
- •Казанский кооперативный институт (филиал)
- •Теория вероятностей и математическая статистика конспект лекций
- •Общие организационно-методические рекомендации преподавателю
- •Литература:
- •Структура занятия и расчёт времени
- •Текст лекции
- •1. Предмет и задачи теории вероятностей
- •2. Основные понятия теории вероятностей. События и соотношения между ними. Классификация событий
- •3. Частота и вероятность события. Способы определения вероятности
- •Аксиомы теории вероятностей
- •Лекция 2 Основные формулы для вычисления вероятностей
- •Литература:
- •Структура занятия и расчёт времени
- •Текст лекции
- •1. Основные формулы для вычисления вероятностей
- •6. (Рисунок 4).
- •7. (Рисунок 5).
- •Задание на самостоятельную работу
- •Лекция 3 Основные теоремы теории вероятностей: сложение, умножение, формула полной вероятности
- •Литература:
- •Структура занятия и расчёт времени
- •Текст лекции
- •1. Правила сложения вероятностей
- •2. Правила умножения вероятностей
- •3. Формула полной вероятности
- •1. Формула Байеса, вероятность появления хотя бы одного события
- •Лекция 5 Основные законы распределения дискретных случайных величин. Формула Бернулли
- •Литература:
- •Структура занятия и расчёт времени
- •Текст лекции
- •1. Понятие о случайной величине и законе её распределения
- •Р исунок 1
- •Р исунок 3
- •2. Формы закона распределения случайной величины: ряд распределения, функция распределения, функция плотности распределения
- •3. Формула Бернулли
- •Задание на самостоятельную работу
- •Лекция 6 Основные законы распределения дискретных случайных величин. Локальная теорема Муавра-Лапласа, формула Пуассона
- •Литература:
- •Структура занятия и расчёт времени
- •Текст лекции
- •1. Локальная теорема Муавра-Лапласа
- •2. Распределение Пуассона
- •Задание на самостоятельную работу
- •Лекция 7 Основные законы распределения дискретных случайных величин. Интегральная теорема Лапласа
- •Литература:
- •Структура занятия и расчёт времени
- •Текст лекции
- •1.1 Определение вероятности попадания случайной величины х с использованием приведенной табличной функции распределения
- •1.2 Определение вероятности попадания случайной величины на заданный интервал с использованием табличной функции плотности распределения
- •1.3 Определение вероятности попадания случайной величины на заданный интервал с использованием таблиц приведенной функции Лапласа
- •Текст лекции
- •1. Понятие случайной величины
- •2. Законы распределения дискретных случайных величин
- •Задание на самостоятельную работу
- •Лекция 9 Числовые характеристики: математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое отклонение
- •Литература:
- •Структура занятия и расчёт времени
- •Текст лекции
- •1. Понятие о числовых характеристиках случайной величины
- •2. Числовые характеристики положения: математическое ожидание и его основные свойства
- •3. Числовые характеристики рассеивания: дисперсия, среднеквадратическое отклонение. Основные свойства дисперсии
- •Задание на самостоятельную работу
- •Лекция 10 Непрерывные случайные величины: функция распределения случайной величины
- •Литература:
- •Структура занятия и расчёт времени
- •Текст лекции
- •1. Функция распределения непрерывной случайной величины для определения вероятности попадания случайной величины на интервал
- •1.1. Функция распределения непрерывной случайной величины
- •1.2. Свойства функции распределения
- •Задание на самостоятельную работу
- •Лекция 11 Плотность вероятности. Числовые характеристики. Моменты случайных величин
- •Литература:
- •Структура занятия и расчёт времени
- •Текст лекции
- •1. Плотность распределения непрерывной случайной величины для определения вероятности попадания случайной величины на интервал
- •1.1. Плотность распределения
- •1.2. Свойства плотности распределения
- •2.5. Медиана
- •2.6. Начальный момент
- •2.7. Центральный момент
- •2.8. Коэффициент асимметрии
- •2.9. Эксцесс
- •Задание на самостоятельную работу
- •Лекция 12 Законы распределения непрерывных величин: нормальное, равномерное, показательное
- •Литература:
- •Структура занятия и расчёт времени
- •Текст лекции
- •1. Равномерное распределение
- •2. Показательное распределение
- •2.1. Функция надёжности
- •3. Нормальный закон распределения
- •3.1. Функция Лапласа
- •3.2. Правило трёх сигм
- •Задание на самостоятельную работу
- •Лекция 13 Понятие закона больших чисел
- •Литература:
- •Структура занятия и расчёт времени
- •Текст лекции
- •Закон больших чисел
- •1.1. Неравенство Чебышева
- •1.2. Теорема Чебышева
- •1.3. Теорема Бернулли
- •1.4. Теорема Пуассона
- •1.5. Предельные теоремы
- •1.6. Теорема Муавра – Лапласа
- •Текст лекции
- •1. Генеральная и выборочная совокупности
- •1.1. Статистическое описание результатов наблюдений
- •Текст лекции
- •1. Интервальные оценки параметров распределения. Непрерывное и дискретное распределения признаков
- •1.2. Интервальные оценки.
- •Текст лекции
- •1. Вариационные ряды
- •2. Построение интервального вариационного ряда
- •3. Графическое изображение вариационных рядов
- •4. Средние величины
- •5. Медиана и мода
- •6. Показатели вариации
- •7. Свойства эмпирической дисперсии
- •8. Эмпирические центральные и начальные моменты
- •9. Эмпирические асимметрия и эксцесс
- •Текст лекции
- •1. Доверительные вероятности, доверительные интервалы
- •Текст лекции
- •1. Корреляционный анализ
- •1.1. О связях функциональных и статистических
- •1.2. Определение формы связи. Понятие регрессии
- •1.3. Основные положения корреляционного анализа
- •1.4. Свойства коэффициента корреляции
- •1.5. Поле корреляции. Вычисление оценок параметров двумерной модели
- •1.6. Проверка гипотезы о значимости коэффициента корреляции
- •1.7. Корреляционное отношение
- •1.8. Понятие о многомерном корреляционном анализе
- •1.9. Ранговая корреляция
- •2. Регрессионный анализ
- •2.1. Основные положения регрессионного анализа
- •2.2. Линейная регрессия
- •2.3. Нелинейная регрессия
- •2.4. Оценка значимости коэффициентов регрессии. Интервальная оценка коэффициентов регрессии
- •2.5. Интервальная оценка для условного математического ожидания
- •2.6. Проверка значимости уравнения регрессии
- •2.7. Многомерный регрессионный анализ
- •2.8. Факторный анализ
- •Приложения
- •Функция Лапласа
- •Задание на самостоятельную работу
1. Формула Байеса, вероятность появления хотя бы одного события
Пусть
имеется полная группа несовместных
гипотез
с известными вероятностями их наступления
.
Пусть в результате опыта наступило
событие А,
условные вероятности которого по каждой
из гипотез известны, т.е. известны
вероятности
.
Требуется
определить какие вероятности имеют
гипотезы
относительно события А,
т.е. условные вероятности
.
Теорема. Вероятность гипотезы после испытания равна произведению вероятности гипотезы до испытания на соответствующую ей условную вероятность события, которое произошло при испытании, делённому на полную вероятность этого события.
.
Эта формула называется формулой Байеса.
Доказательство.
По Теореме умножения вероятностей получаем:
.
Тогда
если
.
Для нахождения вероятности P(A) используем формулу полной вероятности.
.
Если
до испытания все гипотезы равновероятны
с вероятностью
,
то формула Байеса примет вид:
.
Пример. Известно, что 30% приборов собирает специалист высшей квалификации, 70% приборов – специалист средней квалификации. Вероятность того, что прибор, собранный специалистом высшей квалификации, надёжен, равна 0,9. Для специалиста средней квалификации эта вероятность равна 0,8. Взятый наудачу прибор оказался надёжным. Найти вероятность того, что этот прибор собран специалистом высшей квалификации.
Решение:
пусть
событие
– появление прибора, собранного
специалистом высшей квалификации;
событие
– появление прибора, собранного
специалистом средней квалификации.
Вероятности этих событий равны
соответственно
,
Пусть
событие
означает появление надёжного прибора.
По условию примера вероятность события
при условии, что появится прибор,
собранный специалистом высшей
квалификации,
Аналогично вероятность появления
надёжного прибора при условии, что
появится прибор, собранный специалистом
средней квалификации,
Искомая вероятность появления прибора,
собранного специалистом высшей
квалификации, т.е. события
при условии, что появилось событие
определяется по формуле
Заключительная часть занятия:
напомнить тему и учебные вопросы занятия;
отметить степень достижения учебных целей;
ответить на возникшие вопросы у студентов;
На занятии иметь:
Калькуляторы – на каждого
Изучить:
Вентцель Е.С. Теория вероятностей. Учебник. Издание восьмое, стереотипное. М.: Высшая школа, 2002 г. – 575 с., стр. 59-61.
Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учебное пособие. Издание десятое, стереотипное. – М.: Высшая школа», 2004 г. – 480 с. стр. 55-61.
Лекция 5 Основные законы распределения дискретных случайных величин. Формула Бернулли
Учебные и воспитательные цели:
1. Ознакомить студентов с основными понятиями: случайная величина, дискретные и непрерывные случайные величины, закон распределения случайной величины.
2. Дать представление студентам о формах закона распределения случайной величины.
Вид занятия: лекция.
Продолжительность занятия: 90 минут.
Учебно-материальное обеспечение занятия:
Медиа-проектор, ноутбук, слайды Power Point (Оверхэд-проектор, слайды).