- •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
Основные теоремы теории вероятностей Теорема сложения вероятностей несовместных событий
Теорема. Вероятность появления одного из двух несовместных событий, безразлично какого, равна сумме вероятностей этих событий, т.е.
Доказательство. Пусть общее число возможных элементарных исходов испытания; число элементарных исходов, благоприятствующих событию А;число элементарных исходов, благоприятствующих событию В. Тогда, число элементарных исходов, благоприятствующих наступлению либо события А, либо события В, по правилу суммы, равно. Следовательно,
Заметим, что:
1. Вероятность появления одного из нескольких попарно несовместных событий, безразлично какого, равна сумме вероятностей этих событий;
2. Сумма вероятностей событий, образующих полную группу, равна единице;
3. Сумма вероятностей противоположных событий равна единице.
Зависимые и независимые события. Условная вероятность
Два события А и В называются независимыми , если появление одного из них не влияет на вероятность наступления другого. В противном случае события называются зависимыми. Например, появление герба при первом бросании монеты (событие А) не влияет на вероятность появления герба при втором бросании (событие В).
Пусть имеется урна с 10 белыми и 5 чёрными шарами, отличающимися только цветом. Допустим, что производится последовательно два извлечения шара. Обозначим через А появление белого шара при первом извлечении и через В появление белого шара при втором извлечении. Если вынутый шар при первом извлечении снова возвращён в урну, то события А и В будут независимыми. В этом случае вероятность события В не зависит от того, имеет или не имеет место событие А, и составляет .
Пусть теперь при извлечении шаров из урны первый вынутый шар не возвращается в урну. Тогда вероятность появления события В будет зависеть от того, появилось при первом извлечении событие А, или нет (события зависимые). А именно, если при первом извлечении был вынут белый шар, то Если же при первом извлечении был вынут чёрный шар, тоТаким образом вероятность события В определяется от дополнительного условия появления или непоявления события А.
Определение. Вероятность события В, вычисленная в предположении, что имеет место событие А, называется условной вероятностью и обозначается Вероятность события В, вычисленная без учёта появления или непоявления события А, называетсябезусловной вероятностью.
При определении условных вероятностей методом непосредственного подсчёта име-
ются некоторые особенности. Предположим, что нужно определить . Пусть средиравновозможных исходов событию А благоприятствуютисходов, при некоторых из них пусть появляется и событие В. Допустим, что событие В появляется приисходах из. Так как нас интересует вероятность события В при дополнительном условии, что событие А имеет место, то равновозможными исходами для события В нужно считать не всеравновозможных исходов, а те из них, при которых наступает событие А. Следовательно. Таким образом, условная вероятность события В при условии наступления события А равна отношению числа исходов, при которых наступает совместно и А и В, к числу исходов, при которых наступает событие А.