
- •1. Алгебра и σ-алгебра множеств, аксиомы теории вероятностей.
- •3) Если a1, a2, …An, … не пересекаются, то
- •2. Классическая и геометрическая вероятности. Определение (интерпретация аксиом), примеры.
- •3. Перестановки, размещения, сочетания. Вывод формул
- •4. Урновые схемы, вывод формул.
- •5. Теорема сложения вероятностей, доказательство для суммы двух и трёх событий.
- •6. Определение условной вероятности. Теорема умножения вероятностей, доказательство в общей формулировке.
- •Вопрос 11.
- •8. Теорема (формула Байеса) (теорема переоценки гипотез)
- •10. Полиномиальная схема, вывод формулы вероятности.
- •12) Теорема Пуассона в схеме Бернулли, доказательство
- •13. Теорема Пуассона в схеме Бернулли с доказательством.
- •14. Интегральная теорема Муавра-Лапласа, формулировка, пример использования – задача о поезде.
- •15. Интеграл Лапласа – функции ф и ф0, свойства функций с доказательствами.
- •16) Функция распределения одномерной случайной величины, определение, вывод свойств (включая формулу вероятности попадания в промежуток).
- •17. Функция распределения одномерной случайной величины, определение, доказательства свойств (включая формулу вероятности попадания в промежуток).
- •1) Область определения f(X) - интервал
- •5) F(X)- неубывающая функция.
- •18. Дисперсия и среднеквадратическое отклонение случайной величины, формула для дискретного распределения, доказательство свойств дисперсии.
- •19. Биномиальное распределение. Формула вероятности, интерпретация, математическое ожидание с выводом, дисперсия.
- •20) Гипергеометрическое распределение. Формула вероятности, интерпретация, математическое ожидание, дисперсия.
- •21. Гипергеометрическое распределение. Формула вероятности, интерпретация, пример, математическое ожидание, дисперсия.
- •22. Распределение Пуассона. Формула вероятности, интерпретация, математическое ожидание с выводом, дисперсия.
- •25. Двумерная дискретная случайная величина, вид закона распределения, условие нормировки, распределения составляющих величин, пример.
- •26. Математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое отклонение для непрерывной случайной величины, свойства числовых характеристик.
- •27. Числовые характеристики случайной величины (мода, медиана, квантили, моменты).
- •30. Нормальное непрерывное распределение, функция распределения и плотность, математическое ожидание и дисперсия, вероятность попадания в интервал, правило трех сигм.
- •31. Функция случайного аргумента. Закон распределения для дискретной случайной величины, вывод формулы для плотности непрерывной случайной величины.
- •32) Двумерная случайная величина, функция распределения и ее свойства.
- •32. Функция случайного аргумента. Закон распределения для дискретной случайной величины, вывод формулы для плотности непрерывной случайной величины.
- •34. Числовые характеристики двумерной случайной величины: моменты, ковариация, коэффициент корреляции. Свойства (теоремы) для математического ожидания и дисперсии.
- •35. Вывод уравнения среднеквадратической регрессии.
- •37. Сходимость по вероятности, теорема Чебышёва, центральная предельная теорема.
- •38. Анализ выборки: вариационный ряд, полигон, гистограмма, эмпирический закон и функция распределения.
- •39. Точечные оценки параметров распределения, выборочное среднее, выборочная дисперсия, исправленная дисперсия, метод моментов.
- •40) Интервальные оценки, доверительный интервал, вывод доверительного интервала для параметра a нормальной случайной величины нормального распределения при известном σ
- •41. Вывод выборочного уравнения прямой линии регрессии.
- •42. Проверка статистических гипотез, гипотеза о виде распределения, χ2-критерий Пирсона.
Вопрос 11.
Независимые испытания. Полиномиальная схема.
Производится n независимых испытаний, в каждом из которых события А1, …, Аk наступают с вероятностями р1 ,…, рk (р1 + … + рk = 1).
Найти вероятность P(n1, …, nk) того, что в результате эксперимента событие А1 наступит n1 раз, …, событие Аk наступит nk раз.
Пример. Задача о байдарке.
При прохождении порога байдарка
не получает повреждений с вероятностью 0,7;
получает серьезное повреждение с вероятностью 0,2;
полностью ломается с вероятностью 0,1.
Два серьезных повреждения приводят к поломке. Найти вероятность того, что байдарка преодолеет 10 порогов (т.е. не будет полностью сломана после 10 порогов).
Наивероятнейшее число наступлений события при повторении испытаний:
Ч
исло
m0
наступления события А в n
независимых испытаниях называется
наивероятнейшим,
если
вероятность осуществления этого события
по крайней мере не меньше вероятностей других событий при любом m.
Если m0 – наивероятнейшее число появления события А в n независимых испытаниях, в каждом из которых событие А наступает с постоянной вероятностью р
np-q < m0 < np+p.
Найти наивероятнейшее число отказавших элементов, если каждый из пяти независимо работающих элементов отказывает с вероятностью 0,4.
Решение.
Так как n=5, p=0,4, q=0,6, то 50,4-0,6 m0 < 50,4+0,4
Или 1,4 < m0 < 2,4. Следовательно, m0=2
8. Теорема (формула Байеса) (теорема переоценки гипотез)
Пусть в условиях предыдущей теоремы (формула полной вероятности) событие А наступило и мы нашли вероятность Р(А). Спросим, как изменились вероятности гипотез в связи с появлением события А, т.е. найдем Р(Нi|А), где i=1,2,...,n.
По аксиоме : Р(А×Нi)=P(A)×P(Hi|A)=P(Hi)×P(A|Hi), откуда
В предыдущем примере событие А наступило, т.е. взятый наудачу на стройке блок оказался бракованным. Определить вероятность того, что этот блок поступил со второй базы.
На стройку поступают блоки с трех баз, причем 50% с первой базы,30% со второй базы, остальные с третьей базы. Вероятность того, что блок c первой базы бракованный - 0,09; со второй - 0,1; с третьей - 0,08. Найти вероятность того, что взятый наудачу на стройке блок окажется бракованным.
Решение.
Рассмотрим гипотезы:
Н1 - взятый наудачу блок поступил с первой базы,
Н2 - взятый наудачу блок поступил со второй базы,
Н3 - взятый наудачу блок поступил с третьей базы.
Событие А - взятый наудачу на стройке блок окажется бракованным.
Решение.
Р(Н2|А)
=
10. Полиномиальная схема, вывод формулы вероятности.
Полиномиальная схема.
Производится n независимых испытаний, в каждом из которых события А1, …, Аk наступают с вероятностями р1 ,…, рk (р1 + … + рk = 1).
Найти вероятность P(n1, …, nk) того, что в результате эксперимента событие А1 наступит n1 раз, …, событие Аk наступит nk раз.
Пример. Задача о байдарке.
Теорема (формула полной вероятности)
Пусть в результате опыта может появиться какое-либо из несовместных событий Н1,Н2,...,Нn, образующих полную группу. Событие А может появиться только вместе с одним из этих событий.
Е
сли
известны вероятности гипотез Р(Нi)
и условные вероятности Р(А|Нi),
где i =
, то
Доказательство.
Р(А)=Р(А
= =Р(А(Н1+Н2+...+Нn)=P(AH1+AH2+...+AHn)=
/события
AHi
и
AHj,
где
несовместные
события, т.к. (AHi)(AHj)=AHiHj=A(HiHj)=A
=
/
= Р(АН1)+Р(АН2)+...+Р(АНn)==P(H1)P(A/H1)+P(H2)P(A/H2)+...+P(Hn)P(A/Hn).
Пример 10:
На стройку поступают блоки с трех баз, причем 50% с первой базы,30% со второй базы, остальные с третьей базы. Вероятность того, что блок c первой базы бракованный - 0,09; со второй - 0,1; с третьей - 0,08. Найти вероятность того, что взятый наудачу на стройке блок окажется бракованным.
Решение.
Рассмотрим гипотезы:
Н1 -взятый наудачу блок поступил с первой базы,
Н2 -взятый наудачу блок поступил со второй базы,
Н3 -взятый наудачу блок поступил с третьей базы.
Событие А - взятый наудачу на стройке блок окажется бракованным.
По условию
Р(Н1)=50/100=0,5;
Р(Н2)=30/100=0,3;
Р(Н3)=(100-50-30)/100 = 0,2.
Р(А/Н1)=0,09;
Р(А/Н2)=0,1;
Р(А/Н3)=0,08.
Следовательно, по формуле полной вероятности
Р(А)=0,50,09+0,30,1+0,20,08=0,091.