Учебная работа № /8546. «Контрольная Теория вероятности. Задачи 194, 204, 214, 224, 234, 244, 254
Учебная работа № /8546. «Контрольная Теория вероятности. Задачи 194, 204, 214, 224, 234, 244, 254
Содержание:
«КР 5,6: 194, 204, 214, 224, 234, 244, 254.
Задача №194.
Из 20 студентов первой группы 5 владеют английским языком, из 20 студентов второй группы 8 владеют английским языком. Из каждой группы наугад взяли по одному студенту. Найти вероятность того, что точно один из них владеет английским языком.
Задача №204.
Вероятность того, что в транспортный отдел не поступят заявки на завтрашний день, равна 0,2, вероятность заявки на 1 автомобиль равна 0,5, вероятность заявки на 2 автомобиля равна 0,3. Найти закон распределения случайной величины Х – числа заказанных автомобилей. Найти M(X), D(X). Записать функцию распределения и ее график.
Задача №214.
Случайная величина Х задана функцией распределения F(x). Найти плотность распределения, математическое ожидание и дисперсию случайной величины, вероятность попадания в интервал [а;b). Построить график функции распределения и плотности распределения.
[0,1;1)
Задача №224.
Случайная величина Х распределена равномерно на отрезке [2;10]. Найти M(X), D(X). Записать функции F(x) и f(x) и построить их графики.
Задача №234.
Распределение вероятностей двумерной случайной величины задано таблицей. Найти законы распределения составляющих величин X,Y и коэффициент корреляции . В случае записать уравнение регрессии Y на X.
X
Y 0,1 0,2 0,3
0,67 0,15 0,02 0,08
1,4 0,01 0,25 0,1
2,6 0,06 0,03 0,3
Задача №244.
Для имеющейся совокупности опытных данных (выборки) требуется:
1. Построить интервальный статистический ряд и гистограмму распределения;
2. Вычислить выборочную среднюю, выборочную дисперсию, выборочное среднеквадратичное отклонение, коэффициент вариации;
3. Выбрать теоретический закон распределения;
4. Построить теоретическую кривую распределения.
Задача №254.
По результатам десяти испытаний системы случайных величин (X;Y) найти выборочный коэффициент корреляции и составить выборочное уравнение линейной регрессии Y на X. На координатной плоскости точками изобразить полученные в результате испытаний пары значений случайных величин и построить линию регрессии.
x 1,44 1,59 1,78 1,97 2,19 2,46 2,74 3,06 3,42 3,84
y 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
»
Выдержка из похожей работы
· С — ВСЕГО ПОДОЗРЕНИЙ НА ПЛАГИАТ ПО ЧАСТОТЕ ОПЕРАТОРОВ БЕЗ УЧЕТА ГОДОВ: незначительный пик процента подозрительных программ к общему числу проанализированных программ наблюдается в 2007 году,
· D — ВСЕГО ПОДОЗРЕНИЙ НА ПЛАГИАТ ПО СОВПАДЕНИЮ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ОПЕРАТОРОВ БЕЗ УЧЕТА ГОДОВ: ярко выраженный пик процента подозрительных программ к общему числу проанализированных программ наблюдается в 2007 году,
· E — ВСЕГО ПОДОЗРЕНИЙ НА ПЛАГИАТ ОДНОВРЕМЕННО ПО ОБОИМ КРИТЕРИЯМ БЕЗ УЧЕТА ГОДОВ: ярко выраженный пик процента подозрительных программ к общему числу проанализированных программ наблюдается в 2007 году,
· F — ВСЕГО ПОДОЗРЕНИЙ НА ПЛАГИАТ ПО ЧАСТОТЕ ОПЕРАТОРОВ В ОДНОМ И ТОМ ЖЕ ГОДУ: ярко выраженный пик процента подозрительных программ к общему числу проанализированных программ наблюдается в 2007 году, Видимо курс был либо очень «дружный» либо очень слабый, и поэтому студенты активно списывали друг у друга,
· G — ВСЕГО ПОДОЗРЕНИЙ НА ПЛАГИАТ ПО СОВПАДЕНИЮ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ОПЕРАТОРОВ В ОДНОМ И ТОМ ЖЕ ГОДУ: ярко выраженный пик процента подозрительных программ к общему числу проанализированных программ наблюдается в 2007 году, Видимо, курс был либо очень «дружный» либо очень слабый, и поэтому студенты активно списывали друг у друга,
· H — ВСЕГО ПОДОЗРЕНИЙ НА ПЛАГИАТ ОДНОВРЕМЕННО ПО ОБОИМ КРИТЕРИЯМ В ОДНОМ И ТОМ ЖЕ ГОДУ: ярко выраженный пик процента подозрительных программ к общему числу проанализированных программ наблюдается в 2007 году, Видимо, курс был либо очень «дружный» либо очень слабый, и поэтому студенты активно списывали друг у друга,
· I — ВСЕГО ПОДОЗРЕНИЙ НА ПЛАГИАТ ПО ЧАСТОТЕ ОПЕРАТОРОВ ПРИ СРАВНЕНИИ С ПРОГРАММАМИ ПРЕДЫДУЩИХ ЛЕТ: пик процента подозрительных программ к общему числу проанализированных программ наблюдается в 2007 году,
· J — ВСЕГО ПОДОЗРЕНИЙ НА ПЛАГИАТ ПО СОВПАДЕНИЮ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ОПЕРАТОРОВ ПРИ СРАВНЕНИИ С ПРОГРАММАМИ ПРЕДЫДУЩИХ ЛЕТ: пик процента подозрительных программ к общему числу проанализированных программ наблюдается в 2007 году,
· K — ВСЕГО ПОДОЗРЕНИЙ НА ПЛАГИАТ ОДНОВРЕМЕННО ПО ОБОИМ КРИТЕРИЯМ ПРИ СРАВНЕНИИ С ПРОГРАММАМИ ПРЕДЫДУЩИХ ЛЕТ: пик процента подозрительных программ к общему числу проанализированных программ наблюдается в 2007 году,
6,3,6 Экспорт списка первоисточников в Excel
Ниже (таблица 10 в Приложении 5) приведен список первоисточников в первоначальном виде и без дубликатов, полученный после экспорта в Excel, Красным цветом выделены (но здесь показаны не все) программы студентов, которые явно (с большой долей вероятности) были списаны с других программ,
6,3,6,1 Исследование списка первоисточников в Excel
Число первоисточников без дубликатов — 211, а число изучаемых файлов — 283, Отсюда можно сделать вывод о том, что хотя плагиат присутствует в работах студентов, но он достаточно невелик (около 25%), B 75% случаев студент сам пишет программы,
Полученное число первоисточников равное 211 хорошо согласуется с другими данными проведенного анализа, А именно, если посмотрим на сумму в столбце E, равную 144: в этом столбце приведены данные о числе работ, в которых найдены признаки плагиата по двум критериям, Учтем, что фактически число работ с плагиатом здесь учтены дважды, поэтому реальное число списанных работ равно 72, Если вычесть это число из общего числа работ, то как раз и получим полученное число первоисточников равное 211,
Отметим еще, что не надо рассматривать очень короткие программы, которые, по сути дела, представляют собой просто шаблонные заготовки, генерируемые инструментальной средой (такой как Delphi),
6,4 Пример работы модуля
Примеры работа программы даны на основе базы работ студентов по предмету «Защита информации», сданных в ВУЗе»
