
- •Оглавление
- •1. Выбор на основе классического определения вероятности
- •1. Основы выбора на базе классического определения вероятности
- •1.2. Решение типового задания по теме «Выбор на основе классического определения вероятности» 解题方法
- •1.3. Задания по теме «Выбор на основе классического определения вероятности» 习题
- •Сумма и произведение событий
- •2.1. Основы алгебры событий 基本事件代数
- •2.2. Решение типового задания по теме «Сумма и произведение событий» 例题解答
- •2.3. Задания по теме «Сумма и произведение событий»习题
- •Формула полной вероятности и формула байеса
- •3.1. Основы экспертного оценивания 基本评估
- •Пример решения типового задания по теме «Формула полной вероятности и формула Байеса»例题解答
- •3.3. Задания по теме «Формула полной вероятности и формула Байеса» 习题
- •Ряд распределения дискретной случайной величины
- •4.1. Основы теории дискретных случайных величин
- •4.2. Пример решения типовых заданий по теме «Ряд распределения дискретной случайной величины» 例题详解
- •4.3. Задания по теме «Ряд распределения дискретной случайной величины»习题
- •Числовые характеристики дискретной случайной величины
- •5.1. Основы теории числовых характеристик дискретной случайной величины 随机变量数字特征基本理论
- •5.2. Пример решения типового задания по теме «Числовые характеристики дискретной случайной величины»
- •5.3. Задания по теме «Числовые характеристики дискретной случайной величины»习题
- •Варианты задания
- •Биномиальное распределение 二项分布、伯努利实验 (схема бернулли)
- •6.1. Основы теории биномиального распределения 二项分布基本理论
- •6.2. Пример решения типового задания по теме «Биномиальное распределение»例题详解
- •6.3. Задания по теме «Биномиальное распределение» 习题
- •7. Распределение пуассона (закон редких событий)泊松分布
- •7.1. Основы теории распределения Пуассона
- •7.2. Пример решения типового задания по теме «Распределение Пуассона»例题详解
- •7.3. Задания по теме «Распределение Пуассона» 习题
- •8. Равномерное распределение
- •8.1. Основы теории равномерного распределения均匀分布的基础理论
- •8.2. Пример решения типового задания по теме «Равномерное распределение» 例题详解
- •8.3. Задания по теме «Равномерное распределение» 习题
- •Варианты задания
- •9. Локальная и интегральная теоремы лапласа
- •9.1. Основы применения теорем Лапласа для приближенного вычисления вероятностей событий при независимых испытаниях独立实验中使用拉普拉斯定理计算事件概率
- •9.2. Пример решения типового задания по теме «Локальная и интегральная теоремы Лапласа» 例题详解
- •9.3. Задания по теме «Локальная и интегральные теоремы Лапласа»
- •10. Вариационный и статистический ряды
- •10.1. Основы выборочного метода 基本样本方法
- •10.2. Пример решения типового задания по теме «Вариационный и статистический ряды» 例题详解
- •10.3. Задания по теме «Вариационный и статистический ряды»习题
- •Варианты задания
- •11. Группированный статистический ряд
- •11.1. Основы группировки статистических данных
- •11.2. Пример решения типового задания по теме «Группированный статистический ряд»
- •11.3. Задания по теме «Группированный статистический ряд»
- •Варианты задания
- •12. Точечные оценки выборочных числовых характеристик 点估计
- •12.1. Основы точечного оценивания
- •12.2. Пример решения типового задания по теме «Точечные оценки выборочных числовых характеристик»
- •12.3. Задания по теме «Точечные оценки выборочных числовых характеристик»
- •Варианты задания
- •13. Точность и надежность оценки вероятности 估计概率的准确性与可靠性 (формула муавра-лапласа)
- •13.1. Основы интервального оценивания вероятности 区间估计
- •13.2. Пример решения типового задания по теме «Точность и надежность оценки вероятности»
- •13.3. Задания по теме «Точность и надежность оценки вероятности» 习题
- •14. Проверка гипотез методом доверительных интервалов
- •14.1. Основы проверки гипотез методом доверительных интервалов
- •14.2. Пример решения типового задания по теме «Проверка гипотез методом доверительных интервалов»例题详解
- •14.3. Задания по теме «Проверка гипотез методом доверительных интервалов»习题
- •15. Критерий пирсона
- •15.1. Основы проверки гипотезы о нормальном распределении
- •15.2. Пример решения типового задания по теме «Критерий Пирсона»
- •15.3. Задания по теме «Критерий Пирсона»
- •Варианты задания
- •16. Корреляционный анализ 相关分析
- •16.1. Основы корреляционного анализа
- •Степени корреляции
- •16.2. Пример решения типового задания по теме «Корреляционный анализ»
- •16.3. Задания по теме «Корреляционный анализ»
- •Варианты задания
- •17. Корреляционный анализ при дихотомическОм оценивании
- •17.1. Основы применения корреляционного анализа при дихотомическом оценивании
- •Степени тесноты связи при дихотомическом оценивании
- •17.2. Пример решения типового задания по теме «Корреляционный анализ при дихотомическом оценивании»
- •17.3. Задания по теме «Корреляционный анализ при дихотомическом оценивании»
- •Варианты задания
- •18. Регрессионный анализ 回归分析
- •18.1. Основы регрессионного анализа
- •18.2. Пример решения типового задания по теме «Регрессионный анализ»
- •18.3. Задания по теме «Регрессионный анализ»
- •Варианты задания
- •Приложения
- •Функция гаусса
- •Функция лапласа
- •Распределение χ2
Сумма и произведение событий
事件的发生与总和
2.1. Основы алгебры событий 基本事件代数
Пусть
событие А1
может
произойти с вероятностью р
или не произойти с вероятностью q
= 1-p.
Пусть опыт, в котором может появиться
событие А1
,
повторяется два раза. Тогда, принимая
во внимание правила умножения и сложения
вероятностей, можно найти вероятности
следующих событий: 让事件А1可能发生概率为р或者不会发生的概率为q
= 1-p
。进行事件А1的实验,重复两次。那么有以下概率加法与乘法的规则:
А
– событие А1
не
произойдет ни разу,
;一次都不发生,
В
– событие
произойдет только 1 раз,
;只发生一次
С
– событиеА1
произойдет
2 раза,
;发生两次
D
– событие
произойдет
хотя бы 1 раз, это событие противоположно
событию А,
.
至少发生一次,这是对立事件。
Пусть
теперь опыт, в котором может появиться
событие
,
повторяется три раза. Тогда, принимая
во внимание правила умножения и сложения
вероятностей, можно найти вероятности
следующих событий:现在开始进行事件А1实验,重复三次。那么那么有以下概率加法与乘法的规则:
А
– событие
не
произойдет ни разу,
;一次都不发生
В
– событие
произойдет
только 1 раз,
;只发生一次
С
– событие
произойдет
2 раза,
;发生2次
D
– событие
произойдет
3 раза,
;发生3次
E
– событие
произойдет
хотя бы 2 раза, значит оно произойдет
или 2 раза или 3 раза,
;至少发生2次,也就是说可能2次可能3次
F
– событие
произойдет
хотя бы 1 раз, это событие противоположно
событию А,
.至少发生1次,这是对立事件。
Рассмотрим
более сложную ситуацию. Пусть событие
может
произойти с вероятностью
или не произойти с вероятностью
.
Независимо от этого событие
может
произойти с вероятностью
или не произойти с вероятностью
.
Тогда, принимая во внимание правила
умножения и сложения вероятностей,
можно найти вероятности следующих
событий:分析更复杂的情况。让事件
发生概率为
或者不发生概率为
。独立事件
发生概率为
或者不发生概率为
,那么
А
– ни одно из событий
и
не произойдет,
;没有任何事件发生
В
– произойдет только одно событие
или
,
;只有其中一种发生
С
– произойдут оба события
и
,
;两种同时发生
D – произойдет хотя бы одно событие или , или оба вместе, это событие противоположно событию А, .至少发生其中一种,或者同时发生,这是对立事件。
2.2. Решение типового задания по теме «Сумма и произведение событий» 例题解答
Задание № 2. Студент может получить на экзамене пятерку с вероятностью 60%, четверку – с вероятностью 30% и тройку с вероятностью 10%. Студенту надо сдать 3 экзамена. Найти вероятности событий:学生在考试中可能获得5分的概率为60%,得4分概率为30%,得3分概率为10%。学生需要参加3门考试。求事件概率:
А – студент получит все пятерки;全部得5分
В – студент получит ровно 2 пятерки; 2个5分
С – студент получит ровно 1 пятерку;1个5分
D – студент получит хотя бы 1 пятерку;至少1个5分
Е – студент получит хотя бы 2 пятерки;至少2个分
F – студент получит все разные оценки;不同分数
G – студент получит две пятерки и четверку;2个5分和1个4分
Н – студент получит тройку на первом экзамене, четверку – на втором и пятерку на третьем.第一门3分,第二门4分,第3门5分。
Решение.
Обозначим: p1 = 0,6
– вероятность получить пятерку;
=
1 – 0,6 = 0,4 – вероятность не получить
пятерки;
=
0,3 – вероятность получить четверку,
=
1 – 0,3 = 0,7 – вероятность не получить
четверки;
=
0,1 – вероятность получить тройку;
=
1 – 0,1 = 0,9 – вероятность не получить
тройки.
Тогда
;
=
0,432;
=0,288;
;
;
;
.
Вероятность получить пятерку на экзамене достаточно высокая, поэтому, наибольшей будет вероятность события D – получения хотя бы одной пятерки. В то же время, очевидно, что вероятность события F – получения всех различных оценок – в 6 раз больше вероятности более редкого события Н – получения этих же оценок, но в определенном порядке.获得5分的概率是很高的,所以事件D发生的概率最大。