
- •Пәндердің оқу-әдістемелік кешені «Ықтималдықтар теориясы және математикалық статистика»
- •5В070300 «Ақпараттық жүйелер» мамандығы үшін
- •Мазмұны
- •2 Дәріс оқулар
- •1 Комплексті шарт, сынау, оқиға, жағдайлар
- •2. Оқиғалар классификациясы
- •2 Дәріс. Кездейсоқ оқиғалар. Ықтималдықтың классикалық анықтамасы.
- •2 Ықтималдықтарды тікелей есептеуге мысалдар
- •Қосу теоремасы
- •Қосудың кеңейтілген теоремасы
- •3 Дәріс. Қосу және көбейту теоремалары.
- •1 Тәуелсіз және тәуелді оқиғалар.
- •3 Ықтималдықтарды көбейту теоремасы
- •4 Дәріс . Ең болмағанда бір оқиғаның пайда болуының ықтималдығы
- •2. Ықтималдықтың толық (орта) формуласы
- •Байес формуласы
- •5 Дәріс. Толық ықтималдық формуласы. Байес формуласы
- •Сынауды қайталау
- •-Нің жуық формуласы
- •Муавр-Лапластың интегралдық теоремасы
- •6 Дәріс. Бернулли, Лаплас және Пуассон формулары
- •7 Дәріс . Дискретті кездйсоқ шама және олардың сипаттамалары
- •Бернулли формуласындағы үлкен сандар заңы
- •Пуассонның шектік теоремасы
- •8 Дәріс. Дискретті кездейсоқ шамалардың кейбір үлістірімі Дискретті кездейсоқ шамалардың үлестіру заңдары
- •9 Дәріс. Үзіліссіз кездейсоқ шамалар және олрадың сипаттамалары.
- •Кездейсоқ шаманың үлестіру функциясы және үлестіру тығыздығы
- •Үлестіру функциясының қасиеттері
- •Ықтималдықтар үлестіруінің тығыздығы
- •10 Дәріс.Үзіліссіз кездейсоқ шамалардың кейбір заңдары Кездейсоқ шама функциясы, кездейсоқ шамаларға қолданылатын операциялар
- •11 Дәріс .Үлкен сандар заңдылығы
- •Кездейсоқ шамалардың сандық сипаттамалары
- •Математикалық күтім (орта)
- •Математикалық күтімнің қасиеттері
- •Дисперсия
- •Дисперсияның қасиеттері
- •12 Дәріс .Математикалық статистиканың элементтері Математикалық статистика
- •Вариациялық қатар
- •Эмпирикалық үлестіру функциясы
- •Вариациалық қатардларды графиктік кескіндеу
- •Үлестіру сипаттамалары
- •Арифметикалық орта
- •Құрылымдық орталар
- •Медиана
- •Квартильдер
- •13 Дәріс .Статистикалық болжамдарды тексеру
- •Ауытқу өлшеуіштері
- •Вариация құлашы
- •Сызықтық ауытқу
- •Вариация коэффициенті
- •Дисперсия және квадраттық ауытқу
- •Эмпирикалық моменттер
- •Бас жиын үлестіруі параметрлерін бағалау Белгісіз параметрлерді бағалау әдістері
- •Нормаль үлестірілген кездейсоқ шаманың математикалық күтімі үшін белгілі жағдайдағы сенімділік интервалы
- •14 Дәріс .Дисперсиялық талдау элементтері Іріктеменің негізгі сипаттамаларын есептеу әдістері.
- •Шартты варианта
- •Іріктеме ортасы мен дисперсиясын көбейту әдісімен есептеу
- •Алғашқы берілген варианталарды бірдей қашықтықты варианталарға келтіру
- •15 Дәріс. Корреляциялық және регрессиялық талдау элементтері. Сызықтық және сызықтық емес корреляциялық регрессия теңдеуі Эмпирикалық және теориялық жиілік Дискретті үлестіру
- •Эмпирикалық үлестірудің қалыпты ауытқуын бағалау. Ассиметрия және эксцесс.
- •3 Практикалық сабақтар
- •2. Математикалық күтім, дисперсия және орта квадраттық ауытқу
- •Мысал-17. Iрiктеудi статистикалық үлестiрiлу мынандай болады:
- •Студенттің өздік жумысы
- •Бақылау есептер
- •Тестік сұрақтар
3 Ықтималдықтарды көбейту теоремасы
Теорема. Екі тәуелді оқиға көбейтіндісінің ықтималдығы біреуінің шартсыз ықтималдығын сол оқиға пайда болды деп алынғандағы екінші оқиғаның шартты ықтималдығына көбейткенге тең:
(1)
немесе
(1/)
Мысал. М О С К В А сөзін құрастыратын кеспе әріптер әбден араластырылып, 4 кеспе әріпті қатарынан қойғанда К В А С сөзінің шығу ықтималдығын анықтау керек.
Шешуі: Бірінші алынған кеспе әріп К болуы А1 оқиғасы болсын, екіншісі В болуы –А2, үшіншісі А болуы –А3, төртіншісі С болуы А4 оқиғасы болсын десек, онда КВАС сөзінің пайда болуы А оқиғасы болады. Көбейту теоремасы бойынша
болып шығады.
Теорема. Екі тәуелсіз оқиғалар көбейтіндісінің ықтималдығы олардың шартсыз ықтималдықтарының көбейтіндісіне тең, яғни
болады.
4 Дәріс . Ең болмағанда бір оқиғаның пайда болуының ықтималдығы
1. Ықтималдықтарды қосудың жалпы теоремасы
2. Ықтималдықтың толық (орта) формуласы
3. Байес формуласы
1. Ықтималдықтарды қосудың жалпы теоремасы
Теорема. Екі оқиғаның кемінде біреуінің пайда болу ықтималдығы олардың ықтималдықтарының қосындысынан оқиғалардың бірден пайда болу ықтималдығын шегерткенге тең болады.
(1)
Мысал. Колодада 36 карта бар. Кездейсоқ алынған бір картаның көзір немесе тұз болу ықтималдығын анықтау керек.
Шешуі: Шыққан картаның көзір болуы А оқиғасы, тұз болуы В оқиғасы болсын. Сонда көзір тұздың шығуы АВ оқиғасы болады. Мұның ықтималдығы
А және В оқиғалары үйлесімді, өйткені көзір карта тұз болуы да мүмкін. Олай болса,
немесе
33,3%, өйткені
2. Ықтималдықтың толық (орта) формуласы
Айталық,
Н1,
Н2,
...,Нп
оқиғалары қос-қостан үйлесімсіз
оқиғалардың толық тобын құрайтын болсын.
Ал В
оқиғасы осы оқиғалардың тек біреуімен
ғана бірігіп орындалады дейік. Оның
үстіне р(Н1),
р(Н2),
...,р(Нп)
және
ықтималдықтары белгілі болсын. Осы
берілгендер бойынша В
оқиғасының ықтималдығын анықтауға бола
ма және ол неге тең деген сұрақ туады.
Мұның жауабын ықтималдықтың толық
формуласы береді.
Шынында,
(1)
Ал Н1,
Н2,
...,Нп
қос-қостан үйлесімсіз болғандықтан,
оқиғалары да қос-қостан үйлесімсіз.
Олай болса, бұл оқиғаларға қосу теоремасын
қолдануға болады. Сонда
шығады.
Көбейту теоремасы бойынша
болады.
Демек,
немесе
(2)
жоғарыдағы берілгендері бойынша В-нің ықтималдығын осы (2) формуламен анықтайды. Бұл формуланы ықтималдықтардың толық формуласы деп атайды. Әдетте, Н1, Н2, ...,Нп оқиғаларын гипотезалар (болжамдар) деп атайды.
Байес формуласы
Осы уақытқа дейін қарастырып келген ықтималдықтар интуитивті түрде теориялық болжамдарға сүйеніп, тәжірибе жүргізбей-ақ, комплекс шарт жөніндегі білім (түсінік) негізінде анықталып келді. Тәжірибеге дейінгі Н1, Н2, ...,Нп гипотезалар (оқиғалар) ықтималдығы сәйкес түрде р(Н1), р(Н2), ...,р(Нп) болатынды.
Тәжірибе
жүргізілді делік, соның нәтижесінде В
оқиғасының пайда болғаны анықталды,
енді осы В
оқиғасының пайда болуына байланысты
Н1,
Н2,
...,Нп
гипотезаларының ықтималдығын қайта
қарауға тура келеді. Яғни
ықтималдықтар мәнін анықтауға тіреледі.
Бұл ықтималдықты анықтау үшін, көбейту
теоремасы мен ықтималдықтардың толық
формуласын пайдаланамыз.
Тәуелді
оқиғалар В мен
үшін
(1)
Бұдан
(2)
шығады.
Бұл формулаға толық ықтималдық
формуласынан
мәнін қойсақ, онда
(3)
шығады. Осы (3) формуланы Байес формуласы деп айтады.