- •Содержание
- •Пояснительная записка
- •Как самостоятельно изучить теоретический материал
- •2. Как решать задачи.
- •3. Как выполнить расчетно-графическую работу
- •Задания для самостоятельной работы
- •Раздел 1. Элементы комбинаторики
- •Тема 1.1. Основные понятия комбинаторики. Задание 1. Расчет количества выборок заданного типа в заданных условиях. – 3 ч.
- •Раздел 2. Основы теории вероятностей
- •Тема 2.1. Случайные события. Понятие вероятности события. Задание 2. Изучение материала лекций по теме«Виды событий, алгебра событий».–1 ч.
- •Раздел 2. Основы теории вероятностей
- •Тема 2.1. Случайные события. Понятие вероятности события.
- •Раздел 2. Основы теории вероятностей
- •Тема 2.2. Вероятности сложных событий. Задание 4. Вычисление вероятностей сложных событий с помощью теорем сложения и умножения вероятностей.– 2 ч.
- •Искомая вероятность
- •Раздел 2. Основы теории вероятностей
- •Тема 2.2. Вероятности сложных событий. Задание 5. Формула полной вероятности. Формула Байеса – 2 ч.
- •Ответ: вероятнее всего студент принадлежит второй группе.
- •Раздел 2. Основы теории вероятностей
- •Тема 2.5. Схема Бернулли.
- •Решение.
- •Раздел 2. Основы теории вероятностей
- •Тема 2.5. Схема Бернулли.
- •Решение.
- •Раздел 3. Дискретные случайные величины
- •Тема 3.1. Закон распределения дискретной случайной величины. Интегральная функция распределения.
- •Раздел 3. Дискретные случайные величины
- •Тема 3.2. Нахождение числовых характеристик дсв. Задание 9. Нахождение числовых характеристик распределения дсв – 2 ч.
- •Раздел 3. Дискретные случайные величины
- •Тема 3.3. Законы распределения дсв. Задание 10. Запись распределения и вычисление характеристик для биномиальной и геометрической дсв. – 2 ч.
- •1. Биномиальное распределение.
- •Раздел 4. Непрерывные случайные величины
- •Тема 4.1. Нсв: функции распределения. Задание 11. Решение задач на геометрическое определение вероятностей – 1 ч.
- •Раздел 4. Непрерывные случайные величины
- •Тема 4.1. Нсв: функции распределения. Задание 12. Вычисление вероятностей, запись функции плотности и интегральной функции распределения нсв. – 2 ч.
- •Раздел 4. Непрерывные случайные величины
- •Тема 4.2. Числовые характеристики нсв
- •Раздел 4. Непрерывные случайные величины
- •Тема 4.3. Законы распределения нсв. Задание 14. Нахождение числовых характеристик для равномерно, показательно и нормально распределенной нсв. – 2 ч.
- •Раздел 4. Непрерывные случайные величины
- •Тема 4.3. Законы распределения нсв. Задание 15. Построение кривой Гаусса. – 2 ч.
- •Раздел 5. Основы математической статистики.
- •Тема 5.1. Выборочный метод. Задание 16. Сбор и обработка статистических данных. – 4 ч.
- •Ч исловые характеристики вариационного ряда
- •Раздел 5. Основы математической статистики.
- •Тема 5.2. Статистические оценки параметров распределения. Задание 17. Интервальная оценка математического ожидания нормального распределения и вероятности события – 2 ч.
- •2. Нахождение интервальной оценки вероятности события
- •Раздел 5. Основы математической статистики.
- •Тема 5.3. Статистическая проверка статистических гипотез. Задание 18. Проверка гипотезы о нормальном распределении.– 2 ч.
- •Критерии оценки выполнения самостоятельной
- •Список рекомендуемой литературы Основные источники:
- •Дополнительные источники:
- •Интернет-ресурсы:
- •Приложение 1
- •Приложение 2
Искомая вероятность
Р(А) = Р(А1 Ā2 Ā3) + Р(Ā1 А2 Ā3 ) + Р(Ā1 Ā2 А3);
Р(А) = Р(А1)Р(Ā2)Р(Ā3) + Р(Ā1)Р(А2)Р(Ā3) + Р(Ā1)Р(Ā2)Р(А3);
Р(А) = 0,40,90,3 + 0,60,90,3 + 0,60,90,7 = 0,06 + 0,09 + 0,21 = 0,36.
Список литературы:
1.Спирина М.С. Теория вероятностей и математическая статистика: учебник для студ. учредж. СПО / М.С. Спирина, П.А. Спирин. - М: Изд. центр «Академия», 2012.-Глава 1, п.1.6., стр.34.
2.Калинина В.Н., Панкин В.Ф.Математическая статистика: учебник для ССУЗов / В.Н. Калинина, В.Ф.Панкин -М: Высш.шк., 2001.–Глава 3, §3.1 – 3.2, стр. 42.
Раздел 2. Основы теории вероятностей
Тема 2.2. Вероятности сложных событий. Задание 5. Формула полной вероятности. Формула Байеса – 2 ч.
Задание для самостоятельной внеаудиторной работы:
1.Выучите формулу полной вероятности.
2.Изделия были произведены с использованием двух технологических линий. На первой линии было произведено 2 изделия, на второй линии: 3 изделия. Вероятность того, что изделие будет отличного качества при производстве на первой линии равна 0.75, на второй – 0.7. Какова вероятность того, что случайно выбранной изделие будет отличного качества?
3. На складе имеется 28 комплектующих изделий от двух компаний поставщиков, из них 20 изделий от первой компании. Известно, что с вероятностью 0.7 среди поставок первой компании встречаются изделия, выполненные по новейшей технологии. Среди изделий второй компании такие встречаются с вероятностью 0.8. Какова вероятность того, что случайным образом выбранное изделие выполнено по новейшей технологии?
4.На склад поступили электроутюги, 80% с первого завода и 20% со второго. Среди продукции первого завода 90% выдерживают трехлетний гарантийный срок, со второго завода – 95%. Какова вероятность того, что взятый наугад со склада утюг выдержит трехлетний гарантийный срок? Какова вероятность того, что утюг с первого завода?
5.Имеется три партии ламп по 100, 200 и 300 штук. В первой партии 80% ламп с продолжительностью работы более 1 000 часов, во второй - 75%, в третьей – 60%. Какова вероятность, что случайно выбранная лампа, проработавшая более 1000 часов, была взята из второй партии?
6. Студент подготовил 10 билетов из 25. Когда вероятность взять известный билет больше: 1) студент зашел на экзамен первым; 2) студент зашел вторым.
Методические указания по выполнению работы:
Запишите случайное событиеА, вероятность которого необходимо найти по условию задачи.
Сформулируйте гипотезы Н1, Н2, …, Нn при которых может наступить событие Аи вычислите вероятности их осуществления Р(Н1), Р(Н2)… Р(Нп).
Найдите условные вероятности событияА при выполнении гипотезН1, Н2, …, Нn:
,
…
Если необходимо найти вероятность событияА, то примените формулу полной вероятности. Если событиеА произошло, и нужно найти вероятность того, что была выполнена какая-либо из гипотез, используйте формулу Байеса.
Пусть событиеА может наступить при условии появления одного из несовместных событий Н1, Н2, ..., Нn , образующих полную группу.
Поскольку заранее не известно, какое из этих событий наступит, их называют гипотезами.
Вероятность появления событияА определяется по формуле полной вероятности:
Допустим, что произведено испытание, в результате которого появилось событие А. Выясним, как изменились вероятности гипотез после того, как появилось событие А.
Полученные формулы называют формулами Байеса.
Формулы Байеса позволяют переоценить вероятность гипотез после того, как становится известным результат испытания, в итоге которого появилось событие А.
Пример 1. Для участия в спортивных студенческих соревнованиях, выделено из первой группы – 4, из второй – 6, из третьей – 5 студентов. Вероятности того, что студент первой, второй и третьей группы попадёт в сборную института, равны соответственно 0,9, 0,7 и 0,8. Наудачу выбранный студент в итоге соревнования попал в сборную. Какой группе вероятнее всего принадлежит этот студент?
Решение.
Испытание выбор студента из трех групп.
Событие А-выбранный наудачу студент попадет в сборную.
Н1
–студент из первой группы, Р(Н1)=
Н2
- студент из второй группы, Р(Н2)=
Н3
- студент из третьей группы, Р(Н3)=
В задаче необходимо найти вероятность того, что случайно выбранный студент попадет в сборную.
(вероятность того,
что выбранный студент попадет в сборную
при условии, что он из первой группы);
(вероятность того,
что выбранный студент попадет в сборную
при условии, что он из второй группы);
(вероятность того,
что выбранный студент попадет в сборную
при условии, что он из третьей группы);
Вероятность попадания в сборную P(A) вычислим по формуле полной вероятности:
P(A) = (4/15)0,9 + (6/15)0,7 + (5/15)0,8 = 11,8/15 = 59/75.
Найдём вероятность того, что выбранный студент попал в сборную
из
первой группы:
= (4/15)0,9/(59/75) = 18/59;
из
второй
=
(6/15)0,7/(59/75) =
(4,2/15)(75/59) = 21/59;
из
третьей
=
(5/15)0,8(75/59)
= 20/59.
