ЕГЭ · Задание 6 Часть 1 · 1 балл Ответ: краткий

Задание 6 ЕГЭ профиль: случайная величина и математическое ожидание

Содержание

Задание 6 — новое. В проекте спецификации ЕГЭ 2027 оно добавлено в часть 1: случайная величина, её распределение, математическое ожидание и дисперсия. В демоверсии это задача про средний выигрыш в лотерее. В спецификации 2026 года такого задания не было, так что формат может ещё уточниться.

Структура заданий на этой странице взята из проекта демоверсии и спецификации ЕГЭ 2027, которые ФИПИ опубликовал для обсуждения до 30.09.2026. Окончательная версия может отличаться. Банка задач по этому заданию пока нет, поэтому формулировки ниже — наши аналоги по теме спецификации, а не типовые задачи банка.

Что проверяет задание 6

Задание части 1 с кратким ответом, за верный ответ дают 1 первичный балл. По спецификации проверяются:

  • понятие случайной величины и её распределения (таблица значений и вероятностей);
  • математическое ожидание, дисперсия и стандартное отклонение;
  • функция распределения и плотность для равномерного, показательного и нормального распределений.

На практике это значит: уметь заполнить таблицу распределения по условию, посчитать по ней $E(X)$ и $D(X)$, пользоваться свойствами матожидания и дисперсии и находить вероятности для равномерной величины.

Как выглядит задание

Возможные формулировки (наши аналоги):

  • «В лотерее 1000 билетов. На 5 билетов выпадает выигрыш 500 рублей, на 20 билетов 100 рублей, остальные без выигрыша. Найдите математическое ожидание выигрыша на один билет».
  • «Случайная величина $X$ принимает значения $0$, $1$, $2$ с вероятностями $0{,}2$, $0{,}5$, $0{,}3$. Найдите дисперсию величины $Y = 3X + 1$».
  • «Время ожидания автобуса распределено равномерно на отрезке от 0 до 12 минут. Найдите вероятность того, что ждать придётся больше 9 минут».

Алгоритм решения

  1. Составь таблицу распределения: все значения $x_i$ величины и их вероятности $p_i$. Проверь, что $\sum p_i = 1$.

  2. Математическое ожидание — средневзвешенное значений по вероятностям:

    $$E(X) = x_1 p_1 + x_2 p_2 + \dots + x_n p_n$$
  3. Дисперсию удобнее всего считать по рабочей формуле:

    $$D(X) = E(X^2) - \big(E(X)\big)^2,$$

    где $E(X^2) = x_1^2 p_1 + \dots + x_n^2 p_n$. Стандартное отклонение $\sigma = \sqrt{D(X)}$.

  4. Для линейных преобразований используй свойства, а не новую таблицу:

    $$E(aX + b) = a\,E(X) + b, \qquad D(aX + b) = a^2 D(X).$$

    Математическое ожидание суммы равно сумме математических ожиданий.

  5. Для равномерного распределения на $[a; b]$ вероятность попасть в подотрезок равна его длине, делённой на $b - a$. Матожидание — середина отрезка $\dfrac{a+b}{2}$.

Разбор примеров

Пример 1. В лотерее 1000 билетов. На 5 билетов выпадает выигрыш 500 рублей, на 20 билетов 100 рублей, остальные 975 билетов без выигрыша. Найдите математическое ожидание выигрыша на один купленный билет.

Пример 2. Случайная величина $X$ принимает значения $0$, $1$, $2$ с вероятностями $0{,}2$, $0{,}5$, $0{,}3$ соответственно. Найдите дисперсию величины $Y = 3X + 1$.

Пример 3. Автобусы ходят строго каждые 12 минут, пассажир приходит на остановку в случайный момент. Время ожидания распределено равномерно на отрезке $[0; 12]$ минут. Найдите вероятность того, что ждать придётся больше 9 минут.

Типичные ошибки

  • Берут простое среднее значений вместо средневзвешенного. В примере 1 среднее $(500 + 100 + 0)/3$ не имеет отношения к ответу.
  • Забывают значение с нулевым выигрышем в таблице и получают сумму вероятностей меньше единицы. На $E(X)$ и $E(X^2)$ нулевое значение не влияет, но без него не пройдёт проверка $\sum p = 1$, а при счёте дисперсии по определению, через $(x - EX)^2$, эта строка обязательна.
  • Считают $D(3X + 1) = 3 D(X) + 1$. Правильно: $D(aX + b) = a^2 D(X)$, сдвиг на дисперсию не влияет.
  • Путают $E(X^2)$ и $\big(E(X)\big)^2$. Это разные числа, их разность как раз и есть дисперсия.
  • Отвечают стандартным отклонением, когда спрашивают дисперсию, и наоборот.

Что повторить

Теория по этому заданию на сайте есть с запасом, но она лежит в курсе теории вероятностей для машинного обучения: подача вузовская, примеры из ML. Разбора задач именно в формате ЕГЭ в уроках нет. Для задания 6 достаточно разделов ниже.

Где потренироваться

В практике этих уроков есть задачи сложнее уровня ЕГЭ. Для подготовки к заданию 6 выбирай задачи на таблицу распределения, матожидание и дисперсию.

Соседние задания ЕГЭ: задание 5, вероятность сложных событий и задание 7, простейшие уравнения. Все задания собраны на странице ЕГЭ профиль.

Есть вопрос? Спроси бота!