В нашей библиотеке: 321 книг 226 авторов 0 статей За всё время нас посетило 836873 человек которые просмотрели 16649945 страниц.
Читатели оставили 10 отзывов о писателях, 68 отзывов о книгах и 6 о сайте


Название: Основы статистики с элементами теории вероятностей для экономистов

Автор: Ниворожкина Людмила Ивановна

Жанр: Учебники, лекции и словари

Рейтинг:

Просмотров: 2287

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |




2. элементы теории вероятностей

2.1. Определение вероятности и свойства, вытекающие из ее определения,

классификация событий, диаграммы Венна

 

Под  вероятностью  в  широком  смысле  понимают  количественную  меру  неопределенности или число, которое выражает степень уверенности в наступлении того или иного случайного события. Например, нас  может  интересовать вероятность того,  что  объем  продаж  некоторого продукта  не упадет, если цены вырастут, или вероятность того, что строительство нового дома завершится в срок.

Случайным называется событие, которое может произойти или не произойти в результате некоторого испытания. В дальнейшем для простоты мы будем опускать термин «случайный».

Испытание (опыт, эксперимент) — это процесс, включающий определенные условия и приводящий к одному из нескольких возможных исходов. Исходом опыта может быть результат наблюдения или измерения (табл. 2.1).

Единичный, отдельный исход испытания называется элементарным событием.

Случайное событие может состоять из нескольких элементарных событий, подразделяющихся на достоверные,   невозможные,   совместные,   несовместные,   единственно   возможные,   равновозможные,

противоположные.

 

Таблица 2.1

 

Испытание

Исход испытания

Подбрасывание монеты Контроль качества деталей Продажа квартиры

Результат футбольного матча

Цифра, герб

Годная, бракованная Продана, не продана Победа, проигрыш, ничья

 

 

Событие, которое обязательно произойдет в результате испытания, называется достоверным.

Например, если в урне содержатся только белые шары, то извлечение из нее белого шара есть событие достоверное; другой пример, если мы подбросим вверх камень, то он обязательно упадет на землю в силу действия закона притяжения, т. е. результат этого опыта заведомо известен. Достоверные

события условимся обозначать символом Ω.

Событие, которое не может произойти в результате данного опыта (испытания), называется

невозможным.  Извлечение  черного  шара  из  урны  с  белыми  шарами  есть  событие  невозможное;

выпадение  выигрыша  на  все  номера  облигаций  в  каком-либо  тираже  выигрышного  займа  также невозможное событие. Невозможное событие обозначим ø.

Достоверные и невозможные события, вообще говоря, не являются случайными.

Несколько событий называются совместными, если в результате эксперимента наступление одного из них не исключает появления других. Например, при бросании 3 монет выпадение цифры

на одной не исключает появления цифр на других монетах.

В магазин вошел покупатель. События «В магазин вошел покупатель старше 60 лет» и «В магазин вошла женщина» — совместные, так как в магазин может войти женщина старше 60 лет.

Несколько событий называются несовместными в данном опыте, если появление одного из них исключает появление других. Например, выигрыш, ничейный исход и проигрыш при игре в шахматы (одной партии) — 3 несовместных события.

События называются единственно возможными, если в результате испытания хотя бы одно из них обязательно произойдет (или 1, или 2, или... или все события из рассматриваемой совокупности событий произойдут; одно точно произойдет). Например, некая фирма рекламирует свой товар по радио и в газете. Обязательно произойдет одно и только одно из следующих событий: «Потребитель услышал о товаре по радио», «Потребитель прочитал о товаре в газете», «Потребитель получил информацию о товаре по радио и из газеты», «Потребитель не слышал о товаре по радио и не читал газеты». Эти 4 события единственно возможные.

Несколько событий называются равновозможными, если в результате испытания ни одно из них не имеет объективно большую возможность появления, чем другие. При бросании игральной кости появление каждой из ее граней — события равновозможные.

Два  единственно  возможных  и  несовместных  события  называются  противоположными.

Купля и продажа определенного вида товара есть события противоположные.

 

Совокупность  всех  единственно  возможных  и  несовместных  событий  называется  полной группой событий.

Различные события и действия с ними удобно рассматривать с помощью так называемых диаграмм

Венна (по имени английского математика-логика Джона Венна).

Изобразим полную группу событий в виде квадрата, тогда круг внутри квадрата будет обозначать некоторое событие, скажем. А, а точка - элементарное событие - Е (рис. 2.1).

 

Рис. 2.1 демонстрирует два противоположных события А и не А, которые дополняют друг друга до полной группы событий. Противоположное событие обозначается Ā.

Пересечение А и В (обозначается как А ∩  В) есть набор, содержащий все элементы, которые

являются членами и А и В (рис. 2.2).

 

Рис. 2.2

Объединение А  и  В  (обозначается A  ∪  В)  есть набор,  содержащий все элементы, которые

являются членами или А, или В, или А и В вместе.

Полную группу можно определить так:

 

тогда {А1, А2, ..., Аn} — полная группа событий.

Вероятностью  появления  события  А  называют  отношение  числа  исходов, благоприятствующих наступлению этого события, к общему числу всех единственно возможных и несовместных элементарных исходов.

Обозначим число благоприятствующих событию А исходов через М, а число всех исходов — N:

P(A)=M/N,      (2.1)

где М — целое неотрицательное число, 0 ≤ М ≤   N.

Другой тип объективной вероятности определяется исходя из относительной частоты (частости)

появления события. Например: если некоторая фирма в течение времени провела опрос 1 000 покупателей нового сорта напитка и 20 из них оценили его как вкусный, то мы можем оценить вероятность того, что потребителям понравится новый напиток как 20/1 000 = 0,02. В этом примере 20

— это частота наступления события, а 20/1 000 = 0,02 — это относительная частота.

Относительной частотой события называется отношение числа испытаний т, при которых событие появилось, к общему числу проведенных испытаний п.

 

W(A) == т/п    (2.2)

где т — целое неотрицательное число, 0 ≤ т≤   п.

Статистической вероятностью события А называется относительная частота (частость) этого

события, вычисленная по результатам большого числа испытаний. Будем обозначать ее Р*(А).

Следовательно,

 

 

 
При очень большом числе испытаний статистическая вероятность приближенно равна классической вероятности, т. е.

 

Для определения вероятности выпадения 1 или 2 при подбрасывании кости нам необходимо только знать «модель игры», в данном случае — кость с 6 гранями. Мы можем определить наши шансы теоретически, без подбрасывания кости, это априорная (доопытная) вероятность. Во втором примере мы можем определить вероятность только по результатам опыта, это — апостериорная (послеопытная) вероятность. То есть классическая вероятность — априорная, а статистическая — апостериорная.

Какой бы вид вероятности ни был выбран, для их вычисления и анализа используется один и тот же набор математических правил.

Свойства вероятности, вытекающие из классического определения.

1. Вероятность достоверного события равна 1, т. е. P(Ω) =1.

Действительно, если событие А = Ω, то М = N, значит,

Р(Ω) = N/N = 1.

2. Если событие невозможное, то его вероятность равна 0, т. е.

Р(∅)= 0.

Если А = ∅, то оно не осуществится ни при одном испытании, т. е.

М = 0 и Р(∅) = 0/N = 0.

3. Вероятность случайного события есть положительное число, заключенное между 0 и 1.

В самом деле, так как 0≤ M ≤ N, 0≤ M/N ≤ 1, т. е. 0 ≤ Р(А) ≤ 1.

4. Сумма вероятностей противоположных событий равна 1, т. е. Р(А) + Р(А) = 1. В самом деле,

Р(А) = (N - M)/N = 1 - M/N = 1 - P(A), следовательно,

 

Р(А)+Р(А)=1.  (2.3)

Например, если вероятность извлечения туза из колоды, состоящей из 52 карт, равна 4/52, то вероятность извлечения карты, не являющейся тузом, равна

1 - 4/52 = 48/52

Пример 1. Магазин в целях рекламы нового товара проводит лотерею, в которой 1 главный приз, 5 вторых, 100 — третьих и 1 000 — четвертых. В конце рекламного дня выяснилось, что лотерейные билеты получили 10 000 покупателей. По правилам розыгрыша после извлечения выигрышного билета он возвращается в урну, и покупатель не может получить более одного выигрыша. Чему равна вероятность того, что покупатель, который приобрел рекламируемый товар: а) выиграет 1-й приз; б) выиграет хотя бы 1 приз; в) не выиграет ни одного приза?

Решение, а) Определим событие А: «Покупатель выиграл 1-й приз». Согласно условию задачи, в лотерее участвовало 10 000 покупателей, отсюда общее число испытаний N = 10 000, а число исходов, благоприятствующих событию А, М = 1. Все исходы являются равновозможными, единственно возможными и несовместными элементарными событиями. Следовательно, по формуле классической вероятности:

б) определим событие В: «Покупатель выиграл хотя бы 1 приз». Для этого события число благоприятствующих исходов

 

М = 1 + 5 +100 + 1 000 = 1 106. P(B) = M/N = 1106/10 000 = 0,1106;

 

в) событие «Покупатель не выиграет ни одного приза» — противоположное событию В: «Покупатель выиграет хотя бы один приз», поэтому обозначим его как B . По формуле (2.3) найдем

 

Р(В) =1- Р(В) = 1 - 0,1106 = 0,8894 .

Ответ. Вероятность того, что покупатель выиграет 1-й приз равна 0,0001, один приз — 0,1106, не выиграет ни одного приза — 0,8894.

 

Пример 2. Структура занятых в региональном отделении крупного банка имеет следующий вид

(табл. 2.2):

Таблица 2.2

 

Структура

Женщины

Мужчины

Администрация

25

15

Операционисты

35

25

 

 

Если один из служащих выбран случайным образом, то какова вероятность, что он: а) мужчина-

администратор; б) женщина-операционист; в) мужчина; г) операционист?

Решение.

а) В банке работают 100 человек, N = 100.

Из них 15 - мужчины-администраторы, М = 15. следовательно,

 

Р(мужчина-администратор) = 15/100 = 0,15.

б) 35 служащих в банке - женщины-операционисты, следовательно,

 

P(женщина-операционист) == 35/100 = 0,35.

 

в) 40 служащих в банке - мужчины, следовательно,

 

Р(мужчина) = 40/100 = 0,40.

г) Из общего числа служащих в банке 60 - операционисты, следовательно, P(операционист) = 60/100= 0,60.

 

2.2. Правила сложения и умножения вероятностей. Зависимые и независимые события

 

Вероятность суммы двух событий равна сумме вероятностей этих событий без вероятности их совместного наступления

 

Р(А + В) = Р(А) + Р(В) - Р(АВ),

 

или      (2.4)

Р(А ∪ В) - Р(А) + Р(В) - Р(А ∩ В).

Для   несовместных   событий   их   совместное   наступление   есть   невозможное   событие,   а

вероятность его равна нулю, следовательно, вероятность суммы двух несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий.

или      (2.5)

Р(А ∪ В) = Р(А) + Р(В).

Правило  сложения  вероятностей  справедливо  и  для  конечного  числа  п  попарно  несовместных

событий

В случае нескольких совместных событий необходимо по аналогии с рассуждениями о пересечении двух совместных событий исключить повторный учет областей пересечения событий. Рассмотрим три совместных события (рис. 2.3).

 

 

 

Для случая трех совместных событий можно записать

Р(А + В + С) = Р(А) + Р(В) + Р(С) - Р(АВ)- Р(АС) - Р(ВС) + Р(АВС).

Сумма вероятностей событий А1, А2, А3 , ..., Аn, образующих полную группу, равна 1

 

Р(А1) + Р(А2) + Р(А3) + ... + Р(Аn) = 1.

Рис. 2.3

или

 

 

Пример 3. Компания производит 40 000 холодильников в год, которые реализуются в различных регионах  России.  Из  них  10  000  экспортируются  в  страны  СНГ,  8  000  продаются  в  регионах Европейской части России, 7 000 продаются в страны дальнего зарубежья, 6 000 в Западной Сибири,

5000  в  Восточной  Сибири,  4  000  в  Дальневосточном  районе.  Чему  равна  вероятность  того,  что определенный холодильник будет: а) произведен на экспорт; б) продан в России?

Решение. Обозначим события:

А - «Холодильник будет продан в странах СНГ»;

В - «Холодильник будет продан в Европейской части России»; С - «Холодильник будет продан в страны дальнего зарубежья»; D - «Холодильник будет продан в Западной Сибири»;

Е — «Холодильник будет продан в Восточной Сибири»;

F — «Холодильник будет продан в Дальневосточном районе».

Соответственно, вероятность того, что холодильник будет продан в странах СНГ:

 

Р(А) = 10000/40000 =0,25;

вероятность того, что холодильник будет продан в Европейской части России:

 

Р(В) = 8 000/40 000 = 0,20;

вероятность того, что холодильник будет продан в страны дальнего зарубежья:

 

Р(С) = 7 000/40 000 = 0,175;

вероятность того, что холодильник будет продан в Западной Сибири;

 

Р(D) = 6 000/40 000 = 0,15;

вероятность того, что холодильник будет продан в Восточной Сибири:

 

Р(Е) = 5 000/40 000 = 0,125;

вероятность того, что холодильник будет продан на Дальнем Востоке:

P(F) = 4 000/40 000 =0,10. События А, В, С, D, Е, F — несовместные.

 

1) Событие, состоящее в том, что холодильник произведен на экспорт, означает, что холодильник будет продан или в страны СНГ, или в страны дальнего зарубежья. Отсюда по формуле (2.5) находим его вероятность:

Р(холодильник произведен на экспорт) = Р(А + В) = Р(А) + Р(В) = 0,25 + 0,175 = 0,425.

 

2) Событие, состоящее в том, что холодильник будет продан в России, означает, что холодильник будет продан или в Европейской части России, или в Западной Сибири, или в Восточной Сибири, или на Дальнем Востоке. Отсюда по формуле (2.6) находим его вероятность:

Р(холодильник будет продан в России) = Р(А +D+E+ F) = Р(В) + P(D) + Р(Е) + P(F) = 0,20 + 0,15 +

+0,125 + 0,10 = 0,575.

Этот же результат можно было получить рассуждая по-другому. События «Холодильник произведен на  экспорт» и  «Холодильник будет продан в  России» —  два  взаимно противоположных события, отсюда по формуле (2.3):

 

Р(холодильник будет продан в России) = 1 - Р(холодильник произведен на экспорт) = 1 - 0,425 =

=0,575.

 

Пример 4. Опыт состоит в случайном извлечении карты из колоды в 52 карты. Чему равна вероятность того, что это будет или туз, или карта масти треф?

Решение. Определим события: А — «Извлечение туза», В — «Извлечение карты трефовой масти». Вероятность извлечения туза из колоды карт Р(А) = 4/52; вероятность извлечения карты трефовой масти — Р(В) = 13/52; вероятность их пересечения — извлечение трефового туза - Р(АВ) = 1/52 (рис.

2.4).

 

События А и В — совместные, поскольку в колоде есть трефовый туз.

Согласно условию задачи, нас интересует вероятность суммы совместных событий А и. В. По формуле (2.4) получим

 

Р(А + В) = Р(А) + Р(В) - Р(АВ) = 4/52 + 13/52 - 1/52 = 16/52 = 1/2.

Пример 5. В урне 2 белых и 3 черных шара. Чему равна вероятность появления белого шара: а)

при 1-м извлечении из урны; б) при 2-м извлечении из урны?

Решение. Здесь возможны 2 случая.

1-й случай. Схема возвращенного шара, т. е. шар после 1-го извлечения возвращается в урну.

Пусть событие А — «Появление белого шара при 1-м извлечении», так как N = 5, а М = 2, то

Р(А) = 2/5.

Пусть событие В — «Появление белого шара при 2-м извлечении», так как шар после 1-го извлечения возвратился в урну, то N=5,а М=2 и Р(В) = 2/5.

Таким образом, вероятность каждого из событий не зависит от того, произошло или не произошло другое событие. События А и В в этом случае являются независимыми.

Итак, события А и В называются независимыми, если вероятность каждого из них не зависит от того, произошло или нет другое событие.

Вероятности независимых событий называются безусловными.

2-й случай. Схема невозвращенного шара, т. е. шар после 1-го извлечения в урну не возвращается.

Вероятность появления  белого  шара  при  1-м  извлечении  Р(А)  =  2/5.  Белый  шар  в  урну  не возвращается, следовательно, в урне остались 1 белый и 3 черных шара. Чему равна вероятность

события В при условии, что событие А произошло? N = 4, М = 1.

Искомую вероятность обозначают Р(В/А) или Р(В)A  или РA(В). Итак, Р(В/А) = 1/4 называют условной вероятностью, а  события  А,  В  —  зависимыми.  В  предыдущем  примере  с  картами  Р(А)  =  4/52; Р(А/В) = 4/16.

Например, тот факт, что человек работает научным сотрудником, не является независимым от наличия у него высшего образования; событие, состоящее в том, что станок может выйти из строя, не является независимым от срока его эксплуатации; событие, состоящее в том, что цена акций компании пошла вверх, не является независимым от того с прибылью или с убытком сработала компания в прошлом периоде; и т. д.

Таким образом, события А и В называются зависимыми, если вероятность каждого из них зависит от того произошло или нет другое событие. Вероятность события В, вычисленная в предположении, что другое событие А уже осуществилось, называется условной вероятностью.

 

Вероятность произведения двух независимых событий А и В равна произведению их вероятностей

 

Р(А В) = Р(А)Р(В),

 

или      (2.8)

Р(А ∩ В) = Р(А)Р(В).

События А1, А2, ..., Аn  (п > 2) называются независимыми в совокупности, если вероятность

каждого из них не зависит от того, произошли или нет любые события из числа остальных.

Распространим теоремы умножения на случаи п независимых и зависимых в совокупности событий.

 

Вероятность совместного появления нескольких событий, независимых в совокупности, равна произведению вероятностей этих событий

 

Р(А1·А2·А3·...·Аn) = Р(А1)·Р(А2)·Р(А3)·...·Р(Аn). (2.9)

 

Вероятность произведения двух зависимых событий А и В равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого

Вероятность события В при условии появления события А

 

Вероятность совместного наступления конечного числа n зависимых событий равна произведению вероятности одного из них на условные вероятности всех остальных, причем условная вероятность каждого последующего события вычисляется в предположении, что все предыдущие уже наступили

Если события А1  , А2  ,..., Аn  — зависимые в совокупности, то вероятность наступления хотя

бы одного из них равна

 

 
Вероятность появления хотя бы одного события из п независимых в совокупности равна разности между 1 и произведением вероятностей событий, противоположных данным,

 

Пример 6. Консультационная фирма претендует на 2 заказа от 2 крупных корпораций. Эксперты фирмы считают, что вероятность получения консультационной работы в корпорации А равна 0,45. Эксперты также полагают, что если фирма получит заказ у корпорации А, то вероятность того, что и корпорация В обратится к ним, равна 0,9. Какова вероятность того, что консультационная фирма получит оба заказа?

Решение. Обозначим события:

А — «Получение консультационной работы в корпорации А»;

В — «Получение консультационной работы в корпорации В».

События А и В — зависимые, так как событие В зависит от того, произойдет или нет событие А.

По условию мы имеем Р(А) = 0,45, а также знаем, что Р(В/А) = 0,9.

Необходимо найти вероятность того, что оба события (и событие А, и событие В) произойдут, т.е.

Р(АВ). Для этого используем правило умножения вероятностей (2.10).

Отсюда получим

 

Р(АВ) = Р(А)Р( B/А) = 0,45 · 0,9 = 0,405.

Пример 7. В большой рекламной фирме 21% работников получают высокую заработную плату. Известно также, что 40% работников фирмы — женщины, а 6,4% работников — женщины, получающие высокую заработную плату. Можем ли мы утверждать, что на фирме существует дискриминация женщин в оплате труда?

Решение. Сформулируем условие этой задачи в терминах теории вероятностей. Для ее решения необходимо  ответить  на  вопрос:  «Чему  равняется  вероятность  того,  что  случайно  выбранный работник будет женщиной, имеющей высокую заработную плату?» и сравнить ее с вероятностью того, что наудачу выбранный работник любого пола имеет высокую зарплату.

Обозначим события:

А — «Случайно выбранный работник имеет высокую зарплату»;

В — «Случайно выбранный работник — женщина». События А и В — зависимые. По условию

 

Р(АВ) = 0,064; Р(В) = 0,40; Р(А) = 0,21.

Нас интересует вероятность того, что наудачу выбранный работник имеет высокую зарплату при условии, что это женщина, т. е. — условная вероятность события А.

Тогда, используя теорему умножения вероятностей, получим

 

Р(А/В) = Р(АВ)/Р(В) = 0,064/0,40 = 0,16.

Поскольку Р(А/В) = 0,16 меньше, чем Р(А) = 0,21, то мы можем заключить, что женщины, работающие в рекламной фирме, имеют меньше шансов получить высокую заработную плату по сравнению с мужчинами.

Пример 8. Студент пришел на экзамен, изучив только 20 из 25 вопросов программы. Экзаменатор задал студенту 3 вопроса. Вычислить вероятность того, что студент ответит: а) на все 3 вопроса; б) хотя бы на 1 вопрос.

Решение. Обозначим события:

А — «Студент знает все 3 вопроса»; А1 — «Студент знает 1-й вопрос»; А2  — «Студент знает 2-й вопрос»;

А3 — «Студент знает 3-й вопрос».

По условию

 

Р(А1) = 20/25; Р(А2/А1) = 19/24; Р(А3,/А2A1) = 18/23.

1) Искомое событие А состоит в совместном наступлении событий А1, А2, А3.

События А1, А2, A3 — зависимые.

Для решения задачи используем правило умножения вероятностей конечного числа п зависимых

событий (2.10):

 

Р(А) = (20/25)(19/24)(18/23) = 57/115 = 0,496.

Вероятность того, что студент ответит на все 3 вопроса, равна 0,496.

2) Обозначим событие:

В — «Студент ответит хотя бы на один вопрос». Событие В состоит в том, что произойдет или событие А1,  а  события А2   и  А3   —  не  произойдут, или  произойдет событие А2,  а  события А1   и  A3   —  не произойдут, или произойдет событие А3 , а события А1 и А2 — не произойдут, или произойдут события А1   и  А2   ,а  событие A3   —  не  произойдет, или  произойдут события А1   и  А3,  а  событие А2   —  не произойдет, или произойдут события А2 и А3 , а событие А1 — не произойдет, или произойдут все три

,события А1, А2, А3.

Для   решения   этой   задачи   можно   было   бы   использовать   правила   сложения   и   умножения

вероятностей. Однако здесь проще применить правило для вероятности наступления хотя бы одного из

n зависимых событий (2.13).

 

Учитывая, что

получим

 

Р(В) = 1 - (5/25)(4/24)(3/23) = 229/230 = 0,9957.

Вероятность того, что студент ответит хотя бы на один вопрос, равна 0,9957.

 

Пример 9. Вероятность того, что потребитель увидит рекламу определенного продукта по телевиде- нию, равна 0,04. Вероятность того, что потребитель увидит рекламу того же продукта на рекламном стенде, равна 0,06. Предполагается, что оба события — независимы. Чему равна вероятность того, что потребитель увидит: а) обе рекламы; б) хотя бы одну рекламу?

Решение. Обозначим события:

А — «Потребитель увидит рекламу по телевидению»;

В — «Потребитель увидит рекламу на стенде»;

С — «Потребитель увидит хотя бы одну рекламу». Это значит, что потребитель увидит рекламу по телевидению, или на стенде, или по телевидению и на стенде. По условию

Р(А) = 0,04; Р(В) = 0,06.

 

События А и. В — совместные и независимые.

а)  Поскольку  вероятность  искомого  события  есть  вероятность  совместного  наступления независимых событий А и В (потребитель увидит рекламу и по телевидению и на стенде), т. е. их пересечения, для решения задачи используем правило умножения вероятностей для независимых событий.

Отсюда

 

Р(АВ) = Р(А) · Р(В) = 0,04 · 0,06 = 0,0024.

Вероятность того, что потребитель увидит обе рекламы, равна 0,0024.

б) Так как событие С состоит в совместном наступлении событий А и В, искомая вероятность может быть найдена с помощью правила сложения вероятностей.

Р(С) = Р(А + В) = Р(А) + Р(В) - Р(АВ) = = 0,04 + 0,06 - 0,0024 = 0,0976.

Вместе с  тем,  при  решении этой  задачи может быть  использовано правило о  вероятности наступления хотя бы одного из п независимых событий.

Учитывая, что

 

Вычисление вероятностей событий такого типа характеризует эффективность рекламы, поскольку эта вероятность может означать долю (процент) населения, охватываемого ею, и отсюда следует оценка рекламных усилий.

Задачи к теме 2

 

1. Анализ работы кредитного отдела банка выявил, что 12% фирм, бравших кредит в банке, обанкротились  и  не  вернут  кредиты  по  крайней  мере  в  течение  5  лет.  Также  известно,  что обанкротились 20% кредитовавшихся в банке фирм. Если один из клиентов банка обанкротился, то чему равна вероятность того, что он окажется не в состоянии вернуть долг банку?

 

2. Модельер, разрабатывающий новую коллекцию одежды к весеннему сезону, создает модели в зеленой, черной и красной цветовой гамме. Вероятность того, что зеленый цвет будет в моде весной, модельер оценивает в 0,3, что черный — в 0,2, а вероятность того, что будет моден красный цвет — в

0,15. Предполагая, что цвета выбираются независимо друг от друга, оцените вероятность того, что цветовое решение коллекции будет удачным хотя бы по одному из выбранных цветов.

 

3. Вероятность того, что потребитель увидит рекламу определенного продукта по каждому из 3 центральных телевизионных каналов, равна 0,05. Предполагается, что эти события — независимы в совокупности. Чему равна вероятность того, что потребитель увидит рекламу: а) по всем 3 каналам; б) хотя бы по 1 из этих каналов?

 

4. Торговый агент предлагает клиентам иллюстрированную книгу. Из предыдущего опыта ему известно, что в среднем 1 из 65 клиентов, которым он предлагает книгу, покупает ее. В течение некоторого промежутка времени он предложил книгу 20 клиентам. Чему равна вероятность того, что он продаст  им  хотя  бы  1  книгу?  Прокомментируйте  предположения,  которые  вы  использовали  при решении задачи.

 

5. В налоговом управлении работает 120 сотрудников, занимающих различные должности.

 

 

Все сотрудники

 

Руководители

Рядовые сотрудники

 

Итого

Мужчины

29

67

96

Женщины

4

20

24

Итого

33

87

120

 

 

На профсоюзном собрании женщины заявили о дискриминации при выдвижении на руководящие должности. Правы ли они?

 

6. В фирме 550 работников, 380 из них имеют высшее образование, а 412 — среднее специальное образование, у 357 высшее и среднее специальное образование. Чему равна вероятность того, что случайно выбранный работник имеет или среднее специальное, или высшее образование, или и то и другое?

 

7. Финансовый аналитик предполагает, что если норма (ставка) процента упадет за определенный период, то вероятность того, что рынок акций будет расти в это же время, равна 0,80. Аналитик также

считает, что норма процента может упасть за этот же период с вероятностью 0,40. Используя полученную  информацию,  определите  вероятность  того,  что  рынок  акций  будет  расти,  а  норма процента падать в течение обсуждаемого периода.

 

8. Вероятность для компании, занимающейся строительством терминалов для аэропортов, получить контракт в стране А равна 0,4, вероятность выиграть его в стране В равна 0,3. Вероятность того, что контракты будут заключены и в стране А, и в стране В, равна 0,12. Чему равна вероятность того, что компания получит контракт хотя бы в одной стране?

 

9. Город имеет 3 независимых резервных источника электроэнергии для использования в случае аварийного отключения постоянного источника электроэнергии. Вероятность того, что любой из 3 резервных источников будет доступен при отключении постоянного источника, составляет 0,8. Какова вероятность того, что не произойдет аварийное отключение электроэнергии, если выйдет из строя постоянный источник?

 

10. Покупатель может приобрести акции 2 компаний А и В. Надежность 1-й оценивается экспертами на уровне 90%, а 2-й — 80%. Чему равна вероятность того, что: а) обе компании в течение года не станут банкротами; б) наступит хотя бы одно банкротство?

 

11. Стандарт заполнения счетов, установленный фирмой, предполагает, что не более 5% счетов будут заполняться с ошибками. Время от времени компания проводит случайную выборку счетов для проверки правильности их заполнения. Исходя из того, что допустимый уровень ошибок — 5% и 10 счетов отобраны в случайном порядке, чему равна вероятность того, что среди них нет ошибок?

 

12. На сахарном заводе один из цехов производит рафинад. Контроль качества обнаружил, что 1 из

100 кусочков сахара разбит. Если вы случайным образом извлекаете 2 кусочка сахара, чему равна вероятность того, что, по крайней мере, 1 из них будет разбит? Предполагаем независимость событий, это предположение справедливо вследствие случайности отбора.

 

13. Эксперты торговой компании полагают, что покупатели, обладающие пластиковой карточкой этой компании, дающей право на скидку, с 90%-й вероятностью обратятся за покупкой определенного ассортимента  товаров  в  ее  магазины.  Если  это  произойдет,  обладатель  пластиковой  карточки приобретет необходимый ему товар в магазинах этой компании с вероятностью 0,8. Какова вероятность того, что обладатель пластиковой карточки торговой компании приобретет необходимый ему товар в ее магазинах?

 

14.  Аудиторская  фирма  размещает рекламу  в  журнале  «Коммерсант». По  оценкам  фирмы  60% людей, читающих журнал, являются потенциальными клиентами фирмы. Выборочный опрос читателей журнала  показал  также,  что  85%  людей,  которые  читают  журнал,  помнят  о  рекламе  фирмы, помещенной в конце журнала. Оцените, чему равен процент людей, которые являются потенциальными клиентами фирмы и могут вспомнить ее рекламу?

 

15. В городе 3 коммерческих банка, оценка надежности которых — 0,95, 0,90 и 0,85 соответственно. В связи с определением хозяйственных перспектив развития города администрацию интересуют ответы на следующие вопросы: а) какова вероятность того, что в течение года обанкротятся все 3 банка; б) что обанкротится хотя бы 1 банк?

 

16. О двух акциях А и В известно, что они выпущены одной и той же отраслью. Вероятность того, что акция А поднимется завтра в цене, равна 0,2. Вероятность того, что обе акции А и В поднимутся завтра в цене, равна 0,12. Предположим, что вы знаете, что акция А поднимется в цене завтра. Чему равна вероятность того, что и акция В завтра поднимется в цене?

 

17. Инвестор предполагает, что в следующем периоде вероятность роста цены акций компании N будет составлять 0,7, а компании М — 0,4. Вероятность того, что цены поднимутся на те и другие акции, равна 0,28. Вычислите вероятность их роста или компании N, или компании М, или обеих компаний вместе.

18. Крупная торговая компания занимается оптовой продажей материалов для строительства и ремонта жилья и, имея список покупателей в 3 регионах, основанный на ее собственной системе кодов, рассылает им  по  почте  каталог  товаров. Менеджер компании полагает, что  вероятность того,  что компания не получит откликов на разосланные предложения ни из одного региона, равна 0,25. Чему в этом случае равна вероятность того, что компания получит ответ хотя бы из одного региона?

 

19. Секрет увеличения доли определенного товара на рынке состоит в привлечении новых потребителей и их сохранении. Сохранение потребителей товара («brand loyalty» — приверженность потребителя к данной марке или разновидности товара) — одна из наиболее ответственных областей рыночных исследований. Производители нового сорта духов знают, что вероятность того, что потребители сразу примут новый продукт и создание «brand loyalty» потребует, по крайней мере, 6 месяцев, равна 0,02. Производитель также знает, что вероятность того, что случайно отобранный потребитель примет новый сорт, равна 0,05. Предположим, потребитель только что приобрел новый сорт духов (изменил марку товара). Чему равна вероятность того, что он сохранит свои предпочтения в течение 6 месяцев?

 

20. Вероятность того, что покупатель, собирающийся приобрести компьютер и пакет прикладных программ, приобретет только компьютер, равна 0,15, только пакет программ — 0,1. Вероятность того, что будет куплен и компьютер, и пакет программ, равна 0,05. Чему равна вероятность того, что будет куплен или компьютер, или пакет программ, или компьютер и пакет программ вместе?

 




Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |

Оцените книгу: 1 2 3 4 5

Добавление комментария:






Информацию в электронную библиотеку yourforexschool.com добавляют исключительно для ознакомления. Если вы являетесь автором книги или компанией которая имеет права распространения и вы хотите чтоб на сайте не было вашей книги, то напишите в обратную связь и мы незамедлительно удалим её.

Копирование материалов сайта разрешено только с использованием активной ссылки на yourforexschool.com Copyright © 2010