
- •Вопросы
- •Основные понятия комбинаторики. Правила суммы и произведения. Перестановки, размещения, сочетания и формулы для их вычисления.
- •Понятие эксперимента. Понятие события, пространство элементарных событий.
- •Достоверное и невозможное событие. Совместимые и несовместимые события. Противоположное событие.
- •Операции над событиями (сумма, разность, произведение).
- •Понятие о полной группе событий.
- •Классическое определение вероятности события.
- •Геометрическое определение вероятности события.
- •Статистическое определение вероятности события. Аксиоматическое определение вероятности события.
- •Условная вероятность и ее свойства.
- •Свойства условных вероятностей:
- •Теоремы сложения вероятностей несовместных и совместных событий.
- •Формула сложения вероятностей
- •Зависимые и независимые события.
- •Формула полной вероятности события. Формулы Байеса.
- •Понятие схемы независимых испытаний Бернулли. Наивероятнейшее число наступления событий в схеме Бернулли.
- •Функция распределения случайной величины и ее свойства.
- •Свойства функции распределения:
- •Числовые характеристики случайной величины.
- •Законы распределения дискретной случайной величины:
- •Понятие случайной непрерывной величины.
- •Числовые характеристики непрерывной случайной величины.
- •Плотность распределения.
- •Мода и медиана непрерывной случайной величины.
- •Законы распределения непрерывной случайной величины:
- •Правило «трех сигм».
- •Закон больших чисел. Неравенство Чебышева. Теорема Чебышева.
- •Понятия многомерной случайной величины.
- •Дискретные двумерные случайные величины.
- •Непрерывные двумерные случайные величины.
- •Понятия плотности совместного распределения вероятностей и совместная функция распределения.
- •Независимые случайные величины.
- •Понятия корреляционного момента и коэффициента корреляции. Понятие корреляционной зависимости.
- •Выборочный метод и его основные понятия. Случайная выборка, объем выборки.
- •Способы отбора:
- •Вариационный ряд для дискретных и непрерывных случайных величин. Полигон и гистограмма.
- •Эмпирическая функция распределения и ее свойства.
- •Свойства эмпирической функции распределения:
- •Статистические оценки параметров распределения. Состоятельность и несмещенность статистических оценок.
- •Выборочные среднее и дисперсия и их свойства.
- •Надежность и доверительный интервал. Доверительный интервал для математического ожидания нормального распределения при известной дисперсии.
- •Проверка статистических гипотез. Нулевая и альтернативная гипотезы, статистический критерий. Ошибки первого и второго рода.
- •Этапы проверки статистической гипотезы.
- •Критерий согласия Пирсона о виде распределения.
- •Понятие о регрессионной зависимости случайных величин. Выборочные уравнения регрессии.
- •Линейная регрессия.
- •Нелинейная регрессия. Логарифмическая, обратная, степенная, и показательные модели нелинейной регрессии.
Достоверное и невозможное событие. Совместимые и несовместимые события. Противоположное событие.
Событие
называется достоверным
в данном опыте, если оно обязательно
произойдет в этом опыте. Достоверное
событие обозначают
.
Событие
называется невозможным,
если в данном опыте оно не может произойти.
Невозможное событие обозначают
Несовместимые события – это события, которые вместе никогда не могут появиться.
Совместимые события – это события, которые могут появиться вместе.
Событием,
противоположным
событию A, называется событие
которое наступает тогда и только тогда,
когда не наступает событие А.
Операции над событиями (сумма, разность, произведение).
Суммой
двух событий А и В
(обозначается A +В или A
В)
называется событие, состоящее из всех
исходов, входящих либо в А, либо в В.
Другими словами, под A+B понимают
следующее событие: произошло или
событие А, или событие В, либо они
произошли одновременно, если это
возможно.
Разностью двух событий А и В (обозначается A− В или A \ B) называется событие, состоящее из исходов, входящих в А, но не входящих в В.
Произведением
двух событий А и В
(обозначается АВ или A
B)
называется событие, состоящее из тех
исходов, которые входят как в А, так и в
В. Иными словами, АВ означает событие,
при котором события А и В наступают
одновременно.
Понятие о полной группе событий.
Множество
попарно несовместных событий называют
полной
группой событий,
если при любом исходе случайного
эксперимента непременно наступает одно
из событий, входящих в это множество.
Другими словами, для полной группы
событий
выполнены следующие условия:
появление одного из событий данного множества в результате испытания является достоверным событием, т.е. событие
;
события
и
(
) попарно несовместимы и
– событие невозможное при любых , т.е.
.
Простейшим
примером полной группы событий является
пара противоположных событий
и
.
Теорема. Сумма вероятностей событий полной группы равна единице:
.
Классическое определение вероятности события.
Вероятность события равна отношению числа равновозможных благоприятствующих элементарных исходов к общему числу всех равновозможных и единственно возможных элементарных исходов данного испытания:
,
где
–
число благоприятствующих событию
исходов;
– общее число возможных исходов.
Из
определения вероятности события
следует, что
,
поэтому всегда выполняются неравенства
,
т.е. вероятность
любого события есть неотрицательное
число, не превышающее единицы.
Если
,
то событие
невозможное.
Если
,
то событие
достоверное.
Геометрическое определение вероятности события.
П
усть
на плоскости задана некоторая область
D
площадью SD,
в которой содержится другая d
область площадью Sd
(рис.
1). В область D
наудачу бросается точка. Чему равна
вероятность того, что точка попадет в
область d?
При этом предполагается, что наудачу
брошенная точка может попасть в любую
точку области D,
и вероятность попасть в какую-либо часть
области D
пропорциональна площади части и не
зависит от ее расположения и формы. В
таком случае вероятность попадания в
область d
при бросании наудачу точки в область
D.
Таким образом, в общем случае, если возможность случайного появления точки внутри некоторой области на прямой, плоскости или в пространстве определяется не положением этой области и ее границами, а только ее размером, т. е. длиной, площадью или объемом, то вероятность попадания случайной точки внутрь некоторой области определяется как отношение размера этой области к размеру всей области, в которой может появляться данная точка. Это есть геометрическое определение вероятности.