- •Министерство образования и науки российской федерации
- •Дифференциальные уравнения первого порядка
- •Уравнения с разделёнными и разделяющимися переменными
- •Однородные уравнения первого порядка
- •Линейные уравнения первого порядка
- •Уравнение в полных дифференциалах
- •Интегрирующий множитель
- •Дифференциальные уравнения высших порядков
- •Уравнения вида
- •Уравнения второго порядка, приводящиеся к уравнениям первого порядка
- •Линейные однородные уравнения. Определения и общие свойства
- •Линейные однородные уравнения второго порядка с постоянными коэффициентами
- •Линейные однородные уравнения го порядка с постоянными коэффициентами
- •Неоднородные линейные уравнения второго порядка
- •Неоднородные линейные уравнения второго порядка с постоянными коэффициентами
- •Неоднородные линейные уравнения высших порядков
- •Системы обыкновенных дифференциальных уравнений
- •Системы линейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами
- •Р я д ы Числовые ряды Числовой ряд. Сумма ряда. Необходимый признак сходимости ряда
- •Достаточные признаки сходимости рядов с положительными членами
- •Знакопеременные ряды
- •Функциональные ряды
- •Ряды Тейлора и Маклорена
- •Ряды Фурье
- •Ряды Фурье для четных и нечетных функций
- •Ряд Фурье для функции с периодом
- •К о м б и н а т о р и к а
- •Общие правила комбинаторики
- •Соединения в комбинаторике
- •Размещения без повторений
- •Перестановки без повторений
- •Сочетания без повторений
- •Размещения с повторениями
- •11 12 13 14 15 16 17 19
- •Перестановки с повторениями
- •Т е о р и я в е р о я т н о с т е й Случайные события Основные понятия теории вероятностей
- •Основные теоремы теории вероятностей Теорема сложения вероятностей несовместных событий
- •Зависимые и независимые события. Условная вероятность
- •Теорема умножения вероятностей
- •Теорема сложения вероятностей совместных событий
- •Вероятность появления хотя бы одного события
- •. Формула полной вероятности
- •Формула Бейеса
- •Повторение испытаний
- •Формула Бернулли
- •Локальная теорема Лапласа
- •. Формула Пуассона
- •Интегральная теорема Лапласа
- •Случайные величины Случайная величина. Виды случайных величин
- •Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины
- •Числовые характеристики дискретных случайных величин
- •Математическое ожидание дискретной случайной величины
- •Дисперсия дискретной случайной величины
- •Плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины
- •Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •Законы распределений
- •Равномерное распределение
- •Нормальное распределение
- •. Правило трёх сигм
- •Показательное распределение
- •Функция надёжности
- •Элементы математической статистики Основные сведения из математической статистики
- •Статистическое распределение выборки. Полигон и гистограмма
- •1 4 6
- •10 15 25
- •Статистические оценки параметров распределения
- •Оценка генеральной дисперсии по исправленной выборочной
- •Точность оценки, доверительная вероятность (надёжность). Доверительный интервал
- •Методы расчёта сводных характеристик выборки
- •Сведение первоначальных вариант к равноотстоящим
- •Оценка отклонения теоретического и эмпирического распределений от нормального. Асимметрия и эксцесс
- •Элементы теории корреляции
- •. (1)
- •(4) . (5) Корреляционная таблица
- •Отыскание параметров выборочного уравнения прямой линии регрессии по сгруппированным данным
- •Методика вычисления выборочного коэффициента корреляции
- •. Статистическая проверка статистических гипотез
- •Линейное программирование Задача линейного программирования
- •Построение математической модели
- •Графическое решение задачи линейного программирования
- •Симплексный метод решения задачи линейного программирования
- •Решение задачи 1 симплексным методом
- •Искусственное начальное решение. Метод больших штрафов.
- •Особые случаи применения симплекс-метода
- •1.7.2 Бесконечное множество решений
- •1.7.4 Неограниченные решения
- •1.7.5 Промежуточное вырожденное решение
- •Задача о назначениях
- •4 Изменение запаса ресурса продукта а 7
- •1 Изменение единицы стоимости продукта а 4
- •Заключение
Т е о р и я в е р о я т н о с т е й Случайные события Основные понятия теории вероятностей
Изучение каждого явления в порядке наблюдения или выполнения опыта связано с выполнением некоторого комплекса условий, или испытанием.
Всякий результат или исход испытания называется событием.
Так, событиями являются: поражение и не поражение мишени в результате произведённого выстрела (испытания); выигрыш и др.
Для обозначения событий приняты первые буквы латинского алфавита А, В, С и т.д.
События подразделяются на следующие три вида: достоверные, невозможные и случайные.
Достоверным называется событие, которое в результате испытания обязательно произойдёт. Так, достоверным событием является извлечение белого шара из урны, в которой все шары белые.
Невозможным называется событие, которое в результате испытания заведомо не произойдёт. Так, невозможным событием является извлечение чёрного шара из урны, в которой все шары белые.
Случайным называется событие, которое в результате испытания либо произойдёт, либо не произойдёт. Так, случайным событием является поражение мишени при одном выстреле из ружья.
Случайные события подразделяются на совместные и несовместные.
События А, В, С называются несовместными, если в условиях испытания каждый раз возможно появление только одного из них.
Так, если брошена монета, то события «появился герб» и «появилась надпись» - несовместные.
События А, В, С называются совместными, если в данных условиях появление одного из этих событий не исключает появления другого при том же испытании. Так, при одновременной стрельбе из двух винтовок поражения мишеней являются совместными событиями.
Несколько событий образуют полную группу, если в результате испытания появится хотя бы одно из них.
Пример. Стрелок произвёл выстрел по цели. Обязательно произойдёт одно из следующих двух событий: попадание, промах. Эти два несовместных события образуют полную группу.
События называют равновозможными, если есть основания считать, что ни одно из них не является более возможным, чем другие.
Противоположными называют два единственно возможных события, образующих полную группу. Если одно из двух противоположных событий обозначить через А, то другое принято обозначать . Попадание и промах при выстреле по цели – противоположные события. Если А – попадание, то - промах.
Суммой А+В двух событий А и В называют событие, состоящее в появлении события А, или события В, или обоих этих событий. Суммой нескольких событий называют событие, которое состоит в появлении хотя бы одного из этих событий. Так, например, если из орудия произведены два выстрела и А – попадание при первом выстреле, В – попадание при втором выстреле, то А+В – попадание при первом выстреле, или при втором, или в обоих выстрелах.
Произведение двух событий А и В называют событие АВ, состоящее в совместном появлении этих событий. Произведением нескольких событий называют событие, состоящее в совместном появлении всех этих событий. Например, если А – стандартная деталь, В - деталь завода №1, то АВ – стандартная деталь завода №1.
Элементарным исходом называется каждый из возможных результатов испытания.
Те элементарные исходы, в которых интересующее нас событие наступает, называются благоприятствующими этому событию.
Классическое определение вероятности
Вероятность – одно из основных понятий теории вероятностей. Приведём определение, которое называется классическим.
Рассмотрим пример. Пусть в урне содержатся 6 одинаковых, тщательно перемешанных шаров, причём 2 из них – красные, 3 – синие и 1 – белый.
Поставим перед собой задачу дать количественную оценку возможности того, что взятый наудачу шар цветной. Обозначим А – появление цветного шара. В нашем примере возможны следующие 6 элементарных исходов: ω1 – появился белый шар, ω2 , ω3 – появился красный шар, ω4 , ω5 , ω6 – появился синий шар. Эти исходы образуют полную группу попарно несовместных событий и они равновозможны. Благоприятствуют нашему событию А следующие 5 исходов: ω2 , ω3, ω4 , ω5 , ω6. Таким образом, событие А наступит, если в испытании наступит один, безразлично какой, из элементарных исходов, благоприятствующих А.
Отношение числа благоприятствующих событию А элементарных исходов к их общему числу называют вероятностью события А и обозначают через p. В нашем примере всего элементарных исходов 6; их них благоприятствующих появлению события А – 5. Следовательно, вероятность того, что взятый шар окажется цветным, равна р(А) = . Это число и даёт ту количественную оценку степени возможности появления цветного шара, которую мы хотели найти.
Определение. Вероятностью события А называется отношение числа благоприятствующих этому событию исходов к общему числу всех равновозможных несовместных элементарных исходов, образующих полную группу и определяется формулой
,
где – число элементарных исходов, благоприятствующих появлению события А;– число всех элементарных исходов испытания.
Отметим следующие свойства:
Вероятность достоверного события равна единице. Действительно, если событие достоверно, то каждый элементарный исход испытания благоприятствует событию. В этом случае и p.
Вероятность невозможного события равна нулю. Действительно, если событие невозможно, то ни один из элементарных исходов испытания не благоприятствует событию. В этом случае
Вероятность случайного события есть положительное число, заключённое между нулём и единицей. Действительно, случайному событию благоприятствует лишь часть из общего числа элементарных исходов испытания. В этом случае < 1, следователь
Итак, вероятность любого события удовлетворяет двойному неравенству
.