
- •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
Блок «Моя планета, моя страна, мой город»
Найдите соответствующие данные в сети Интернет
Проанализируйте данные о числе шайб, забитых в каждой игре чемпионата России по хоккею, прошедшему в 201__ году. Сколько в среднем шайб было забито в каждой игре?
Выберите любой вид спорта, входящий в программу олимпиады в _________. Проанализируйте данные о его результатах.
Какова экологическая ситуация в том районе, в котором я проживаю за последние 3 года (например, анализ содержания в воздухе оксида углерода по месяцам)?
Проанализировав данные о результатах в марафонском беге за последние 3 года, сделайте вывод о том, на какой возраст приходится расцвет спортивной карьеры бегуна-марафонца. Источник данных – http://www.alltime-athletics.com.
Проанализируйте данные о крупнейших авиакатастрофах ХХ века. Каково среднее число жертв в катастрофах за последний год? Источник данных – http://www.airdisasters.co.uk. Как Вы считаете, можно ли определить по этим данным наиболее опасные для полетов время года, месяц, день недели, тип самолета?
Проанализируйте последние статистические данные о самых населенных городах России. Составьте интервальный вариационный ряд с шагом d =100 тыс. человек для числа городов России с численностью более 500 тыс. человек (не включая Москву и Санкт-Петербург). Источник данных – http://rating.rbc.ru.
Анализ статистических данных по теме, выбранной Вами самостоятельно. Тема обязательно должна быть согласована с преподавателем.
Методические указания по выполнению работы:
Математическая статистика - раздел математики, изучающий методы сбора, систематизации и обработки статистических данных для получения научных и практических выводов.
Основными понятиями математической статистики являются генеральная совокупность – совокупности всех изучаемых объектов, и выборка – часть объектов генеральной совокупности. Выборка должна быть репрезентативной – достаточно полно отражать изучаемые признаки генеральной совокупности.
Статистическое исследование состоит из нескольких этапов:
Определение цели и методов исследования (опрос, наблюдение).
Сбор статистических данных (обязательное условие – данные должны выражаться числом).
Представление статистических данных в виде дискретного (если все значения целесообразно перечислить) или интервального вариационного ряда (если значения целесообразно разделить на интервалы одинаковой ширины d).
Дискретный вариационный ряд:
xi |
х1 |
х2 |
х3 |
… |
хk |
∑ |
mi |
т1 |
т2 |
т3 |
… |
тk |
п – объем выборки |
Интервальный вариационный ряд:
xi |
[хm; хm+d) |
[хm+d; хm+2d) |
… |
∑ |
mi |
т1 |
т2 |
… |
п – объем выборки |
где xi - варианты (те данные, которые были получены), xm – наименьшее значение изучаемого признака;
mi – частоты (показывают, сколько раз встретилась каждая варианта);
Для интервального вариационного ряда d подбирается самостоятельно таким образом, чтобы таблица содержала не более 7-8 столбцов. В нижней строке записывают сумму частот вариант, попавших в каждый интервал.
Помимо вариационного, составляют статистический ряд - таблицу, первая строка которой содержит в порядке возрастания элементы xi, а вторая – их относительные частоты fi .
Относительная
частота fi
- отношение частоты к объему выборки,
т.е.
.
Дискретный статистический ряд:
xi |
х1 |
х2 |
х3 |
… |
хk |
∑ |
fi |
f1 |
f2 |
f3 |
… |
fk |
1 |
Интервальный статистический ряд:
xi |
[хm; хm+d) |
[хm+d; хm+2d) |
… |
∑ |
fi |
f1 |
f2 |
… |
1 |
Относительная
частота - аналог вероятности появления
той или иной варианты. Очевидно, что
Геометрическая интерпретация статистических данных:
для дискретного вариационного ряда - полигон частот (ломаная с вершинами в точках (xi, mi));
для интервального вариационного ряда - гистограмма частот (ступенчатая фигура, состоящая из прямоугольников, построенных на интервалах длиной d, высота которых равна отношению mi/d (плотность частоты на данном интервале)).
Нахождение числовых характеристик выборки:
№ |
Числовые характеристики |
Формула |
1 |
Выборочное среднее |
|
2 |
Выборочная дисперсия |
|
3 |
Выборочное среднеквадратическое отклонение |
|
Для интервального вариационного ряда в качестве xi выбирают середину соответствующего интервала.
Вывод по проведённой работе (достижение целей исследования).
Оформление результатов в виде презентации (см. рекомендации по созданию презентаций на стр. 9).
Пример 25.1. Данные о количестве баллов, полученных на вступительном экзамене по математике среди случайным образом выбранных десяти человек, были следующие:
4,5; 7,0; 9,0; 6,5; 9,0; 6,0; 7,0; 7,0; 8,0; 7,5.
Составьте дискретный и интервальный вариационные и статистические ряды оценок, найдите числовые характеристики выборки. Постройте полигон и гистограмму частот.
Решение. Выполним группировку статистических данных, т.е. расположим их в порядке возрастания: 4,5; 6,0; 6,5; 7,0; 7,0; 7,0; 7,5; 8,0; 9,0; 9,0.
Составим дискретный вариационный ряд:
xi |
4,5 |
6,0 |
6,5 |
7,0 |
7,5 |
8,0 |
9,0 |
∑ |
mi |
1 |
1 |
1 |
3 |
1 |
1 |
2 |
10 |
Составим статистический ряд:
xi |
4,5 |
6,0 |
6,5 |
7,0 |
7,5 |
8,0 |
9,0 |
∑ |
fi |
0,1 |
0,1 |
0,1 |
0,3 |
0,1 |
0,1 |
0,2 |
1 |
В нашем примере полигон частот выглядит следующим образом:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Составим интервальный вариационный ряд. Зададим ширину интервала d. Пусть она равна 2 баллам. Тогда в вариационном ряду вместо значений вариант будем писать диапазон значений вариант, начиная с наименьшего возможного количества баллов (4), заканчивая наибольшим (10): 4,0 – 6,0; 6,0 – 8,0; 8,0 – 10,0. Договоримся значение левой границы каждого интервала считать принадлежащим данному интервалу, а правой – нет (за исключением двух крайних значений 4,0 и 10,0– их всегда берем включительно). Для вариант, попавших в один интервал, соответствующие частоты складываются. Тогда интервальный вариационный ряд будет иметь вид:
xi |
(4,0 – 6,0) |
[6,0 – 8,0) |
[8,0 -10,0] |
∑ |
mi |
1 |
6 |
3 |
10 |
Составим статистический ряд:
xi |
(4,0 – 6,0) |
[6,0 – 8,0) |
[8,0 -10,0] |
∑ |
fi |
0,1 |
0,6 |
0,3 |
1 |
П
остроим
гистограмму частот. Она будет состоять
из трех прямоугольников, построенных
на интервалах длиной d
= 2 с высотами mi/d:
высота |
гистограмма частот |
h1 |
½ = 0,5 |
h2 |
6/2 = 3 |
h3 |
3/2 = 1,5 |
Найдем числовые характеристики выборки:
Для дискретного вариационного ряда
=
.
Это означает, что средний балл у 10 наудачу выбранных абитуриентов равен 7,15.
Тогда
52,775
– (7,15)2 = 1,6525.
балла.
Для интервального вариационного ряда в качестве xi берут середину интервалов.
=
балла;
,
56,2
– (7,4)2 = 1,44,
балла.
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 3, §3.1-3.3, с. 181-197.
2. Письменный, Д.Т. Конспект лекций по теории вероятностей, математической статистике и случайным процессам. / Д. Т. Письменный. - М.: Айрис пресс, 2010. – 288 с. - Глава 7, §7.1-7.5, с. 212-224.