- •Вычисление определителей
- •Матрицы: основные понятия и определения
- •Линейные операции над матрицами
- •Умножение матриц
- •Обратная матрица
- •Собственные значения матрицы
- •Системы линейных уравнений: основные понятия
- •Квадратичные формы
- •Функции: основные понятия и определения
- •Непрерывность функции. Точки разрыва
- •Производные первого порядка
- •Производные высших порядков
- •Асимптоты графика функции
- •Основные методы интегрирования
- •Свойства определенного интеграла
- •Приложения определенного интеграла
- •Основные понятия теории вероятностей
- •Теоремы сложения и умножения вероятностей
- •Полная вероятность. Формула байеса
- •Дискретная случайная величина
- •Характеристики вариационного ряда
- •Точечные оценки параметров распределения
- •Элементы корреляционного анализа
- •Проверка статистических гипотез
- •Линейное программирование
- •Транспортная задача
- •Сетевое планирование и управление
- •Марковские процессы
- •Функции полезности
- •Функции спроса и предложения
- •Производственные функции
- •Модели межотраслевого баланса
Полная вероятность. Формула байеса
Событие А может наступить лишь при условии появления одного из двух несовместных событий B1 и B2, образующих полную группу событий. Известны вероятность и условные вероятности . Тогда вероятность P(A) равна …
В первой урне 2 черных и 8 белых шаров. Во второй урне 3 белых и 7 черных шаров. Из наудачу взятой урны вынули один шар. Тогда вероятность того, что этот шар окажется белым, равна… 0,55
В первой урне 3 белых и 7 черных шаров. Во второй урне 6 белых и 4 черных шаров. Из наудачу взятой урны вынули один шар. Тогда вероятность того, что этот шар окажется белым, равна… 0,45
В первой урне 3 белых и 7 черных шаров. Во второй урне 4 белых и 6 черных шаров. Из наудачу взятой урны вынули один шар. Тогда вероятность того, что этот шар окажется белым, равна… 0,35
Событие А может наступить лишь при условии появления одного из двух несовместных событий B1 и B2, образующих полную группу событий. Известны вероятность и условные вероятности . Тогда вероятность P(A)равна …
Несовместные события A,B иC не образуют полную группу, если их вероятности равны …
, ,
Несовместные события A, B и C не образуют полную группу, если их вероятности равны …
, ,
, ,
Несовместные события A, B и C не образуют полную группу, если их вероятности равны …
, ,
, ,
Несовместные события A, B и C не образуют полную группу, если их вероятности равны …
, ,
, ,
Несовместные события A, B и C не образуют полную группу, если их вероятности равны …
, ,
, ,
Дискретная случайная величина
Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей Тогда значение интегральной функции распределения вероятностей F(4) равно … 0,5
Функция распределения вероятностей дискретной случайной величины X имеет вид Тогда вероятность равна … 0,6
Дискретная случайная величина задана законом распределения вероятностей Тогда вероятность равна
Дискретная случайная величина задана законом распределения вероятностей Тогда вероятность равна … … 0,7
Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей Тогда значение интегральной функции распределения вероятностей F(2) равно … 0,6
Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей: Тогда математическое ожидание случайной величины равно… 5,8
Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей: Тогда математическое ожидание случайной величины равно… 3,3
Дискретная случайная величина задана законом распределения вероятностей: Тогда её математическое ожидание равно 2,1 если …
a = 0,2; b = 0,7
Вероятность появления события А в 40 независимых испытаниях, проводимых по схеме Бернулли, равна 0,9. Тогда дисперсия числа появлений этого события равна… 3,6
Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей Если математическое ожидание , то значение равно … 2