
- •С.Е.Игнатова теория вероятностей
- •Санкт-Петербург
- •Утверждено редакционно-издательским советом сПбГиэу
- •Игнатова с.Е.
- •Содержание:
- •Предисловие
- •Введение
- •Краткая историческая справка.
- •1. Правила действия со случайными событиями и вероятностями их осуществления.
- •1.1. Предмет теории вероятностей.
- •1.2. Основные формулы комбинаторики.
- •1.3. Испытания и события.
- •1.4. Виды случайных событий.
- •1.5. Классическое определение вероятности.
- •1.6. Статистическая вероятность.
- •1.7. Геометрическая вероятность.
- •1.8. Аксиоматика а.Н. Колмогорова.
- •1.9. Алгебра событий.
- •1.10. Теоремы сложения вероятностей.
- •1.11. Условные вероятности, независимость событий и экспериментов.
- •1.11.1. Теоремы умножения вероятностей.
- •1.11.2. Формула полной вероятности.
- •1.11.3. Вероятность гипотез. Формула Байеса.
- •1.11.4. Схема независимых испытаний (схема Бернулли).
- •2. Случайные величины и законы распределения вероятностей.
- •2.1. Виды случайных величин.
- •2.2. Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины.
- •2.2.1. Функция распределения вероятностей случайной величины.
- •2.2.2. Плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины.
- •2.3. Основные числовые характеристики случайных величин.
- •2.3.1. Математическое ожидание.
- •2.3.2. Дисперсия.
- •2.3.3. Среднее квадратическое отклонение.
- •2.3.4. Мода и медиана.
- •2.4. Производящие функции моментов.
- •2.5. Законы распределения вероятностей, наиболее распространенные в практике статистических исследований.
- •Вероятностный смысл параметров:
- •2.5.1. Вероятность попадания в заданный интервал нормальной случайной величины.
- •2.5.2. Вычисление вероятности заданного отклонения.
- •2.5.3. Правило трёх сигм.
- •2.6. Последовательности случайных величин в дискретном вероятностном пространстве.
- •3. Закон больших чисел и центральная предельная теорема.
- •4. Совместное распределение случайных величин.
- •4.1. Закон распределения двумерной случайной величины.
- •4.2. Вычисление основных числовых характеристик случайных величин х и y.
- •4.3. Условные распределения.
- •4.4. Зависимые и независимые случайные величины.
- •4.5. Коэффициент корреляции двух случайных величин и его свойства.
- •4.6. Независимость и некоррелированность.
- •4.7. Нормальный закон распределения на плоскости.
- •Вероятностный смысл параметров:
- •4.8. Линейная регрессия. Прямые линии среднеквадратической регрессии.
- •5. Последовательности, образующие цепь Маркова.
- •5.1. Равенство Маркова.
- •5.2. Финальные вероятности.
- •Заключение
- •Список литературы:
- •Сведения об авторе.
Краткая историческая справка.
Теория вероятностей, подобно другим математическим наукам, развилась из потребностей практики.
Первые работы, в которых зарождались основные понятия теории вероятностей в XVI-XVII вв., представляли собой попытки создания теории азартных игр. Следует отметить работы таких выдающихся ученых, как Кардано, Гюйгенс, Паскаль, Ферма.
Следующий этап развития теории вероятностей связан с именем Якоба Бернулли (1654-1705). Доказанная им теорема, получившая впоследствии название «Закона больших чисел» была первым теоретическим обоснованием накопленных ранее фактов.
Дальнейшими успехами теория вероятностей обязана Муавру, Лапласу, Гауссу, Пуассону и другим.
Новый, наиболее плодотворный период связан с именами П.Л. Чебышева (1821-1894) и его учеников А.А. Маркова (1856-1922) и А.М. Ляпунова (1857-1918). В этот период теория вероятностей становится стройной математической наукой.
Её последующее развитие обязано, в первую очередь, русским и советским математикам (С.Н. Бернштейн, В.И. Романовский, А.Н.Колмогоров, А.Я.Хинчин, Б.В.Гнеденко, Н.В.Смирнов и др.).
1. Правила действия со случайными событиями и вероятностями их осуществления.
1.1. Предмет теории вероятностей.
Наблюдаемые нами события (явления) можно подразделить на следующие три вида: достоверные, невозможные и случайные.
Определение:
Достоверным событием
называется событие, которое обязательно
произойдёт, если будет осуществлена
определенная совокупность условий S.
Пример: В сосуде содержится вода при нормальном атмосферном давлении и температуре 20˚. Следовательно, событие «вода в сосуде находится в жидком состоянии» – достоверное. Совокупность условий S: заданные атмосферное давление и температура воды.
Определение:
Невозможным
событием
(или Ø)
называется событие, которое заведомо
не произойдет, если будет осуществлена
совокупность условий S.
Пример: Событие «вода в сосуде находится в твердом состоянии» – невозможное, если будет осуществлена совокупность условий предыдущего примера.
Определение: Случайным событием называется событие, которое при осуществлении совокупности условий S может либо произойти, либо не произойти.
Обозначаются случайные события большими буквами латинского алфавита: A, B, ..., A1, A2, ..., B1, B2, и т.п.
Пример: Вы уронили фарфоровую чашку на пол. Она может как разбиться, так и остаться неповреждённой.
Событие «чашка разбилась» – случайное. Случайное событие – следствие действия очень многих случайных причин: высоты падения, жёсткости пола, прочности фарфора и т.д.
Теория вероятностей имеет дело со случайными событиями. Но она не может предсказать, произойдёт единичное случайное событие или нет.
По-иному обстоит дело, если рассматриваются случайные события, которые могут многократно наблюдаться при осуществлении одних и тех же условий S, т.е. если речь идёт о массовых однородных случайных событиях.
Предметом теории вероятностей является изучение вероятностных закономерностей массовых однородных случайных событий.
Нельзя заранее определить, разобьётся чашка, или нет. Но можно предсказать с небольшой погрешностью, сколько чашек будет разбито, если ронять одинаковые чашки в большом количестве при одних и тех же условиях.
Пример: Если бросать монету достаточно большое число раз, то можно с небольшой погрешностью предсказать число появлений «орла».
Методы теории вероятностей (ТВ) получили широкое распространение в различных областях естествознания и в прикладных проблемах техники. ТВ легла в основу теории массового обслуживания и теории надёжности. В последние годы аппарат ТВ активно используется в экономике.