
- •1. Комбинаторика: основные принципы, понятия и формулы.
- •2. Предмет теории вероятностей
- •3. Основные понятия теории вероятностей: опыт, исходы опыта, пространство элементарных исходов. Примеры.
- •4. Основные определения теории вероятностей: случайные события, благоприятствующие исходы, совместные и несовместные события.
- •6. Операции над событиями. Алгебра событий.
- •7. Аксиоматическое определение вероятности.
- •8. Важнейшие свойства вероятностей.
- •9. Классическое определение вероятности.
- •10. Геометрическое определение вероятности.
- •11. Статистическое определение вероятности.
- •12. Зависимые и независимые события, их взаимность. Определение условной вероятности и следствие из него. Единственный способ установления зависимости событий.
- •13. Полная вероятность.
- •14. Формула Байеса.
- •15. Схема Бернулли: n однотипных независимых испытаний. Основные задачи в схеме Бернулли.
- •16. Визуализация опыта, удовлетворяющего схеме Бернулли. Вывод формулы Бернулли.
- •17. Применение формулы Бернулли при решении двух основных задач в схеме Бернулли.
- •18. Применение формулы Пуассона при решении двух основных задач в схеме Бернулли.
- •19. Применение формул Муавра-Лапласа при решении двух основных задач в схеме Бернулли.
- •20. Наивероятнейшее число «успехов» в серии n испытаний по схеме Бернулли.
- •21. Случайная величина как функция, ее область определения и область значений. Примеры.
- •22. Классификация случайных величин по типу структуры множества их возможных значений.
- •23. Способы задания свдт.
- •24. Функция плотности вероятности f(X) как способ задания свнт. Свойства функции плотности вероятности f(X).
- •25. Функция распределения вероятностей f(X): ее определения и свойства.
- •26. Математическое ожидание свдт: определения и свойства.
- •27. Математическое ожидание свнт.
- •28. Дисперсия свдт: определения и свойства.
- •29. Дисперсия свнт.
- •30. Биномиальное распределение.
- •31. Бернуллиевское распределение.
- •32. Геометрическое распределение.
- •33. Гипергеометрическое распределение.
- •34. Распределение Пуассона.
- •35. Равномерное дискретное распределение.
- •36. Равномерное непрерывное распределение.
- •37. Экспоненциальное распределение.
- •38. Нормальное распределение.
- •39. Правило «трех сигм» для нормального распределения вероятностей.
6. Операции над событиями. Алгебра событий.
Суммой (А+В) событий А и В называют событие состоящее в том, что произошло хотя бы одно из событий А и В. Суммой нескольких событий соответственно называют событие заключающееся в том, что произойдет хотя бы одно из этих событий.
2 стрелка делают по одному выстрелу по мишени. Если событие А- попадание 1-го стрелка, В-2-го, то сумма А+В – это хотя бы одно попадание при 2-х выстрелах.
Назовем всевозможные результаты данного опыта, его исходами и предположили, что множество этих исходов, при котором происходит соб.А, можно представить в виде некоторой области на плоскости. Тогда множество исходов, при которых произойдет соб.А+В является объединением множеств исходов благоприятных событиям А или В:
П
роизведением
А*В называется событие состоящее в том,
что произошло и соб.А, и соб.В. Аналогично,
произведением нескольких событий
называется событие, заключающееся в
том, что произошли все эти события.(в
условиях предыдущего примера, произведением
будет попадание обоих стрелков).Диаграмма
Эйлера-Венна
Операции над событиями обладают свойствами:
1.А+В=В+А, А*В=В*А
Переместительный з-н
2.(А+В)*С=А*С+В*С,
А*В+С=(А+С)*(В+С)
Распределительный
3. (А+В)+С=А+(В+С)
(А*В)*С=А*(В*С)
Сочетательный
4. А+А=А; А*А=А
5.А+u=A; A*u=A
u-достоверное событие
6.А+ =u; A* =v
u-достоверное соб.
v-невозможное соб.
Алгебра событий – алгебра подмножеств вероятностного пространства, элементами которого служат элементарные события. Она содержит пустое множество (невозможное событие) и замкнута относительно теоретико-множественных операций, производимых в конечном числе. Достаточно потребовать, чтобы алгебра событий была замкнута относительно двух операций, например, пересечения и дополнения (А*В и соответственно), из чего сразу последует её замкнутость относительно любых других теоретико-множественных операций. Алгебра событий, замкнутая относительно счётного числа теоретико-множественных операций, называется сигма-алгеброй событий.
7. Аксиоматическое определение вероятности.
Алгебра событий F, включающая в себя результаты сложения и умножения счетного числа своих элементов (т.е. замкнутая относительно этих операций), называется -алгеброй. Элементы -алгебры (т.е. подмножества пространства ) называются случайными событиями (или просто событиями). Вероятностью события А называется числовая функция Р(А), определенная на -алгебре и удовлетворяющая следующим четырем аксиомам теории вероятностей:
- Каждому событию А F ставится в соответствие неотрицательное число Р(А), т. е. Р(А) 0 для любого А F.
- Вероятность достоверного события равна единице, т. е. Р() = 1.
- Для любых несовместных событий А и В из F справедливо равенство Р(А + В) = Р(А) + Р(В).
- Для любой убывающей
последовательности А1
А2 …
Аn
… событий из F, такой
что A1A2A3
...
An
…= , имеет место
равенство
Аксиоматические свойства вероятности:
- Если Р(А) = 1, но А не равно , то говорят, что событие А в опыте G происходит почти наверное.
- Если Р(А) = 0, то говорят, что событие А почти никогда не происходит в опыте G.