
- •1.Предмет теор вер. Понятие случайного события.
- •2. Осн типы событий.Алгебра событий.
- •4. Теорема сложения вер-тей.
- •3. Понятие вер-ти соб. Клас,стат,геометр опр вер-ти.
- •3. Геометрическая вер-ть
- •7. Повторн независим испытания.Ф-ла Бернулли.
- •11. Функция распр-ния и ее св-ва. Вер-ть попадания случайной величины на заданный интервал.
- •12. Плотность распр-ния и ее свойства. Вероятностный и геометр смысл плотности распр-ния.
- •16.Непрерывная случайная величина. Числовые характеристики непрерывных случайных величин.
- •14. Дисперсия и среднее квадратичное отклонение случайной величины и ее свойства.
- •17. Закон равномерного распр-ния.Хар-ки равн распр-ния
- •18. Экспоненциальный закон распр-ния.Хар-ки
- •19. Норм распр-ние. Функц распр для норм распр. Функция Лапласа. Вер-сть попадания в зад инт.
- •25. Математическая статистика. Основные понятия.
- •27. Статистич распр-ние выборки. Эмпирическая функция распр-ния. Полигон и гистограмма.
- •28. Выборочная средняя и выборочная дисперсия.
- •29. Точечные оценки. Смещённые и несмещенные оценки.
- •30. Метод моментов и метод наибольшего правдоподобия для точечных оценок.
- •32. Статистические гипотезы. Проверка гипотез. Понятие стат критерия.
- •33. Ошибки первого и второго рода при проверке статистических гипотез. Уровень значимости критерия.
- •34. Осн распр-ния статистич критериев. Стандартное норм распр-ние. Распр-ние Распр-ние Стьюдента. Распр-ние Фишера-Снедекора.
- •22. Зависимые и независимые случайные величины. Ковариация и корреляция.
- •23. Закон больших чисел и его след-вие. Нер-ство Чебышева.
4. Теорема сложения вер-тей.
Т-ма сложения вер-тей несовместных событий.
«Вер-ть суммы несовместных событий равна сумме вер-тей этих событий»
Р(А + В + …k) = Р(А) + Р(В) + …+ P(k), где А, В, …, k – несовместные.
Док-во.(сумма двух событий) Пусть в результате испытаний из общ числа n равновозможных и несовместных исходов испытаний А благоприятствует m1 случаев, а В – m2 случаев. Тогда вер-ть события А (по классич. опр.) равна m1/n, а
Р(В) = m2/n , т.к. события А и В несовместные, то ни один из случаев благоприятствующий событию А, не благоприятствует событию В, след. (А+В) благоприятствует (m1+m2) случая, след-но
Р(А+В) = (m1+m2)/n = m1/n + m2/n = P(A)+P(B)
Следствие 1:Сумма вер-тей событий, образующих полную группу равна 1.
Следствие 2:Сумма вер-тей противоположных событий так же равна 1.
Т-ма сложения вер-тей совместных событий.
«Вер-ть суммы двух совместных событий равна сумме вер-тей этих событий без вер-ти их произведения»
Р(А+В) = Р(А)+Р(В)-Р(АВ) А и В – совместные события
Дока-во: Пусть n-число возможных исходов опыта; mА-число исходов благоприятствующих соб.А; mB-//-соб.В; mАВ – число исходов опыта, при кот происходят оба события, т.е. исходов благоприятных А*В, тогда число исходов, при котором имеет место событие А+В=mA+ mB- mAB (т.к. в сумме mA+mB, mAB учтено дважды: как исходы благоприятные А, и исходы благоприятные В.След-но
3. Понятие вер-ти соб. Клас,стат,геометр опр вер-ти.
A1, A2,... ,An |
образуют множество элементарных событии. Тогда события из (*), которые приводят к наступлению события А, называются благоприятствующими исходами для события А, т(А) - число благоприятствующих исходов.
Вер-тью
события
А наз-ся отнош числа исходов
благоприятствующих наступлению события
А к числу всех возможных исходов:
где N – общее число опытов, М – число
появлений события А.
Из классического опр-ния следуют св-ва вер-ти:
Св-во 1. Вер-сть достоверного события равна единице.
Св-во 2. Вер-ность невозможного события = нулю.
Св-во 3. Вер-сть случ события есть положительное число, заключенное между нулем и единицей.
A + A = Q - достоверное событие, поэтому
Р(А) + Р(A) = 1 или Р(A) = 1 - Р(А).
Статистическое определение вер-ти
Статистической вер-тью события считают его относительную частоту или число, близкое к ней.Свойства вер-ти, доказанные для ее классического определения, справедливы и для статистич опр вер-ти.Для существования статистич вер-сти события А требуется:1.возможность производить неограниченное число испытаний;2.устойчивость относительных частот появления А в различных сериях достаточно большого числа опытов
3. Геометрическая вер-ть
Пусть
на отрезок L наудачу брошена точка. Это
означает, что точка обязательно попадет
на отрезок L и с равной возможностью
может совпасть с любой точкой этого
отрезка. При этом вер-ть попадания точки
на любую часть отрезка L не зависит от
расположения этой части на отрезке и
пропорциональна его длине. Тогда вер-ть
того, что брошенная точка попадет на
отрезок l, являющийся частью отрезка
L, вычисляется по формуле:
где l – длина отрезка l, а L – длина
отрезка L. Можно дать аналогичную
постановку задачи для точки, брошенной
на плоскую область S и вер-ти того, что
она попадет на часть этой области s:
.
В трехмерном случае вер-ть того, что
точка, случайным образом расположенная
в теле V, попадет в его часть v, задается
формулой:
5. Зависим и независимые события. Усл вер-ть. Теорема умножения вер-тей.
Усл
вер-сть
соб.А
наз-ся вер-ть соб.В при условии, что
событие А произошло (пример: пусть соб.А
- это извлечение из колоды в 32 карты
туза; соб.В – вторая вынутая карта из
колоды оказалось тузом. Если после 1-го
раза карта возвращается в колоду, то
вер-ть вынуть туз не меняется и равна
4/32, если же 1-я карта в колоду не
возвращается, то осуществление соб.А
прибудет к тому, что в колоде остается
31 карта из которой 3 туза
– условная вер-ть)
Т-ма
умножения зависимых событий: вер-ть
произведения двух событий равна
произведению вер-ти одного соб на
условную вер-ть другого, при усл, что
1-ое событие произошло:
Док-во: Пусть n-число возможных исходов опыта; mА-число исходов благоприятствующих соб.А; mB-//-соб.В, mАВ – число исходов опыта, при кот происходят оба события,. для вычисления усл вер-ти , множеством возможных исходов нужно считать mА(т.к. А произошло), а множеством благ-тных исходов, необходимо считать исходы, при кот произошли и А, и В.
=>
Пример: для поражения цели необходимо попасть в неё дважды. Вер-ть 1-го попадания 0,2, затем она не меняется при промахах, но после 1-го попадания увеличивается в 2 раза. Найти вер-ть того что цель будет поражена первыми двумя выстрелами.
Решение: соб.А – попадания при первом выстреле
Соб.В - //- при 2-ом выстреле
,
,
А и В совместные события
Пусть вер-ть соб.В не зависит от появления соб.А
Событие В называют независимым от соб А, если появление соб.А не изменяет вер-ти события В, т.е. если условная вер-ть соб.В равна его безусловной вер-ти:
подставив
данное равенство в
получим
,
отсюда
,т.е.условная
вер-ть соб.А в предположении, что
наступило соб.В, равна его безусловной
вер-ти. Другими словами, соб.А не зависит
от соб.В. След-но и соб.А не зависит от
соб.В; это значит, что св-во незав-сти
событий взаимно.Для независ соб т-ма
умнож
имеет вид
,
Т.е. вер-ть совместного появления двух независимых событий равна произведению вер-тей этих событий.
Два события называют независимыми, если вер-ть их совмещения равна произведению вер-тей этих событий; в противном случае события называют зависимыми.
6.Формула полной вер-ти. Формула Бейеса.
Опр.: пусть событие А может произойти только совместно с одним из событий Н1, Н2,…,Нnобразующих полную группу несовместных событий, тогда соб. Н1, Н2,…,Нnназываются гипотезами.
Теорема: вер-ть соб.А наступающего совместно с гипотезами Н1, Н2,…,Нnравна:
-
формула полной вер-ти
где, Р(Нi) – вер-ть i-той гипотезы,РНi(А) – вер-ть соб.А при усл реализации гипотезы Нi
Док-во: соб.А можно считать суммой попарно несовместных событий АН1, АН2, …АНn несовместные события, тогда из теорем сложения вер-тей:
Р(А)+Р(АН1+…+ АНn)=Р(АН1)+…+Р(АНn)=
=РНi(А)* Р(Н1)+…+ РНn(А)* Р(Нn)=
Теорема
гипотез (формула Байеса) –
следствие т-мы умнож и ф-лы полной
вер-ти. Имеется группа несовместных
гипотез H1,H2...Hn,
чьи вер-ти равны соотв-но P(H1),P(H2)...P(Hn).
В рез. Σ происходит событие А. Как следует
изменить вер-ти гипотез в связи с
появлением А (найти усл вер-ть P(Hi|A))?
Выражая P(A) из ф-лы полной вер-ти, имеем
соотношение
Байеса:
.Док-во:
вер-ть появления А опред. по ф-ле полной
вер-ти
Поищем
условные вер-ти
при усл, что произошло событие А. По
теореме умножения имеем
.
Подставим P(A),
получим
.
чтд. Ф-лы
Байеса
позволяют переоценить вер-ти после
того, как становится известным результат
испытания, в итоге которого появилось
событие А.