
- •36. Предмет теорії ймовірностей. Види випадкових подій. Операції над подіями.
- •37. Частота і ймовірність події. Статист. І класичне означ. Ймовірності. Геом.. Ймовірність.
- •38. Елементи комбінаторики. Перестановки. Розміщення і сполуки з n елементів по m.
- •39.Сума подій. Теорема про ймовірність суми несумісних подій. Теорема про ймовірність суми двох сумісних подій
- •40.Добуток подій. Залежні і незалежні події. Умовна ймов. Теореми множення ймовірностей
- •41.Формула повної ймовірності.
- •42. Формула Байеса.
- •44. Наймовірніше число появи події в незалежних випробуваннях.
- •45. Локальна теорема Муавра-Лапласа.
- •46. Інтегральна теорема Муавра-Лапласа.
- •48. Поняття випадкової величини.Дискретні і неперервні в.В. Закон розподілу. Функція розподілу в.В.Ймовірність попадання в.В. В заданий проміжок.
- •49. Неперервна випадкова величина .Функція розподілу і щільність розподілу н.В.В., їх властивості .Ймовірність попадання в.В. В заданий інтервал.
- •50.Числові характеристики дискретної випадкової величини m(X),d(X), ∂(X) та їх властивості .
- •51. Числові характеристики неперервної випадкової величини, їх властивості.
- •52.Біноміальний розподіл дискретної випадкової величини і його числові характеристики.
- •53. Розподіл Пуассона дискретної випадкової величини і його числові характеристики .
- •54.Рівномірний розподіл неперервної випадкової величини і його числові характеристики m(X), d(X), σ(X).
- •55. Показниковий розподіл неперервної випадкової величини і його числові характеристики.
- •61.Дискретні двовимірні випадкові величини. Закон розподілу. Основні властивості. Закони розподілу компонент.
- •66.Закон великих чисел Лема і нерівність Чебишева.
- •67. Закон великих чисел. Теорема Чебишева.
- •68. Теорема Бернуллі.
- •69. Теорема Ляпунова.
- •70.Завдання математичної статистики.Генеральна ті вибіркова сукупності.ВВибірка.Способи відбору.
- •71.Генеральна та вибіркова сукупності.Вибірка. Способи відбору
- •72. Статистичний розподіл вибірки,дискретний варіаційний ряд,полігон частот
- •73. Статистичний розподіл вибірки,інтервальний варіаційний ряд,полігон частот
- •74.Емпірична с ф-ція розподілу і її властивостей. Кумулята
41.Формула повної ймовірності.
Нехай
подія А може наступити при умові появи
однієї з несумісних подій
які утворюють повну групу подій. Нехай
відомі ймовірності цих подій і умовні
ймовірності.
Необхідно
знайти ймовірність події
.
Теорема
Ймовірність події , яка може наступити лише при умові появи однієї з несумісних подій що утворюють повну групу подій дорівнює сумі добутків з цих подій на відповідному умовну ймовірностей події , тобто
-
Формула повної ймовірності
Доведення
Нехай
подія
може наступити тільки із однією із
подій
які
утворюють повну групу подій, тобто
може наступити
Із
малюнка видно, що події
є попарно несумісними, а тому попарно
несумісними будуть і події
.
Застосувавши до кожного доданку останньої рівності теорему множення ймовірностей одержимо:
42. Формула Байеса.
Постановка задачи та же, но решаем обратную задачу.
Проводится испытание, в результате которого произошло событие A. Какова вероятность того, что в этом испытании произошло событие Bi.
Условные вероятности называются апостериорными, а безусловные - априорными вероятностями.
P(ABi)=P(A)P(Bi/A)=P(Bi)P(A/Bi)
Откуда,
Таким образом,
формула Байеса:
43. Формула Бернулли
Если производятся испытания, при которых вероятность появления события А в каждом испытании не зависит от исходов других испытаний, то такие испытания называют независимыми относительно события
Формула Бернулли. Вероятность того, что в п независимых испытаниях, в каждом из которых вероятность появления события равна р (0 < р < 1), событие наступит ровно k раз (безразлично, в какой последовательности), равна
Вероятность того, что в п испытаниях событие наступит: а) менее k раз; б) более k раз; в) не менее k раз; г) не более k раз, — находят соответственно по формулам:
44. Наймовірніше число появи події в незалежних випробуваннях.
У формулі Бернуллі параметр m може змінюватися від 0 до n, тобто в n-випробуваннях подія А може зявитися 0 (жодного разу) до n (зявится в кожному випробуванні) з різними ймовірностями обчисленими за формулою Бернуллі: Pn(m)=Cnm pmqn-m
Число m для якого ймовірність Pn(m) є найбільшой називаєтся наймовірнішим числом настання події. Наймовірніше число настання події знаходиться: np-q ≤ m0 ≤ np+p
Зауваження:
1.) Якщо np-q – число дробове, то існує одне наймовірніше число n0, воно =найближчому цілому до m0 зправа;
2.) Якщо np-q – є ціле, то існує два наймовірніші числа m0 та m0+1, де m0= np-q
45. Локальна теорема Муавра-Лапласа.
При
великих значеннях m
і n
обчислювати ймовірність Pn(m)
за формулою Бернуллі: Pn(m)=Cnm
pmqn-m
важко через громі здкість обчислень.
Теорема:
якщо
ймовірність
Р
події А в кожному випробуванні стала
і відмінна від 0 і 1, то ймовірність того,
що в n-випробуваннях
подія А зявится рівно n-разів
наближено дорівнює значенню функції:
,
де