
- •I програма курсу
- •II загальні методичні вказівки
- •Правила оформлення контрольної роботи
- •III основні поняття курсу
- •3.1. Елементи комбінаторики
- •3.2. Види подій
- •3.3. Різні визначення ймовірності
- •Класичне визначення ймовірності
- •Статистичне визначення ймовірності
- •Геометричне визначення ймовірності
- •3.4. Основні теореми і формули
- •Д) Виходячи з того, що сума подій полягає в появі хоча б одного з подій – складових, має сенс користатися іншою формулою:
- •Формула повної ймовірності
- •Формула Бейєса
- •IV. Повторні випробування
- •Формула Пуассона
- •Локальна теорема Лапласа
- •V. Випадкові величини та їх характеристики
- •5.1. Поняття про випадкові величини
- •5.2. Функції розподілу
- •Властивості інтегральної функції
- •Властивості диференціальної функції
- •5.3. Числові характеристики випадкових величин
- •5.4. Конкретні закони розподілу
- •5.5. Закон великих чисел
- •VI. Елементи математичної статистики
- •6.1. Характеристики розподілу вибіркових даних
- •6.2. Побудова законів розподілу за вибірковими даними
- •Побудова нормального закону за емпіричним варіаційним рядом Припустимо, що у результаті випробування отримано інтервальний варіаційний ряд ознаки
- •Обчислення теоретичного ряду частот нормального розподілу
- •Побудова закону Пуассона по емпіричному матеріалу
- •Нехай отримано емпіричний варіаційний ряд ознаки
- •Обчислення теоретичного ряду частот розподілу Пуассона
- •6.3. Критерії згоди. Основні поняття
- •Критерій згоди Пірсона
- •Критерій згоди Колмогорова
- •Критерій згоди Ястремського
- •Критерій згоди Романовського
- •6.4. Лінійна кореляція і рівняння лінійної регресії
- •IV застосування комп’ютерних засобів для рішення деяких задач статистики
- •Введення даних
- •Графічне представлення даних
- •Статистичний аналіз даних в Excel
- •VIII. Завдання для контрольної роботи
- •I. Розв’язати задачі
- •Іi. Розв’язати задачі
- •IV. Розв’язати задачі
- •V. Для дискретної випадкової величини х, заданої рядом розподілу, знайти:
- •VI. Неперервна випадкова величина х задана інтегральною функцією
- •IX. У припущенні про розподіл ознаки по закону Пуассона обчислити теоретичні частоти, перевірити погодженість теоретичних і фактичних частот на основі критерію Ястремського.
- •Додаток 1
- •Додаток 2
- •Продовження додатку 2
- •Критичні точки розподілу
- •Значення (розподіл Пуассона)
- •Критерій Колмогорова
- •Критерій Колмогорова
3.2. Види подій
Під подією в теорії ймовірностей розуміють усякий факт, що у результаті іспиту може відбутися чи не відбутися.
Наприклад: |
подія
подія
подія
подія
подія
|
Достовірною називається подія, яка при даному комплексі умов неодмінно відбудеться.
Неможливою називають подію, яка при даному комплексі умов не може відбутися.
Випадковою називається подія, яка при даному комплексі умов може відбутися чи не відбутися.
Кілька подій утворюють повну групу подій у даному випробуванні, якщо в результаті випробування неодмінно повинна з’явитися хоча б одна з них.
Наприклад: |
події
подія – менш двох помилок на сторінці, подія – одна помилка на сторінці, подія – більш однієї помилки на сторінці. |
Кілька подій називаються несумісними в даному випробуванні, якщо ніякі дві з них не можуть з’явитися разом.
Наприклад: |
при виборі однієї карти будуть несумісними події: подія – поява туза, подія – поява дами, подія – поява валета,
подія
|
Події називаються сумісними в даному випробуванні, якщо поява однієї з них не виключає появи інших.
Кілька подій називаються рівноможливими в даному випробуванні, якщо в силу симетрії немає основ вважати, що одна з подій є об’єктивно більш можливою, ніж інші.
Наприклад: |
рівноможливими при одному підкиданні монети будуть такі події: подія – поява “цифри”, подія – поява “герба”. |
Випадок називають сприятливим події , якщо поява цього випадку сприяє настанню даної події.
Наприклад, при підкиданні
гральної кісти події
– “появі парного числа очок” сприяють
три результати
.
Протилежними
в даному випробуванні називають дві
несумісні події
і
,
які утворюють повну групу.
Наприклад: |
подія – улучення при пострілі, подія – промах. |
3.3. Різні визначення ймовірності
Кожна з подій має деяку можливість її появи. Щоб кількісно порівнювати події, для них запроваджують певну міру: вона тим більше, чим більш можливою стає подія.
Ймовірність
події
є чисельна міра об’єктивної можливості
події. На підставі досвіду ми вважаємо
більш ймовірними ті події, що відбуваються
частіше. Поняття ймовірності події у
своїй основі пов’язане з практичним
поняттям частоти події.
Класичне визначення ймовірності
Ймовірність події
визначається як відношення числа
наслідків
,
що сприяють появі події
,
до загального числа
всіх можливих наслідків у даному
випробуванні, якщо ці наслідки
рівноможливі, несумісні і утворюють
повну групу
,
де – число наслідків, які сприяють події ,
– число всіх можливих наслідків.
Класична ймовірність є передбачувальною характеристикою, яка оцінює можливість наставання події. Її визначають без проведення випробування.