
- •1.Числ.Ряды.Необх.Признак сход-и.
- •3.Признак Даламбера.
- •4. Радикальный признак Коши.
- •5. Интегральный признак Коши.
- •6.Теор Признак Лейбница
- •7. Теор Признак Вейерштрасса о равномерной сх-ти.
- •8. Степенные ряды. Теорема Абеля.
- •13. Приложения криволинейных интегралов.
- •14. Двойной интеграл.Необходимое и достаточное условие существования двойного интеграла.
- •16. Вычисление двойного интеграла по области криволинейной трапеции.
- •17. Криволинейные координаты на плосоксти.
- •18. Площадь плоской фигуры в криволинейных координатах.
- •19. Формула Грина.
- •20. Приложения двойных интегралов.
- •21. Тройной интеграл. Необходимое и достаточное условие существования.
- •22. Вычисление тройного интеграла.
- •23. Пространство элементарных событий. Алгебра событий.
- •24. Аксиоматическое определение вероятности.
- •25. Формула классической вероятности.
- •27. Действия с вероятностями. Условная вероятность.
- •28. Формула полной вероятности.
- •29. Формула Бернули.
- •30. Дискретные случайные величины.
- •31. Функция распределения.
- •32. Непрерывные случайные величины.
- •33. Математическое ожидание.
- •34. Дисперсия и её свойства.
- •35. Начальные и центральные моменты. Мода и медиана.
- •36. Нормальный закон.
- •37. Производящие функции.
- •38. Характеристические функции.
- •39. Дискретные двумерные случайные величины.
- •40. Непрерывные двумерные случайные величины.
- •41. Функции от случайных величин.
- •42. Неравенство Чебышева.
- •43. Теорема Чебышева.
- •44. Центральная предельная теорема.
- •45. Теорема Бернулли.
- •46 Выборка. Эмпирическая функция, полигон частот, гистограмма.
- •48. Точечные оценки. Метод моментов.
- •49. Метод максимального правдоподобия.
- •50. Интервальная оценка для математического ожидания случайной величины, распределенной по нормальному закону.
24. Аксиоматическое определение вероятности.
Пусть -
произвольное пространство элементарных
событий, а
- такая совокупность
случайных событий, для которой
справедливо:
,
AB
,
A+B
и
A\B
,
если A
и
B
.
Числовая функция P, определенная на совокупности событий , называется вероятностью,если:
P(A)
0
для любого A из
;
P( ) = 1;
если A и B несовместны, то P(A+B) = P(A) + P(B);
для любой убывающей
последовательности событий {Ai}из
,
,
такой, что
,
имеет место равенство
.
Тройку
называют вероятностным
пространством.
25. Формула классической вероятности.
Классическая
формула для определения вероятности
наступления случайного события X выглядит
следующим образом:
где Nx — количество вариантов возможного наступления случайного события х;
N— общее количество
возможных исходов. Пример. Бросая
игральную кость, мы можем получить шесть
возможных исходов — выпадение одной
из шести граней игральной кости: 1,2,3, 4,
5 или 6. Таким образом, можно определить
вероятность выпадения одной из граней,
например 3:
Таким образом, вероятность выпадения одной из граней игральной кости (в нашем примере 3) составляет 16.67%.
Можно также определить вероятность выпадения одной из двух граней (например, 2 или 3). В этом случае используется правило сложения вероятностей, а вероятность рассчитывается следующим образом:
Р(х8; By) = Р{х) + Р{у) = 0.1667 + 0.1667 = 0.3333 или 33.33%,
где Р(х) — вероятность наступления случайного события х (в нашем примере 2);
Р(у) — вероятность наступления случайного события у (3).
Таким образом, вероятность выпадения грани с цифрой 2 или 3 равна 33.33%.
Правило сложения вероятностей используется для зависимых событий, когда одно случайное событие исключает наступление другого случайного события.
Если необходимо найти вероятность одновременного наступления двух и более случайных событий, используется правило умножения вероятностей. При этом все события должны быть независимы друг от друга.
Пример. В результате одновременного броска двух игральных костей мы можем получить 36 различных комбинаций: 1 — 1,1—2,1—3,1—4,1— 5, 1—6, 2—1, 2—2, 2—3 и т.д. Для определения вероятности того, что в результате подбрасывания мы получим на гранях обеих игральных костей по 1, используем правило умножения вероятностей:
Р(х8; 87) = Р{х)хР{у) = 0.1667x0.1667 = 0.0278 или 2.78%
Таким образом, вероятность одновременного выпадения на двух игральных костях граней с цифрой 1 равна 2.78%.
26. Геометрическая вероятность .
Геометрическая
вероятность —
один из способов задания вероятности;
пусть Ω — ограниченное
множество евклидова
пространства,
имеющее объем λ(Ω) (соответственно
длину или площадь в одномерной или
двумерной ситуации), пусть ω —
точка, взятая случайным образом из Ω,
пусть вероятность, что точка будет взята
из подмножества
пропорциональна
его объёму λ(x),
тогда геометрическая
вероятность подмножества
определяется
как отношение объёмов:
Аналогично определяется геометр. вероят-ность события, когда множ-во Ω представ-ляет собой нек. область на плоскости или отрезок на прямой линии. В этих случаях объемы областей заменяются, соответст-но, площадями фигур или длинами отрезков.
Случайное событие – событие, которое может произойти (не произойти), если будет выполнена определённая совок-сть условий S, которая наз. испытанием.
Несколько событий наз совместными, если в результате испытания появление 1-го из них не исключает появления другого в одном и том же испытании.
Несколько событий наз несовместными, если в результате испытания появ-ление 1-го из них исключает появление других (остальных) событий в одном и том же испытании (выпадение очков на игральной кости – 6 несовмес. событий).
2 события наз. равновозможными, если нет оснований считать, что появление одного из них более возможно, чем появление другого. (выбрасывание орла и решки - равновозможные события).
Полная группа событий – совок-сть случаных событий, если в результате испытания появится хотя бы 1 из них.
С=
или
–
сумма
событий А и В
(событие, которое заключается в том, что
происходит либо событие А, либо событие
В, либо события и А и В).
или
– произведение
собы-тий
(событие, которое состоит в том, что
одновременно происходят события А и
В).
-
противоположное
событию А
(если эти события несовместны, а их сумма
– достоверное событие)-(Промах
или попадание про стрельбе по мишени)