
- •Вопрос 1. События и вероятность.
- •3 Подхода к определению понятия вероятности:
- •Вопрос 2. Аксиоматическое строение теории вероятности.
- •Вопрос 3. Правило сложения.
- •Вопрос 4. Правило умножения вероятностей.
- •Вопрос 5. Формула полной вероятности. (формула Байеса).
- •Вопрос 6. Повторение опытов.
- •Вопрос 7. Ряд распределения. Функции распределения.
- •Вопрос 8. Плотность распределения.
- •Вопрос 9. Математическое ожидание. Дисперсия, среднеквадратичное отклонение.
- •Вопрос 10. Моменты распределения.
- •Вопрос 11. Биномиальный закон распределения (закон распределения Дискретной Случайной Величины).
- •Вопрос 12. Нормальный закон распределения(закон Гаусса).
- •Вопрос 13. Функция распределения системы двух случайных величин.
- •Вопрос 14. Плотность распределения системы 2-х случайных величин.
- •Основные свойства совместной плотности распределения
- •Вопрос 15.
- •Вопрос 16. Числовые характеристики системы двух случайных величин.
- •Вопрос 17. Математическое ожидание функции. Дисперсия функции.
- •Вопрос 18. Теоремы о числовых характеристиках.
- •Вопрос 19. Неравенство Чебышева(Закон больших чисел.).
Вопрос 1. События и вероятность.
Событие – всякий факт, который в результате опыта (испытания, эксперимента) может произойти или не произойти.
Таким образом, событие – это исход опыта.
Например: опыт – бросание монеты, событие – выпадение орла или решки.
Вероятность события – численная мера степени объективной возможности этого события. U (достоверное событие) – которое в результате опыта непременно произойдет. V (невозможное событие) – которое не может произойти в результате опыта.
3 Подхода к определению понятия вероятности:
классический (подсчет вероятности)
статистический (частотный)
аксиоматический (теоретико-множественный)
Классический.
Несовместное событие – если появление 1 из них исключает появление других событий в одном и том же опыте.
Полная группа событий: события в опыте образуют полную группу, если в результате опыта произойдет хотя бы 1 из них (например, попадание или промах, орел или решка).
А1 = {1 или 2 или 3} , А2 = {3 или 4 или 5}, А3 = {4 или 5 или 6} – полная группа совместных событий.
Равновозможные события: события в опыте называются равновозможными, если по условиям симметрии есть основания считать, что ни 1 из этих событий не является объективно более возможным, чем другие.
События, обладающие всеми тремя свойствами, называются случаями.
Для каждого опыта можно указать некоторую совокупность взамноисключающих друг друга элементарных исходов. Причем в результате 1 опыта должен осуществится какой-нибудь 1 из них. Эту совокупность и называют совокупностью всех элементарных исходов опыта.
А={1 или 2 или 3}-составное
Если элементарные исходы равновозможные, то это случаи. Тогда опыт сводится к схеме случая. И для таких опытов возможен непосредственный подсчет вероятностей. Он основан на подсчете благоприятных случаев.
Случай является благоприятным событию, если его появление влечет появление данного события.
(1.1)
m(А)-число благоприятных случаев
n-общее число случаев
Р(А)-вероятность события А
Р(А)=3/6 – для игр в кости(четный случай)
– только для схемы случая
, следовательно
Р(V)=0
P(U)=1
Пример: в мешке 2 белых и 3 черных шара. Найти вероятность достать белый шара?
А – белый шар
Так как извлекаем наугад, то опыт сводится к схеме случая.
n=5
m(A)=2
P(A)=2/5
Частотный подход основан на понятии частоты. Это опытный подход. Частотой события А в данной серии опытов называем отношением числа опытов, в которых произошло данное событие к общему числу опытов.
(1.3) Р* (А)=m(А)/n
Р* - частота А
m(А) – опыты, в которых произошло А
n – число опытов
, следовательно 0≤Р*≤1
Р*( V)=0
Р*( U)=1
Частота имеет свойство устойчивости.
Величина, около которой стремится стабилизироваться частота А при увеличении n называется вероятностью события.
Рассмотрим 2 несовместных события А1 и А2. m(А1 или А2)=m(А1)+m(А2)
Р*(А1 или А2)= m(А1 или А2)/n=m(А1)/ n+m(А2)/ n= Р*(А1)+ Р*(А2) (1.6)