
- •Аннотация
- •Содержание
- •Пояснительная записка
- •Каждое задание включает в себя:
- •Тематика и объём самостоятельной внеаудиторной работы студентов
- •Рекомендации по выполнению разных видов
- •Как самостоятельно изучить теоретический материал
- •2. Как решать задачи (методика д. Пойа)
- •3. Как выполнить домашнюю контрольную работу
- •4. Как создать презентацию
- •5. Как составить кроссворд
- •6. Как подготовить доклад
- •Задания для самостоятельной работы Введение Задание 1. Исследование частоты букв русского алфавита – 1 ч.
- •Раздел 1. Элементы комбинаторики
- •Тема 1.1. Основные понятия комбинаторики Задание 2. Основное правило комбинаторики. Размещения, перестановки, сочетания без повторений – 2 ч.
- •Раздел 1. Элементы комбинаторики
- •Тема 1.1. Основные понятия комбинаторики Задание 3. Размещения, перестановки, сочетания с повторениями – 1 ч.
- •Раздел 1. Элементы комбинаторики
- •Тема 1.1. Основные понятия комбинаторики Задание 4. Задачи на применение формул комбинаторики – 1 ч.
- •Раздел 2. Основы теории графов
- •Тема 2.1. Основные понятия теории графов Задание 5. Исследование графов на связность и эйлеровость – 1 ч.
- •Раздел 2. Основы теории графов
- •Тема 2.1. Основные понятия теории графов Задание 6. Задание графов и деревьев – 1 ч.
- •Раздел 3. Основы теории вероятностей
- •Тема 3.1. Случайные события. Понятие вероятности события Задание 7. Виды событий. Алгебра событий – 1 ч.
- •Раздел 3. Основы теории вероятностей
- •Тема 3.1. Случайные события. Понятие вероятности события Задание 8. Вычисление вероятностей событий по классической формуле определения вероятности – 1,5 ч.
- •Раздел 3. Основы теории вероятностей
- •Тема 3.1. Случайные события. Понятие вероятности события Задание 9. Вычисление вероятностей событий методом графов – 1,5 ч.
- •Раздел 3. Основы теории вероятностей
- •Тема 3.2. Вероятности сложных событий Задание 10. Теоремы сложения и умножения вероятностей – 3 ч.
- •Раздел 3. Основы теории вероятностей
- •Тема 3.2. Вероятности сложных событий Задание 11. Вычисление вероятностей сложных событий с помощью формулы полной вероятности и формулы Байеса – 2 ч.
- •Раздел 3. Основы теории вероятностей
- •Тема 3.3. Схема Бернулли Задание 12. Вычисление вероятностей в схеме Бернулли – 1 ч.
- •Раздел 3. Основы теории вероятностей
- •Тема 3.3. Схема Бернулли Задание 13. Приближённые формулы в схеме Бернулли – 1 ч.
- •Раздел 4. Дискретные случайные величины (дсв)
- •Тема 4.1. Дсв: закон и функция распределения Задание 14. Закон распределения и интегральная функция дсв – 1 ч.
- •Раздел 4. Дискретные случайные величины
- •Тема 4.2. Числовые характеристики дсв Задание 15. Нахождение числовых характеристик дсв – 2 ч.
- •1. Пояснения к решению:
- •Раздел 4. Дискретные случайные величины
- •Тема 4.3. Законы распределения дсв Задание 16. Запись распределения и вычисление характеристик для биномиальной дсв – 1 ч.
- •Раздел 4. Дискретные случайные величины
- •Тема 4.3. Законы распределения дсв Задание 17. Запись распределения и вычисление характеристик для геометрически распределённой дсв – 1 ч.
- •Раздел 4. Дискретные случайные величины
- •Тема 4.3. Законы распределения дсв Задание 18. Запись распределения и вычисление характеристик для дсв – 1 ч.
- •Раздел 5. Непрерывные случайные величины (нсв)
- •Тема 5.1. Нсв: функции распределения Задание 19. Геометрическое определение вероятности – 1 ч.
- •Раздел 5. Непрерывные случайные величины (нсв)
- •Тема 5.1. Нсв: функции распределения Задание 20. Вычисление вероятностей, запись функции плотности и интегральной функции распределения дсв – 2 ч.
- •Раздел 5. Непрерывные случайные величины (нсв)
- •Тема 5.2. Числовые характеристики нсв Задание 21. Нахождение числовых характеристик нсв – 2 ч.
- •Раздел 5. Непрерывные случайные величины (нсв)
- •Тема 5.3. Законы распределения нсв Задание 22. Нахождение числовых характеристик для равномерно и показательно распределенной нсв – 1,5 ч.
- •Раздел 5. Непрерывные случайные величины (нсв)
- •Тема 5.3. Законы распределения нсв Задание 23. Нахождение числовых характеристик для нормально распределенной нсв – 1,5 ч.
- •Раздел 6. Закон больших чисел
- •Тема 6.1. Закон больших чисел Задание 24. Неравенство Чебышева, статистическое определение вероятности – 1 ч.
- •Раздел 7. Основы математической статистики
- •Тема 7.1. Основы математической статистики Задание 25. Сбор и обработка статистических данных – 2 ч.
- •Блок «Познай себя!»
- •Блок «Моя группа – какая она?»
- •Блок «Моя планета, моя страна, мой город»
- •Раздел 7. Основы математической статистики
- •Тема 7.1. Основы математической статистики Задание 26. Интервальное оценивание м(х) и вероятности события – 2 ч.
- •1. Нахождение интервальной оценки математического ожидания нормального распределения при известной дисперсии (известном среднеквадратическом отклонении)
- •2. Нахождение интервальной оценки вероятности события
- •Итоговое повторение
- •Критерии оценки выполнения самостоятельной внеаудиторной работы
- •Список литературы
- •Приложение 1
- •Приложение 2
Раздел 3. Основы теории вероятностей
Тема 3.1. Случайные события. Понятие вероятности события Задание 8. Вычисление вероятностей событий по классической формуле определения вероятности – 1,5 ч.
Цель: формирование умения применять классическое определение и формулы комбинаторики для вычисления вероятностей событий.
Задание для самостоятельной внеаудиторной работы:
8.1. Выучите классическое определение вероятности события. Изучите, какими свойствами обладает вероятность события. Повторите известные вам элементы комбинаторики.
Основные сведения из теории:
8.2. Закончите высказывания:
а) Случайное событие – событие, которое …
б) Вероятностью события называют отношение числа исходов … к …
в) Вероятность события – число из промежутка … Вероятность достоверного события равна …, вероятность невозможного события - ….
Примеры и упражнения:
8.3.В году 365 дней. Наугад выбирается один из листков отрывного календаря. Найдите вероятность того, что число на листке равно 30.
8.4. На чемпионате по прыжкам в воду выступают 25 спортсменов, среди них 7 прыгунов из Германии, 8 из России и 2 прыгуна из Мексики. Порядок выступлений определяется жеребьёвкой. Найдите вероятность того, что восьмым будет выступать прыгун из России.
8.5. Слово «спаниель» составлено из букв разрезной азбуки. Наудачу извлекают карточки и складывают их друг за другом в порядке появления. Какова вероятность получить слово
а) «лес», если извлекают три карточки;
б) «апельсин», если извлекают все карточки?
8.6. Набирая номер телефона, абонент забыл последние две цифры и, помня, лишь, что эти цифры различны, набрал их наудачу. Найдите вероятность того, что набраны нужные цифры.
8.7. В подгруппе 12 студентов, среди которых 3 отличника. Наудачу отбирают двух студентов. Найдите вероятность того, что среди отобранных студентов а) оба отличника; б) оба не отличника; в) ровно один отличник; г) хотя бы один отличник.
8.8. На кафедре работает 12 преподавателей. С какой вероятностью дни рождения каждого из них придутся на разные месяцы года?
Методические указания по выполнению работы:
При решении задач необходимо знание классической формулы вероятности события:
Вероятностью события А называют отношение числа исходов, благоприятствующих событию А (m), к числу всех несовместных равновозможных исходов данного испытания (n).
Эта формула носит название классического определения вероятности.
Свойства классической вероятности:
Если событие А – невозможное, то Р(А) = 0.
Если событие А – достоверное, то Р(А) = 1.
Вероятность любого события 0 ≤ Р(А) ≤ 1.
При решении каждой вероятностной задачи выделите:
Каково испытание – комплекс условий, результатом которого является появление или непоявление события.
Выпишите случайное событие, вероятность которого необходимо найти по условию задачи.
По формуле классического определения вероятности найдите вероятность данного события (определите значение параметров п и т).
Пример 8.1. Игральную кость подбрасывают один раз. Найдите вероятности следующих событий:
А – появление «6»;
В – появление четного числа очков;
С – появления не менее 5 очков.
Решение: При решении будем пользоваться формулой: .
Испытание – подбрасывание 1 раз игральной кости. Опыт имеет 6 равновозможных независимых исходов (появление 1, 2, 3, 4, 5 и 6 очков), образующих полную систему событий, следовательно, n = 6.
Событию А благоприятствует один исход – выпадение 2, значит m = 1. Тогда
.
Событию В благоприятствует три исхода – выпадение 2, 4 или 6, значит m = 3. Тогда
.
Событию С благоприятствует два исхода – выпадение 5 или 6, значит m = 2. Тогда
.
Пример 8.2. В компьютерном классе стоит 10 компьютеров. 10 студентов рассаживаются за ними случайным образом. Какова вероятность того, что Оля будет сидеть радом с Колей?
Решение. Выделим испытание - разместить 10 студентов у 10 компьютеров. Искомое событие А - Оля будет сидеть радом с Колей.
Воспользуемся формулой: . Найдем значение m и n.
Всего возможных способов размещения 10 студентов у 10 компьютеров существует Р10 = 10!, следовательно, n = 10!
Подсчитаем число исходов m, благоприятствующих событию А. Раз Оля обязательно должна оказаться рядом с Колей, объединим их вместе. Получили пару Оля + Коля и еще 8 остальных студентов. Их можно рассадить в аудитории 9! способами. Внутри пары Олю и Колю также можно поменять местами, тогда благоприятных исходов m будет 2·9!
Следовательно,
.
Список литературы:
1. Спирина М.С. Теория вероятностей и математическая статистика: учебник для студ. учредж. СПО / М.С. Спирина, П.А. Спирин. - М: Изд. центр «Академия», 2012. – 352 с. – Глава 1, §1.5, с. 31-32, §1.7, с. 48-53.
2. Письменный, Д.Т. Конспект лекций по теории вероятностей, математической статистике и случайным процессам. / Д. Т. Письменный. - М.: Айрис пресс, 2010. – 288 с. - Глава 1, §1.7, с. 18 – 19, §1.9, с. 28 – 30.