
- •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.
20. Наивероятнейшее число «успехов» в серии n испытаний по схеме Бернулли.
Биномиальное
распределение (распределение по схеме
Бернулли) позволяет, в частности,
установить, какое число появлений
события А наиболее вероятно.
Формула для наиболее вероятного
числа успехов
(появлений
события) имеет вид:
Так как
,
то эти границы отличаются на 1. Поэтому
,
являющееся целым числом, может принимать
либо одно значение, когда
целое
число (
)
, то есть когда
(а
отсюда и
)
нецелое число, либо два значения,
когда
целое
число.
Пример. При автоматической наводке орудия вероятность попадания по быстро движущейся цели равна 0,9. Найти наивероятнейшее число попаданий при 50 выстрелах.
Решение. Здесь
.
Поэтому имеем неравенства:
Следовательно,
.
21. Случайная величина как функция, ее область определения и область значений. Примеры.
Случайной величиной (СВ) Х() называется функция элементарного события такая, что событие {: X() x} принадлежит -алгебре F при любом действительном x. Область определения – пространство элементарных событий. Значения x функции Х() называются реализациями СВ Х(). Область значений – множество значений Х. Законом распределения случайной величины называется любое правило (таблица, функция), позволяющее находить вероятности всех возможных событий, связанных с СВ.
22. Классификация случайных величин по типу структуры множества их возможных значений.
СВ называется дискретной (СВДТ), если множество ее возможных значений конечно или счетно. Простейшей формой закона распределения дискретной СВ с конечным множеством значений является ряд распределения pk = (по определению) P{X = xk}, k=0,n, который задается аналитически или таблицей. В полученном ряду распределения сумма всех вероятностей равна единице.
СВ Х с непрерывной функцией распределения Fx(x) называется непрерывной. (СВНТ)
(Непрерывной называют случайную величину, которая может принимать все значения из некоторого конечного или бесконечного промежутка. Очевидно, число возможных значений непрерывной случайной величины бесконечно – это определение нестрогое).
23. Способы задания свдт.
Опр.: Закон распределения СВ – это всякое соотношение устанавливающее связь между возможными значениями СВ и соответствующими ими вероятностями. Говорят, что СВ распределена по данному закону или подчинена этому закону распределения.
ЗАКОН распределения СВДТ может быть задан в виде таблицы:
х1 |
х2 |
… |
хn |
p1 |
p2 |
… |
pn |
x1 |
x2 |
x3 |
... |
xn |
... |
p1 |
p2 |
p3 |
|
pn |
|
- ряд распределения СВДТ
где, х1, х2,…, хn – возможные значения СВ, в порядке возрастания
p1, p2,..., pn – соответствующие им вероятности.
Очевидно, что суммы вероятностей pi=1
Т.к.события Х=х, х=1,…,х= хn образуют полную группу событий.
Существует три способа
задания: в виде таблицы, аналитически
(в виде формулы) и графически:
Ломаная, изображенная на этом рисунке, называется полигоном распределения вероятности.