
- •Предисловие
- •Введение
- •Глава 1. Случайные события § 1.1. Основные понятия теории вероятностей § 1.1.1. Испытания и события. Виды случайных событий
- •§ 1.1.2. Классическое определение вероятности
- •Свойства вероятности
- •§ 1.1.3. Основные формулы комбинаторики
- •§ 1.1.4. Примеры непосредственного вычисления вероятностей
- •§ 1.1.5. Относительная частота
- •§ 1.2. Теорема сложения вероятностей § 1.2.1. Теорема сложения вероятностей несовместных событий
- •§ 1.2.2. Полная группа событий
- •§ 1.2.3. Противоположные события
- •§ 1.3. Теорема умножения вероятностей § 1.3.1. Произведение событий
- •§ 1.3.2. Условная вероятность
- •§ 1.3.3. Теорема умножения вероятностей
- •§ 1.3.4. Независимые события. Теорема умножения для независимых событий
- •§ 1.3.5. Вероятность появления хотя бы одного события
- •§ 1.3.6. Вероятность гипотез. Формулы Бейеса
- •§ 1.3.7. Повторные испытания. Формула Бернулли
- •§ 1.3.8. Теорема Лапласа
- •§ 1.3.9. Производящая функция
- •Глава 2. Случайные величины. Виды случайных величин § 2.1. Случайные величины
- •§ 2.1.1. Дискретные и непрерывные случайные величины
- •§ 2.1.2. Закон распределения вероятностей случайной величины
- •§ 2.1.3. Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины
- •§ 2.1.3.1. Биноминальное распределение
- •§ 2.1.3.2. Распределение Пуассона
- •§ 2.1.3.3. Простейший поток событий
- •§ 2.1.3.4. Геометрическое распределение
- •§ 2.1.4. Непрерывные случайные величины. Функция распределения
- •§ 2.2. Закон больших чисел
- •§ 2.3. Математическое ожидание случайной величины
- •§ 2.3.1. Математическое ожидание дискретной случайной величины
- •§ 2.3.2. Математическое ожидание непрерывной случайной величины
- •§ 2.3.3. Основные свойства математического ожидания
- •§ 2.4. Дисперсия случайной величины
- •§ 2.4.1. Отклонения случайной величины от ее математического ожидания
- •§ 2.4.2. Дисперсия дискретной случайной величины
- •§ 2.4.3. Дисперсия непрерывной случайной величины
- •§ 2.4.4. Основные свойства дисперсии
- •§ 2.4.5. Среднее квадратическое отклонение
- •§2.4.6. Начальные и центральные теоретические моменты
- •§ 2.4.7. Асимметрия и эксцесс
- •§ 2.4.8. Функция одного случайного аргумента
- •§2.4.9. Функция двух случайных аргументов
- •§ 2.5. Законы распределения случайных величин
- •§ 2.5.1. Закон равномерного распределения вероятностей
- •Свойства равномерного распределения
- •§ 2.5.2. Нормальное распределение
- •§ 2.5.3. Распределение «хи-квадрат»
- •§ 2.5.4. Распределение Стьюдента
- •§ 2.5.5. Распределение f Фишера-Снедекора
- •§ 2.5.6. Показательное распределение
- •§ 2.5.7. Гамма-распределение и распределение Эрланга
- •Свойства нормированного распределения Эрланга
- •§ 2.5.8. Функция надежности
- •§ 2.6. Система двух случайных величин
- •§ 2.6.1. Закон распределения вероятностей дискретной двумерной случайной величины
- •§ 2.6.2. Функция распределения двумерной случайной величины
- •§ 2.6.3. Вероятность попадания случайной точки в полуполосу
- •§ 2.6.4. Вероятность попадания случайной точки в прямоугольник
- •§ 2.6.5. Плотность совместного распределения вероятностей непрерывной двумерной случайной величины (двумерная плотность вероятности)
- •§ 2.6.6. Нахождение функции распределения системы по известной плотности распределения
- •§ 2.6.7. Условные законы распределения составляющих системы случайных величин
- •1. Система дискретных случайных величин
- •2. Система непрерывных случайных величин
- •§ 2.6.8. Условное математическое ожидание
- •§ 2.6.9. Зависимые и независимые случайные величины
- •§ 2.6.10. Числовые характеристики системы двух случайных величин
- •§ 2.6.11. Коррелированность и зависимость случайных величин
- •§ 2.6.12. Линейная регрессия
- •Глава 3. Примеры для самостоятельной работы
- •Приложения
- •Критические точки распределения
- •Критические точки распределения Стьюдента
- •Критические точки распределения Фишера – Снедекора
- •Равномерно распределенные случайные числа
- •Библиографический список
- •Предметный указатель
- •Оглавление
Свойства вероятности
Свойство 1. Вероятность достоверного события равна единице:
.
Свойство 2. Вероятность невозможного события равна нулю.
.
Свойство 3. Вероятность случайного события есть положительное число, заключенное между нулем и единицей.
Так как
,
то
.
Тогда
.
§ 1.1.3. Основные формулы комбинаторики
При непосредственном вычислении вероятностей часто используют формулы комбинаторики.
Перестановками называют комбинации, состоящие из одних и тех же « » различных элементов и отличающиеся только порядком их расположения. Число всех возможных перестановок
,
где
,
.
Пример 1.6. Сколько четырёхзначных чисел можно составить из цифр 1, 2, 3, 4, если каждая цифра входит в изображение числа только один раз.
.
Размещениями называют комбинации, составленные из « » различных элементов по « » элементов, которые отличаются либо составом элементов, либо их порядком.
.
Пример 1.7. Сколько можно составить сигналов из 7 флажков различного цвета, взятых по 2?
Искомое число
сигналов
.
Сочетаниями называют комбинации, составленные из « » различных элементов по « » элементов, которые отличаются хотя бы одним элементом.
.
Пример 1.8. Сколько есть способов для выбора двух деталей из ящика, содержащего 20 деталей?
.
При решении задач комбинаторики используют следующие правила:
Правило суммы. [3,4].
Если некоторый
объект А
может быть
выбран из совокупности объектов «
»
способами, а другой объект В
может быть выбран «
»
способами, то выбрать либо А,
либо В
можно
способами.
Правило произведения.
Если объект А
можно выбрать из совокупности объектов
«
»
способами и после каждого такого выбора
объект В
можно выбрать «
»
способами, то пара объектов А
и В
(А,В),
в указанном порядке, может быть выбрана
способами.
§ 1.1.4. Примеры непосредственного вычисления вероятностей
Пример 1.9. Набирая номер телефона, абонент
а) забыл одну цифру и набрал ее наудачу. Найти вероятность того, что набрана нужная цифра.
Решение. Известно, что – количество всех возможных цифр, равно 10 (0,1,2,3,4,5,6,7,8,9), а – количество благоприятных исходов, равно 1, так как только одна цифра подходит. Тогда
.
б) забыл две цифры, помня только то, что эти цифры различны. Найти вероятность того, что набраны нужные цифры.
Решение. Всего можно набрать столько различных цифр, сколько может быть составлено размещений из 10 по 2. Количество всех возможных исходов равно
.
Таким образом,
.
Заметим, что эти
исходы несовместны, а также, что подходит
только одна комбинация цифр, поэтому
.
Следовательно,
.
Пример 1.10. Брошены две игральные кости.
Найти вероятность того, что сумма выпавших очков равна 4.
Решение. Общее
число равновозможных исходов равно
(
).
Среди них,
благоприятствующих событию
,
равно
-
это комбинации:
.
Следовательно,
.
Пример 1.11. В лотерее 5000 билетов. Два билета с выигрышем по 10 000 рублей, десять билетов с выигрышем по 1000 рублей. Пятьдесят билетов с выигрышем по 500 рублей, 100 билетов с выигрышем по 50 рублей, 500 билетов с выигрышем по 5 рублей. Остальные билеты невыигрышные.
Какова вероятность того, что при покупке одного билета выигрыш будет не меньше 50 рублей.
Решение. Число благоприятствующих событий
.
Количество всех
исходов (количество билетов)
.
Тогда вероятность того, что выигрыш по одному билету будет не меньше 50 рублей, равна
.