Измерение дальности до объекта осуществляется без систематических ошибок. случайная ошибка подчиняется нормальному закону со средним квадратическим отклонением 25 метров. найти вероятность измерения дальности с ошибкой, не превосходящей по абсолютной величине 25 метров

Нажмите на рекламу ниже и сразу увидите ответ

↓

Популярные вопросы:

vmse90

15.05.2023 16:05

Знайдіть область визначеня функцій h(x)=x+6/x-12...

SsuccesS

26.12.2020 18:20

Приветствую решить задание по алгебре!...

nikitaursu11

29.01.2021 14:21

Принадлежит ли графику функции y=−220x2 точка A(3;46)? ПринадлежитНе принадлежит...

gameadventgary

25.03.2022 03:58

В данном уравнении вырази переменную a через b: 5a+7b=15 (Знак и число введи в первое окошко, а букву — во второе без пробелов.) a=3 ДАЮ ...

Vhrgrg

25.10.2022 15:29

А-9 Контрольная работа по теме «Случайные величины» 1 Вариант No1.Найти размах, моду и медиану упорядоченного ряда значения случайной величины: 1,1,2,2,2,3,5,5,6,6,6,9....

denissss2222

14.05.2021 09:35

Корнем уравнения х(х-5)=6является число...

Победитель17

20.07.2022 07:28

Сократите дробь : 32b²/24b ...

ravng258

09.03.2020 06:42

вычислите значение выражения 3^16*3^5/3^19*3^0...

Konfetaz

10.10.2021 08:05

Упростите: (2 cos3 + 3 sin3)²+ (2 sin - 3cos3)²...

Ralik89

23.08.2021 11:10

При каких значениях переменной, алгебраическая дробь имеет ...

Ответ:

Яна00311

02.10.2020 17:16

Систематической погрешности нет. Ошибка измерения определяется только случайной погрешностью.
Нормальный закон распределения со средним квадратичным отклонением σ означает, что функция плотности вероятности имеет вид:
$f(x)= \frac{1}{ \sqrt{2 \pi \sigma } } e^{- \frac{x^2}{2 \sigma ^2} }$ (1)

График функции (1) имеет вид "колокола" симметричного относительно прямой х=0. (В более общем виде тут еще задействовано матожидание (или "среднее значение" х) m (и колокол тогда смещатся), но тогда в смысле ошибок можно было бы говорить о наличии систематической погрешности, а она у нас равна 0. Вот мы и считаем что функция распределения вероятности симметрична относительно 0 ).

С учетом того, что среднее квадратичное отклонение σ=25 функция (1) примет вид:
$f(x)= \frac{1}{ \sqrt{2 \pi 25 } } e^{- \frac{x^2}{2*25} }$ (2)
Функция плотности вероятности f(x) является 1-й производной функции распределения случайной величины x F(x). Т.е:
$f(x)= \frac{dF}{dx}$ (3)

Что означают такие функции? Что можно найти с их
Например вероятность того, что случайная величина х попадет в диапазон (интервал) (a1; a2) определяется отношением:
$P(a, b)= \int\limits^{b}_{a} f{x} , dx=F(a)-F(b)$ (4)
При этом функция распределения F(x) задает вероятность попадания случайной величины в интервал (-∞, x).
Итак У нас известна функция распределения вероятности (2) известен задан диапазон в который должна попасть случайная величина (наша погрешность), (-25, 25 ). Чтобы найти вероятность того, что ошибка не вылезет за пределы заданного интервала, все что нам нужно сделать, это взять интеграл вида (4), подставив туда вместо f(x) её выражение (2) и вместо пределов интегрирования поставить границы интервала -25 и 25. Т.е.
$P(-25,25)= \int\limits^{25}_{-25} { \frac{1}{ \sqrt{2 \pi \sigma } } e^{- \frac{x^2}{2 \sigma ^2} } } \, dx = \frac{1}{ \sqrt{2 \pi 25 }}\int\limits^{25}_{-25} e^{- \frac{x^2}{2*25^2} } } \, dx$ (5)
И все бы хорошо, НО интеграл вида (5) "неберушка", т.е. его нельзя выразить в элементарных функциях. Исключение составляют интегралы с бесконечными, или "полубесконечными" пределами интегрирования (интеграл Пуассона например). Что нам делать? Как быть? Инегралы такого рода можно посчитать различными численно (приближенно) с любой наперед заданной точностью. Мы этого правда делать не будем. Это уже все проделано до нас и составлено уйма таблиц. Их можно найти и в книжном(бумажном) и в электроном вариантах. Однако есть один момент.Затабулировано целое семейство похожих функций, имеющих к тому же похожие названия, например мне по запросу навскидку попались попадались такие:
1) Функция Лапласа (в другом месте Интеграл вероятности) или даже так:
Функция стандартного нормального распределения
$F(x)= \frac{1}{ \sqrt{2 \pi } } \int\limits^x_0 {e^{- \frac{t^2}{2} }} \, dt$ (6)

2) Еще один интеграл вероятности:
$F(t)= \frac{2}{ \sqrt{\pi } } \int\limits^t_0 {e^{- t^2 }} \, dt$ (7)

3) где то вылезла таблица функции
$F(x)= \int\limits^x_0 {e^{-t^2} \, dt$ (8).
Что с этим делать? Смириться и внимательно смотреть, какая именно функция дана в таблице. При этом исходный интеграл (5) можно свести к табличному интегралу путем замены переменных и вынесения множителя.
Например так:
$\int\limits^{25}_{-25} { \frac{1}{ \sqrt{2 \pi \sigma } } e^{- \frac{x^2}{2 \sigma ^2} } } \, dx$
Подынтегральная функция (четная) ⇒ можно записать:
$\int\limits^{25}_{-25} { \frac{1}{ \sqrt{2 \pi \sigma } } e^{- \frac{x^2}{2 \sigma ^2} } } \, dx = 2*\int\limits^{25}_{0} { \frac{1}{ \sqrt{2 \pi \sigma } } e^{- \frac{x^2}{2 \sigma ^2} } } \, dx$ (9)
далее вводим новую переменную
$u=x/ \sigma$ тогда
$x=u* \sigma$ $dx=\sigma du$
при этом если x=0, то u=0,
x=25, u=σx=σ*25=A
интеграл (9) приобретает вид:
$2*\int\limits^{A}_{0} { \frac{\sigma }{ \sqrt{2 \pi \sigma } } e^{- \frac{u^2}{2 } } } \, du=2*\frac{ \sqrt{\sigma } }{ \sqrt{2 \pi }}*\int\limits^{A}_{0} e^{- \frac{u^2}{2 } } } \, du=2*\sqrt{\sigma }*\frac{ 1 }{ \sqrt{2 \pi }}*\int\limits^{A}_{0} e^{- \frac{u^2}{2 } } } \, du$ (10)
Получили интеграл вида (6) умноженный на 2σ,
ВНИМАНИЕ! ПРЕДЕЛЫ ИНТЕГРИРОВАНИЯ ИЗМЕНИЛИСЬ!

Тот, кто "дружит" с электронными таблицами может поискать в них похожие функции. Это будет удобно, если необходимо выполнить "серию" расчетов, мне например (после некоторых мытарств) удалось в своем Сalc( у меня Libre Office 4.2 ) найти функцию

NORMDIST(X; m; σ; C), которая в зависимости от параметра C выдает
значение либо функции распределения случайной величины (с=1), либо значение плотности вероятности (c=0) в точке X.
Тут
m матожидание случайной величины, у нас оно =0 как мы уже говорили выше.
σ среднеквадратичное отклонение =25.

Таким образом вычиление интеграла (5) обошлось сравнительно "малой кровью"
когда в таблице вычислили выражение:
NORMDIST(25; 0; 25; 1) - NORMDIST(-25; 0; 25; 1)
Итого
ответ P(-25;25)≈0,6827

0,0(0 оценок)

Полный доступ

Позволит учиться лучше и быстрее. Неограниченный доступ к базе и ответам от экспертов и ai-bota Оформи подписку