
- •Теория вероятностей и математическая статистика
- •Содержание
- •В ведение
- •1.1 Теоретические сведения к практической работе №1
- •1.2 Примеры решения задач к практической работе №1
- •1.3 Ход работы
- •1.4 Содержание отчета
- •1.5 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •1.6 Вопросы к защите практической работы №1
- •2.1 Теоретические сведения к практической работе №2
- •2.1.1 Случайные события
- •2.1.2 Классическое определение вероятности
- •2.1.3 Относительная частота события
- •2.1.4 Статистическая и геометрическая вероятности
- •2.2 Примеры решения задач к практической работе №2
- •2.3 Ход работы
- •2.4 Содержание отчета
- •2.5 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •2.6 Вопросы к защите практической работы №2
- •3.1 Теоретические сведения к практической работе №3
- •3.1.1 Теорема сложения вероятностей несовместных событий
- •3.1.2 Противоположные события
- •3.1.3 Теорема умножения вероятностей
- •3.1.4 Вероятность появления хотя бы одного события
- •3.1.5 Формула полной вероятности
- •3.1.6 Формулы Байеса
- •3.2 Примеры решения задач к практической работе №3
- •3.3 Ход работы
- •3.4 Содержание отчета
- •3.5 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •3.6 Вопросы к защите практической работы №3
- •4.1 Теоретические сведения к практической работе №4
- •4.1.1 Формула Бернулли
- •4.1.2 Локальная теорема Лапласа
- •4.1.3 Интегральная теорема Лапласа
- •4.2 Примеры решения задач к практической работе №4
- •4.3 Ход работы
- •4.4 Содержание отчета
- •4.5 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •4.6 Вопросы к защите практической работы №4
- •5.1 Теоретические сведения к практической работе №5
- •5.1.1 Случайная величина
- •5.1.2 Дискретная случайная величина (дсв)
- •5.1.3 Независимые случайные величины
- •5.1.4 Функция распределения случайной величины
- •5.2 Ход работы
- •5.3 Содержание отчета
- •5.4 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •5.5 Вопросы к защите практической работы №5
- •6.1 Теоретические сведения к практической работе №6
- •6.1.1 Математическое ожидание дискретной случайной величины
- •6.1.2 Свойства математического ожидания
- •6.1.3 Дисперсия дискретной случайной величины
- •6.1.4 Свойства дисперсии
- •6.1.5 Среднее квадратическое отклонение дискретной случайной величины
- •6.1.6 Мода и медиана дискретной случайной величины
- •6.2 Ход работы
- •6.3 Содержание отчета
- •6.4 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •6.5 Вопросы к защите практической работы №6
- •7.1 Теоретические сведения к практической работе №7
- •7.1.1 Биноминальное распределение вероятностей
- •7.1.2 Распределение Пуассона
- •7.1.3 Геометрическое распределение вероятностей
- •7.1.4 Непрерывная случайная величина (нсв)
- •7.1.5 Равномерно распределённая нсв
- •7.2 Ход работы
- •7.3 Содержание отчета
- •7.4 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •7.5 Вопросы к защите практической работы №7
- •8.1 Теоретические сведения к практической работе №8
- •8.1.1 Функция плотности нсв
- •8.1.2 Свойства плотности распределения
- •8.1.3 Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •8.2 Ход работы
- •8.3 Содержание отчета
- •8.4 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •8.5 Вопросы к защите практической работы №8
- •9.1 Теоретические сведения к практической работе №9
- •9.1.1 Нормальный закон распределения.
- •9.1.2 Функция Лапласа
- •9.1.3 Показательное распределение
- •9.1.4 Показательный закон надежности
- •9.2 Ход работы
- •9.3 Содержание отчета
- •9.4 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •9.5 Вопросы к защите практической работы №9
- •10.1 Теоретические сведения к практической работе №10
- •10.1.1 Генеральная и выборочная совокупности
- •10.1.2 Повторная и бесповторная выборки.
- •10.1.3 Способы отбора
- •10.1.4 Статистическое распределение выборки
- •10.1.5 Эмпирическая функция распределения
- •10.1.6 Полигон и гистограмма
- •10.1.7 Статистические оценки параметров распределения
- •10.1.8 Несмещенные, эффективные и состоятельные оценки
- •10.1.9 Генеральная и выборочная средняя
- •10.1.10 Генеральная и выборочная дисперсия
- •10.1.11 Точность оценки, надёжность. Доверительный интервал
- •10.1.12 Доверительные интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения
- •10.1.13 Доверительные интервалы для оценки среднего квадратического отклонения нормального распределения
- •10.1.14 Характеристики вариационного ряда
- •10.2 Ход работы
- •10.3 Содержание отчета
- •10.4 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •10.5 Вопросы к защите практической работы №10
- •Список использованных источников
- •Приложение а (обязательное)
- •Приложение б (обязательное)
- •Приложение в (обязательное)
- •Приложение г (обязательное)
2.6 Вопросы к защите практической работы №2
1) Какие события называют случайными? Примеры.
2) Дать определение совместных и несовместных событий. Примеры.
3) Что такое полная группа событий? Пример.
4) Какие события называются равновозможными?
5) Классическое определение вероятности.
6) Свойства классического определения.
7) Относительная частота события. Устойчивость относительной частоты.
8) Отличие между вероятностью и относительной частотой.
9) Ограниченность классического определения вероятности.
10) Геометрическая и статистическая вероятности.
Практическая работа №3
Тема: Вычисление вероятностей сложных событий.
Цель работы: Изучить понятие противоположного события, условной вероятности, теоремы сложения и умножения вероятностей, совместные и несовместные события, методику вычисления вероятности суммы совместных событий, формулу полной вероятности, формулу Байеса. Научиться находить условные вероятности сложных событий, представлять сложные события через элементарные события с помощью операций над событиями.
3.1 Теоретические сведения к практической работе №3
Сложным называется событие, состоящее в появлении нескольких простых событий.
3.1.1 Теорема сложения вероятностей несовместных событий
Суммой
двух событий А
и В
называют событие, состоящее в появлении
события А, или события В, или обоих этих
событий.
Теорема сложения вероятностей несовместных событий. Вероятность появления одного из двух несовместных событий, безразлично какого, равна сумме вероятностей этих событий:
,
(7)
где
– вероятность появления события А;
– вероятность
появления события В.
3.1.2 Противоположные события
Противоположными
называется два единственно возможных
события, образующих полную группу. Если
одно из двух противоположных событий
обозначено через
,
то другое принято обозначать
.
Теорема
о полной группе.
Сумма
вероятностей событий
,
образующих полную группу, равна единице:
,
(8)
где
,
,
…,
– вероятности событий образующих полную
группу.
Теорема о противоположных событиях. Сумма вероятностей противоположных событий равна единице:
,
(9)
где
– вероятность события А;
– вероятность
противоположного события.
3.1.3 Теорема умножения вероятностей
Произведением двух событий А и В называют событие АВ, состоящее в совместном появлении (совмещении) этих событий. Например, если А - деталь годная, В - деталь окрашенная, то АВ - деталь годна и окрашена.
Условной
вероятностью
называют
вероятность события В, вычисленную в
предположении, что событие А уже
наступило.
Теорема умножения вероятностей. Вероятность совместного появления двух событий равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого, вычисленную в предположении, что первое событие уже наступило:
,
(10)
где – вероятность события А;
– условная
вероятность события В.