- •1 Ықтималдықтар теориясынан мәліметтер
- •1.1 Ықтималдықтар теориясы пәні. Кездейсоқ оқиғалар
- •1.1.1 Ықтималдықты классикалық және статистикалық анықтау
- •1.1.2 Кездейсоқ оқиғалар түрлері
- •1.1.3 Ықтималдықтарды қосу теоремасы
- •1.1.4 Ықтималдықтарды көбейту теоремасы. Шартты ықтималдық
- •1.1.5 Оқиғалардың дегенмен біреуінің пайда болу ықтималдығы
- •1.1.6 Күмәнді оқиғалардың практикалық іске асырылмау принципі
- •1.1.7 Толық ықтималдық формуласы. Гипотезалар ықтималдығы
- •1.1.8 Бірнеше рет сынау. Бернулли формуласы
- •1.1.9 Лапластың жергілікті теоремасы
- •1.1.10 Лапластың интегралдық теоремасы
- •1.2 Кездейсоқ шамалар
- •1.2.1 Үлестіру заңы және дискрет кездейсоқ шаманың сандық сипаттамалары
- •1.2.2 Үздіксіз кездейсоқ шама ықтималдықтарының үлестірім функциясы және тығыздығы
- •1.2.3 Үздіксіз кездейсоқ шамалардың сандық сипаттамалары
- •1.2.4 Үлкен сандар заңы
- •1.3 Үздіксіз кездейсоқ шамалардың үлестірім заңдары
- •1.3.1 Біркелкі үлестірім
- •1.3.2 Кездейсоқ шаманың қалыпты үлестірімі
- •X қалыпты үлестірілген кездейсоқ шаманың берілген интервалға түсу ықтималдығы.
- •1.3.3 Χ2 және Стьюдент үлестірімдері
- •1.4 Математикалық статистика элементтері
- •1.4.1 Бас және таңдамалы жиынтық туралы ұғым. Эмпирикалық үлестірім функциясы
- •Х нұсқалары
- •Х нұсқалары
- •1.4.2 Үлестірім параметрлерінің статистикалық бағалары
- •1.4.3 Кездейсоқ шамалар корреляциясы теориясы
- •1.4.4 Гипотезаларды статистикалық тексеру
- •1.5 Көп өлшемді үлестірімдер. Кездейсоқ вектор
- •1.5.1 Көп өлшемді үлестірімдер сипаттамалары.
- •2 Өлшемдер қателіктері теориясы
- •2.1 Өлшемдерді жіктеу
- •2.2 Өлшемдер қателіктерінің түрлері
- •2.2.1 Дөңгелектеу қателері
- •2.3 Өлшемдер нәтижелерінің дәлдік шамалары
- •2.3.1 Орташа квадраттық қателік. Тең дәлдікті өлшемдерді өңдеу
- •2.3.2 Тең дәлдікті емес өлшемдерді өңдеу. Өлшемдер салмағы және салмақ бірлігінің орташа квадраттық қателігі туралы ұғым
- •2.4 Өлшенген шамалар функцияларының қателіктері
- •2.4.1 Орташа квадраттық қателік және арифметикалық орталар салмағы
- •2.4.2 Салмақ бірлігінің орташа квадраттық қателігін арифметикалық орталардан ауытқуы бойынша анықтау
- •2.4.3 Тәуелсіз қателіктер көздерінің бірлескен әсері
- •2.5 Өлшемдер қателіктері теориясының тура және кері есептері
- •2.6 Ең кіші квадраттар әдісі
- •2.7 Бір шамалы көп реттік өлшемдерді қатаң теңестіру
- •3 Геодезиялық тораптарды теңестіру
- •3.1 Геодезиялық тораптарды параметрлік тәсілмен теңестіру
- •3.1.1 Параметрлік теңестіру теориясы
- •3.1.2 Матрицамен берілген параметрлік теңестіру теориясы
- •3.2 Пландық тораптар түзетулерінің параметрлік теңдеулерін құрастыру
- •Өлшенген бағыттарға арналған түзетулер теңдеулері
- •Өлшенген ара қашықтықтар үшін түзетулер теңдетулері
- •3.3 Пунктті өлшенген ара қашықтықтар бойынша триангуляциялық торапқа кірістіруді теңестіру кезінде түзетулердің параметрлік теңдеулерін құрастыру
- •3.4 Параметрлік теңестіру кезіндегі пландық тораптардың дәлдігін бағалау
- •3.4.1 Пландық тораптар координаталарының корреляциялық матрицасы
- •3.4.2 Пландық тораптар пункттерінің орналасу қателерінің эллипстері
- •3.4.3 Қателер эллипсінің параметрлерін есептеп шығару
- •3.5 Геодезиялық тораптарды коррелаттық тәсілмен теңестіру
- •3.5.1 Коррелаттық теңестіру теориясы
- •3.5.2 Матрицамен берілген коррелаттық теңестіру теориясы
- •3.6 Полигонометриялық тораптарды коррелаттық теңестіру
- •3.6.1 Полигонометриялық жүрістер жүйесін полигондар әдісімен теңестіру
- •3.7 Триангуляциялық тораптарды коррелаттық теңестіру
- •3.7.1 Бос триангуляциялық тораптардың шартты теңдеулерінің саны
- •3.8 Орталық фигураны теңестіру
- •3.9 Нивелирлік тораптарды коррелаттық теңестіру. Полигондар әдісі
- •3.10 Полигонометриялық және нивелирлік жүрістер тораптарын түйіндер әдісімен теңестіру
- •3.10.1 Бір түйінді нүктесі бар торапты теңестіру
- •3.10.2 Бірнеше түйінді нүктесі бар торапты теңестіру
1.1.4 Ықтималдықтарды көбейту теоремасы. Шартты ықтималдық
Кездейсоқ оқиға шарттар ықтималдығын S жүзеге асырғанда болуы немесе болмауы мүмкін оқиға ретінде анықталған. Егер оқиға ықтималдығын есептегенде S шарттарынан басқа, ешқандай шектеулер салынбаса, онда мұндай ықтималдықты шартсыз деп атайды, егер де басқа да қосымша шарттар салынса, онда оқиға ықтималдығын шартты деп атайды. Мысалы, А оқиғасы болды деген қосымша шарт кезінде В оқиғасының ықтималдығын жиі есептейді.
А оқиғасы әлдеқашан болды деген болжаммен есептелген В оқиғасының ықтималдығын шартты ықтималдық РА (В) деп атайды.
Ықтималдықтарды көбейту теоремасы
Осы оқиғалардың бірлесіп пайда болуынан (бірлесуінен) тұратын (АВ) оқиғаны А және В екі оқиғасының көбейтіндісі деп атайды.
Мысалы, егер А - стандартты тетік, ал В – боялған тетік болса, онда (АВ) – тетік стандартты және боялған.
Осы барлық оқиғалардың бірлесіп пайда болуынан тұратын оқиғаны бірнеше оқиғаның көбейтіндісі деп атайды.
Оқиғаны бірлестіру ықтималдығын, яғни А оқиғасының да, В оқиғасының да пайда болу ықтималдығын қалай табу керек деген сұраққа жауапты ықтималдықтарды көбейту теоремасы береді.
Екі оқиғаның бірлесіп пайда болу ықтималдығы олардың біреуінің ықтималдығының бірінші оқиға әлдеқашан болды деген болжамда есептелген екіншісінің шартты ықтималдығына көбейтіндісіне тең
Р(АВ) = Р(А)РА(В). (1.9)
Бірнеше оқиғаның бірлесіп пайда болу ықтималдығы олардың біреуінің ықтималдығының барлық қалғандарының шартты ықтималдықтарына көбейтіндісіне тең, сонымен бірге әрбір келесі оқиғаның ықтималдығы барлық алдыңғы оқиға әлдеқашан іске асырылған деген болжаммен есептеледі
.
(1.10)
Оқиғалар орналасқан тәртіптің кез келген болып таңдалуы мүмкін екендігін байқаймыз, яғни қай оқиғаны бірінші, екінші және т.б. деп есептеу керектігі бәрі бір.
Тәуелсіз оқиғалар үшін көбейту теоремасы
Егер А оқиғасының пайда болуы В оқиғасының ықтималдығын өзгертпесе, яғни егер В оқиғасының шартты ықтималдығы оның шартсыз ықтималдығына тең болса: РА(В) = Р(В), В оқиғасын А оқиғасына тәуелсіз деп атайды.
Тәуелсіз оқиғалар үшін ықтималдықтарды көбейту теоремасы мына түрде болады
Р(АВ) = Р(А)Р(В), (1.11)
яғни екі тәуелсіз оқиғаның бірлесіп пайда болу ықтималдығы осы оқиғалар ықтималдықтарының көбейтіндісіне тең.
Егер олардың ішінде әрбір екеуі екі-екіден және қалғандардың барлық мүмкін көбейтінділері тәуелсіз болса, бірнеше оқиғаны жиынтығында тәуелсіз (немесе жай ғана тәуелсіз) деп атайды.
Жиынтығында тәуелсіз бірнеше оқиғаның бірлесіп пайда болу ықтималдығы осы оқиғалар ықтималдықтарының көбейтіндісіне тең
.
(1.12)
1.3-мысал. Сауытта 3 ақ және 3 қара шар бар. Сауыттан оларды кері қайтармай, бір шардан екі рет алады. Егер бірінші сынау кезінде қара шар (А оқиғасы) алынса, екінші сынау кезінде ақ шардың пайда болу (В оқиғасы) ықтималдығын табу керек. Бірінші сынаудан кейін сауытта 5 шар қалды, олардың ішінде 3-і – ақ. Ізделіп отырған шартты ықтималдық РА (В) = 3/5.
Тура осы нәтижені (1.9)-формула бойынша алуға болады
.
Шындығында, бірінші сынау кезінде ақ шардың пайда болу ықтималдығы Р(А) = 3/6 =1/2. Бірінші сынауда – қара, екіншіде ақ шардың пайда болуының Р(AВ) ықтималдығын табамыз. Нәтижелердің – екі шардың бірлесіп пайда болуының жалпы саны, қандай түс екені бәрі бір, орналастыру санына тең
А62 = 6 х 5 = 30. Нәтижелердің осы санынан АВ оқиғасына 3 х 3 = 9 нәтиже қолайлы болады. Осыдан, Р(АВ)= 9/30 = 3/10. Ізделіп отырған шартты ықтималдық
РА (В) = Р (АВ)/Р (А) = (3/10)/(1/2) =3/5.
1.4-мысал. Жәшікте 20 тетік бар, оның 10-ы – стандартты және 10-ы стандартты емес. Кездейсоқ іріктелген 15 тетікті алады және бояйды, сонан соң оларды қайтадан орнына қояды. Оқиға деректері тәуелсіз деп болжап, осыдан кейін алынған тетіктің стандартты (А оқиғасы) және боялған (В оқиғасы) болып шығу ықтималдығын анықтау керек.
Тәуелсіз оқиғалар үшін ықтималдықтарды көбейту теоремасы бойынша
Р(АВ) = Р(А)Р(В),
мұнда Р(А)=10/20=1/2; Р(В)=15/20=3/4; Р(АВ) = 3/8.
