 = 3. Ответ: b = 0,5; A[ X ] = 0; E[ X ] = 3.

8.1. Составить закон распределения случайной величины Х — числа появления герба при двух бросаниях монеты.

53

8.2.Устройство состоит из трех независимо работающих элементов. Вероятность отказа каждого элемента при включении равна 0,1. Составить закон распределения числа элементов, отказавших при включении.

8.3.Три стрелка стреляют по одной мишени. Вероятность попадания

вмишень при одном выстреле для первого стрелка равна 0,2, для второго — 0,4, для третьего — 0,5. Пусть Х — число попаданий в мишень при одном залпе. Составить закон распределения Х, записать функцию распределе-

ния F(x).

8.4.В партии из 6 деталей стандартны 4 детали. Наудачу отобраны 3 детали. Составить закон распределения случайной величины Х — числа стандартных деталей среди отобранных.

8.5.Вероятность того, что стрелок попадет в мишень при одном выстреле, равна 0,8. Стрелку выдаются патроны до тех пор, пока он не промахнется. Составить закон распределения Х — числа патронов, выданных стрелку.

8.6.Испытывается 5 однотипных приборов; вероятность отказа каждого не зависит от отказов остальных и составляет 0,2. Пусть Х — число отказавших за время испытаний приборов. Составить закон распределе-

ния Х, найти моду, вычислить вероятности событий: a) X = 0; б) X < 3;

в) X ≥ 4.

8.7.Случайная величина Х задана на всей числовой оси функцией распределения F(x)= 0,5+ 1/π arctg x. Найти вероятность того, что в ре-

зультате испытания Х примет значение: а) заключенное в промежут-

ке [0; 1); б) заключенное в промежутке [-1; 3 ).

8.8. Случайная величина Х задана функцией распределения

	0,							x ≤ 2,
			1		x
	F (x) = 0,5	+			arcsin		,	− 2 < x < 2,
	π	2
					x ≥ 2.
	1,

Найти вероятность того, что в результате испытания Х примет значение: а) из промежутка [-1; 1); б) из промежутка [0; 5); в) из промежутка [-3; 1).

8.9. Случайная величина Х задана функцией распределения

0,	x ≤ 0,
	2 ,	0 < x ≤1,
F (x) = x
		x >1.
1,

Найти вероятность того, что в результате четырех испытаний: а) Х ровно три раза примет значение из промежутка [0,25; 0,75); б) Х ровно два раза примет значение из промежутка [-0,5; 0,5).

8.10. Задана плотность распределения непрерывной случайной вели-

чины: f (x) = x − 0,5 при x [1;2]; f (x) = 0 при x [1;2].

роятностью p3 . Зная, что mX = 8, найти x3 , p3.

55

8.18. Дан перечень возможных значений дискретной случайной величины Х: x1 =1, x2 = 2, x3 = 3, а также известны M[X]=2,3 и M[X]=5,9.

Найти вероятности, соответствующие возможным значениям Х.

8.19. В новогодней лотерее на каждые 100 билетов 10 билетов выигрывают по 1 руб., 5 билетов — по 3 руб., 2 билета — по 5 руб., 1 билет — 10 рублей. Найти среднюю величину выигрыша на один билет.

8.20. В коробке 7 белых и 3 черных шара. Наудачу извлекаются два шара. Найти математическое ожидание числа шаров черного цвета среди вытащенных.

8.21. Найти дисперсию и среднее квадратическое отклонение слу-

чайной величины Х, заданной рядом распределения
				Х	0	1		2
				р	0,4	0,5		0,1
8.22. Найти дисперсию и среднее квадратическое отклонение слу-
чайной величины Х, заданной рядом распределения
				Х	4,3	5,1		10,6
				р	0,2	0,3		0,5
8.23. Найти дисперсию и среднее квадратическое отклонение слу-
чайной величины Х, заданной рядом распределения
	Х	0	1	2		3
	р	0,4	0,3	0,2		0,1
8.24. Дискретная случайная величина Х может принимать только два
значения x1 и x2 , причем x1 < x2 . Зная, что	P( X = x1) = 0,6, M [ X ] =
=1,4, D[ X ] = 0,24,	найти закон распределения Х.
8.25. Дискретная случайная величина Х может принимать только два
значения	x1	и	x2 ,		причем,		x1 < x2 .	Зная,	что

P( X = x1 ) = 0,2, M [ X ] = 2,6, σ[ X ] = 0,8, найти закон распределения Х.

8.26. Дискретная случайная величина Х может принимать только три возможных значения: x1 =1, x2 , x3 , причем, x1 < x2 < x3. Зная, что

P( X = x1) = 0,3, P( X = x2 ) = 0,2, M [ X ] = 2,2, D[ X ] = 0,76, найти закон распределения Х.

8.27. В техническом устройстве работают независимо два блока. Вероятность безотказной работы первого блока равна 0,4, второго — 0,7. Пусть Х — число работающих блоков. Найти M[X], D[X], σ[X].

8.28. Из урны, содержащей 4 белых и 6 черных шаров, случайным образом и без возвращения извлекаются 3 шара. Пусть Х — число белых шаров в выборке. Найти моду, математическое ожидание и дисперсию Х.

56

8.29. Непрерывная случайная величина Х задана плотностью распре-

деления f (x) = ax cos x при x [0;π / 2]; f (x) = 0 при x [0;π / 2].

Найти параметр a и математическое ожидание.

8.30. Непрерывная случайная величина Х задана плотностью распределения

f (x) =	1	при x (−1;1); f (x) = 0 при x (−1;1).

π 1− x 2

Найти моду, медиану, математическое ожидание, дисперсию. 8.31. Случайная величина Х задана функцией распределения

F (x) = 0 при x (−∞;0]; F (x) = ax2 при x (0;5); F (x) =1 при x [5;∞). Найти параметр a . Найти дисперсию и среднее квадратическое

отклонение.

8.32. Случайная величина Х распределена по закону:

f (x) = (a− | x |) / a2 , если | x |≤ a; f (x) = 0 , если | x |> a.

Найти моду, медиану, математическое ожидание, дисперсию, коэффициенты асимметрии и эксцесса, квантиль порядка 0,82.

8.33. Случайная величина Х подчиняется закону арксинуса с плотностью распределения

f ( x ) = π1 / a2 − x2 при x (−a;a); f (x) = 0 при x (−a;a),

где a > 0 — параметр распределения. Найти функцию распределения, вычислить моду, медиану, квантиль порядка 0,75, а также математическое ожидание и дисперсию.

8.34. Случайная величина Х подчиняется закону Релея с плотностью распределения

	x		x	2
			exp(−				), x ≥ 0,
	2	2σ	2
σ
f (x) =
0,						x < 0,

где σ> 0 — параметр распределения. Найти функцию распределения, вычислить моду, медиану, квантиль порядка 0,8, а также математическое ожидание и дисперсию.

9. ОСНОВНЫЕ ТИПЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ НЕПРЕРЫВНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН

Непрерывная случайная величина Х называется распределенной равномерно на отрезке [a; b], если ее плотность распределения постоянна на данном отрезке и равна 0 вне его, т.е.

1	при x [a;b],
f (x) = b − a	(9.1)
0	при x [a;b].

57

Известно, что для равномерно распределенной случайной величины ее ма-

тематическое ожидание	mX = (b − a) / 2, дисперсия	DX = ( b − a )2 / 12.
Вероятность попадания	равномерно распределенной случайной величины

в интервал может быть найдена либо по формуле (8.1), либо по формуле

(8.3).

Непрерывная случайная величина Х называется нормально распреде-

ленной (распределенной по закону Гаусса), если плотность ее распределе-

ния имеет вид

	f (x) =		1	exp(−(x − a)2 /σ 2 ).	(9.2)
	σ	2π
	При этом параметры a,σ	имеют определенный вероятностный смысл:
	a = mX является математическим ожиданием, σ =	D[X ]	— средним

квадратическим отклонением Х. Для нормально распределенной случайной величины Х вероятность ее попадания в интервал (α; β) находится по формуле

		β − a		α − a
	P(α < X < β ) = Φ			− Φ		,	(9.3)
	σ	σ

где Ф(х)- функция Лапласа. (Более подробно о Ф(х) см. в п.7.) Непрерывная случайная величина Х называется распределенной по

показательному (экспоненциальному) закону, если плотность ее распре-

деления имеет вид

0	при	x < 0,
f (x) =	при	x ≥ 0,
λ exp(−λx)

где λ>0 — параметр распределения. Для показательного распределения

mX =1/ λ, DX =1/ λ2 .

Показательное распределение широко используется для расчета надежности различных систем (радиотехнических, электрических, механических и т.п.). Под надежностью понимается способность системы не отказывать в работе. Оказывается, время безотказной работы системы со случайными отказами имеет показательный закон распределения. Количественной характеристикой надежности является функция надежности R(t) , равная вероятности безотказной работы системы за время от 0 до t .

Известно, что если в системе происходят только случайные отказы, то функция надежности имеет вид

где λ =1/ tср , tcp − среднее время безотказной работы системы.

Пример 1. Известно, что передатчик может начать работу в любой момент времени между 12 и 14 часами. Какова вероятность того, что начало передачи придется ждать не более 15 минут?

58

Решение. Пусть Х(ч) — время начала работы передатчика. Поскольку передача может начаться в любой момент между 12 и 14 часами и все моменты равновозможны, следует считать, что Х — случайная величина, равномерно распределенная в промежутке [12; 14]. Тогда ее плотность

распределения согласно	(9.1) примет вид:	f (x) = 0,5 при
x [12;14]; f (x) = 0 при x [12;14].
Искомую вероятность находим по формуле (8.3).
	12,25
P(12 < X <12,25) =	∫0,5dx = 0,125.

12

При этом учтено, что 15 мин. = 0,25 ч.

Ответ: 0,125.

Пример 2. Средняя квадратическая ошибка высотомера составляет 15 м. Какова вероятность того, что самолет уклонится от расчетной высоты не более чем на 20 м?

Решение. Пусть Х(м) — ошибка высотомера. Известно, что ошибки измерений подчиняются нормальному закону, поэтому Х имеет нормальный закон распределения с плотностью распределения (9.2), где а=0 м, σ=15 м. Согласно условию нам следует определить вероятность события

–20 м<Х<20 м; вероятность этого события находим по формуле (9.3). Получаем

P( −20 м < X < 20 м ) =Φ( 20 / 15 ) −Φ( −20 / 15 ) = 2Φ( 1,33 ) = 0,816.

Ответ: 0,816.

Пример 3. Устройство состоит из трех независимо работающих блоков; его функциональная схема изображена на рис. 9.1. Зная, что среднее время безотказной работы для 1,2,3 блоков составляет соответственно 100 ч, 200 ч, 150 ч, найти вероятность безотказной работы устройства в течение 100 часов.

Решение. Найдем функции надежности для каждого блока. Учиты-

вая, что tcp1 = 100ч, tcp 2 = 200ч, tcp 3	= 150ч, имеем согласно (9.4)
R1(t) = exp(−t / tcp1) = exp(−t /100),	R2 (t) = exp(−t / tcp2 ) = exp(−t / 200),
R3 (t) = exp(−t / tcp3 ) = exp(−t /150).	Находим вероятности безотказной ра-

боты каждого блока в течение 100 часов. Получаем

	a		b			p	= R (100) = e−1	= 0,368,
	1	2
						1	1
							p	2	= R (100) = e−0,5	= 0,607,
								2
		3					p	3	= R (100) = e−2 / 3	= 0,513.
								3

Рис. 9.1. Далее, так как вероятность отказа цепи a — b составляет (1-0,368)(1-0,513) = 0,308, то вероятность ее работы

59

равна 1-0,308 = 0,692. Значит, вероятность работы всего устройства равна 0,692 0,607 = 0,42.

Ответ: 0,42.

9.1.Для равномерно распределенной на [a; b] случайной величины Х найти функцию распределения.

9.2.Автобусы маршрута № 5 идут строго по расписанию. Интервал движения 5 минут. Найти вероятность того, что пассажир, подошедший к остановке, будет ожидать очередной автобус менее 3 минут.

9.3.Минутная стрелка электрических часов перемещается скачком в конце каждой минуты. Найти вероятность того, что в данное мгновение часы покажут время, которое отличается от истинного не более чем на

20 с.

9.4.Цена деления шкалы амперметра равна 0,1 А. Показания округляются до ближайшего целого деления. Найти вероятность того, что при отсчете будет сделана ошибка, превышающая по модулю 0,02А.

9.5.Цена деления шкалы измерительного прибора равна 0,2. Показания прибора округляются до ближайшего целого деления. Найти вероятность того, что при отсчете будет сделана абсолютная ошибка: а) меньшая 0,04; б) большая 0,05.

9.6.Из банки, содержащей 2 л воды, отлили произвольное ее количество. Какова вероятность того, что в банке останется не более 0,5 л воды?

9.7.Написать плотность распределения нормально распределенной случайной величины Х, зная, что М[Х] = 3, D[X] = 16.

9.8.Математическое ожидание нормально распределенной случайной величины равно 5, дисперсия равна 4. Записать ее плотность распределения и функцию распределения. Определить квантили порядков 0,7 и

0,99.

9.9.Математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение нормально распределенной случайной величины Х соответственно равны 10 и 2. Найти вероятность того, что в результате испытания Х примет значение, заключенное в интервал (12, 14).

9.10.Процент содержания золы в угле является нормально распределенной случайной величиной с математическим ожиданием 16% и средним квадратическим отклонением 4%. Определить вероятность того, что

внаудачу взятой пробе угля будет от 12 до 24% золы.

9.11.Производится измерение диаметра вала двигателя без систематических ошибок. Случайные ошибки измерения Х подчинены нормальному закону со средним квадратическим отклонением, равным 10 мкм. Найти вероятность того, что измерение будет произведено с ошибкой, не превосходящей по абсолютной величине 15 мкм.

9.12.Бомбардировщик, пролетевший вдоль моста, длина которого

60

30 м, сбросил бомбу. Случайная величина Х (расстояние от центра моста до места падения бомбы) распределена нормально с математическим ожиданием, равным нулю, и средним квадратическим отклонением, равным 6 м. Найти вероятность попадания бомбы в мост. Считается, что мост имеет ширину, достаточную для попадания в него бомбы.

9.13.Случайная величина Х распределена нормально с математическим ожиданием 25. Вероятность попадания Х в интервал (10; 15) равна 0,2. Найти вероятность попадания Х в интервал (35; 40).

9.14.Случайная величина Х распределена нормально с математическим ожиданием 10 и средним квадратическим отклонением 5. Найти интервал, симметричный относительно математического ожидания, в который с вероятностью 0,9973 попадет в результате эксперимента величина Х.

9.15.Станок-автомат изготовляет шарики для подшипников, причем контролируется их диаметр Х. Считая Х нормально распределенной случайной величиной с математическим ожиданием 10 мм и средним квадратическим отклонением 0,1 мм, найти интервал, симметричный относительно математического ожидания, в котором с вероятностью 0,9973 будут заключены диаметры изготовленных шариков.

9.16.Математическое ожидание и дисперсия нормально распределенной случайной величины Х соответственно равны 10 и 9. Найти вероятности того, что в результате трех испытаний: а) Х трижды попадет в интервал (9; 12); б) Х дважды попадет в интервал (7; 19).

9.17.Плотность распределения случайной величины Х имеет вид

f (x) = γ exp(−x2 + 2x − 3). Установить тип распределения, найти пара-

метр γ, математическое ожидание и дисперсию, вероятность выполнения неравенства: -1/3 < X < 4/3.

9.18.Найти плотность и функцию распределения показательного распределения, если его математическое ожидание равно 0,2. Для данного распределения найти квантили порядка 0,7 и 0,85.

9.19.Непрерывная случайная величина Х распределена по показательному закону, заданному плотностью распределения

f (x) = 0,04exp(−0,04x) при x ≥ 0; f (x) = 0 при x < 0.

Найти вероятность того, что в результате испытания Х попадет в интервал

(1; 2).

9.20.Время ожидания в очереди имеет показательный закон распределения со средним временем ожидания 20 мин. Какова вероятность того, что покупатель потратит на покупку не менее 10 и не более 15 мин?

9.21.Время исполнения заказа на ремонт радиоаппаратуры имеет показательный закон распределения со средним временем исполнения в 5 суток. Какова вероятность того, что сданный Вами в мастерскую магнитофон починят не ранее чем через 4 суток?

P(-100<X<100) < 0.9

Ф(z) = 0.9

http://eswf.uni-koeln.de/glossar/surfstat/normal.htm

z = 1.645

z*sigma < 100
sigma < 100/1.645
sigma < 60.79
sigma = 60