- •Н.Н. Одияко н.Ю. Голодная теория вероятностей
- •Введение
- •Тема 1. Случайные события
- •1.1. Основные понятия комбинаторики
- •1.1.1. Правила суммы и произведения
- •1.1.2. Упорядоченные и неупорядоченные последовательности
- •1.2. Случайные события и предмет теории вероятностей
- •1.2.1. Пространство элементарных событий
- •1.2.2. Алгебра событий
- •1.3. Вероятность события
- •1.3.1. Частотное определение вероятности и его свойства
- •1.3.2. Аксиоматическое определение вероятности события
- •1.3.3. Простейшие свойства вероятности
- •1.3.4. «Геометрические» вероятности
- •1.3.5. Условная вероятность. Зависимые и независимые события
- •1.3.6. Формула полной вероятности
- •1.3.7. Формулы Байеса
- •1.4. Решение типовых задач
- •1.5. Задачи для самостоятельного решения
- •1.6. Индивидуальные домашние задания по теме «Случайные события» Вариант 1
- •Вариант 2
- •Вариант 3
- •Вариант 4
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Вариант 8
- •Вариант 9
- •Вариант 10
- •Вариант 11
- •Вариант 12
- •Вариант 13
- •Вариант 14
- •Вариант 15
- •Вариант 16
- •Вариант 17
- •Вариант 18
- •Вариант 19
- •Вариант 20
- •Вариант 21
- •Вариант 22
- •Вариант 23
- •Вариант 24
- •Вариант 25
- •Вариант 26
- •Вариант 27
- •Вариант 28
- •Вариант 29
- •Вариант 30
- •Тема 2. Повторные независимые испытания
- •2.1. Схема испытаний Бернулли. Формула Бернулли
- •2.2. Предельное поведение вероятностей при больших
- •2.2.1. Формула Пуассона
- •2.2.2. Простейший поток событий
- •2.2.3. Наивероятнейшее число появления события в независимых испытаниях
- •2.2.4. Локальная теорема Муавра-Лапласа
- •2.2.5. Интегральная теорема Муавра-Лапласа
- •2.3. Решение типовых задач
- •2.4. Задачи для самостоятельного решения
- •2.5. Индивидуальные домашние задания по теме «Повторные независимые испытания» Вариант 1
- •Вариант 2
- •Вариант 3
- •Вариант 4
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Вариант 8
- •Вариант 9
- •Вариант 10
- •Вариант 11
- •Вариант 12
- •Вариант 13
- •Вариант 14
- •Вариант 15
- •Вариант 16
- •Вариант 17
- •Вариант 18
- •Вариант 19
- •Вариант 20
- •Вариант 21
- •Вариант 22
- •Вариант 23
- •Вариант 24
- •Вариант 25
- •Вариант 26
- •Вариант 27
- •Вариант 28
- •Вариант 29
- •Вариант 30
- •Контрольные вопросы для самостоятельной оценки качества освоения тем 1, 2
- •Тема 3. Случайные величины
- •3.1. Основные понятия
- •3.2. Функция распределения вероятностей и её свойства
- •Свойства функции распределения
- •3.3. Плотность распределения случайной величины и ее свойства
- •Свойства функции плотности
- •3.4. Операции над случайными величинами
- •3.5. Числовые характеристики случайных величин
- •3.5.1. Свойства математического ожидания
- •3.5.2. Свойства дисперсии случайной величины
- •Тема 4. Двумерные случайные величины
- •4.1. Функция распределения двумерной случайной величины. Закон распределения. Условные распределения
- •Свойства функции распределения двумерной случайной величины
- •4.2. Ковариация и коэффициент корреляции
- •Свойства коэффициента корреляции
- •4.3. Решение типовых задач
- •4.4. Индивидуальнsе домашнbе заданиz по теме «Двумерные дискретные случайные величины»
- •Тема 5. Законы распределения дискретных случайных величин
- •5.1. Биномиальный закон распределения
- •5.2. Закон распределения Пуассона
- •5.3. Геометрическое распределение
- •5.4. Гипергеометрическое распределение
1.1.2. Упорядоченные и неупорядоченные последовательности
Если
из множества, содержащего
элементов, каким-то способом выбирают
элементов
,
то говорят, что из этого множества
произведена выборка объема
(все элементы множества считаются
различными).
Определение.
Всякая упорядоченная выборка объема
из множества, состоящего из
элементов, называется размещением из
элементов по
элементов и обозначается через
.
,
где
.
Определение.
Размещение из
элементов по
называется перестановкой из
элементов и обозначается
.
,
.
Определение.
Всякая неупорядоченная выборка объекта
из множества, состоящего из
элементов
,
называется сочетанием из
элементов по
элементов и обозначается через
.
.
Пример. Хоккейная команда состоит из 2 вратарей, 7 защитников и 10 нападающих. Сколькими способами тренер может образовать стартовую шестерку, состоящую из вратаря, двух защитников и трех нападающих?
Решение.
Вратаря можно выбрать
способами, защитников –
способом, нападающих –
способами. Всего, по правилу произведения,
существует
способов выбора стартовой шестерки.
С
точки зрения теории множеств
–
это число всех подмножеств из
элементов, которые можно выбрать из
множества, состоящего из
элементов. Поэтому равенство
означает, что всякое пустое подмножество
только одно;
–
что число одноэлементных подмножеств
равно
и т.д.
Этот взгляд на числа позволяет найти комбинаторный смысл следующих арифметических свойств чисел :
,
если
;
,
если
;
.
Все числа можно расположить на плоскости в виде бесконечной таблицы, которая называется треугольником Паскаля:
…
В
этой таблице в строке с номером
каждое число (кроме двух крайних) равно
сумме двух «соседних» с ним чисел строки
с номером
.
Справедлива следующая формула:
,
которая называется биномом Ньютона.
1.2. Случайные события и предмет теории вероятностей
На практике встречаются такие ситуации, когда исход проводимого опыта нельзя предсказать заранее, например, какая сторона выпадет при бросании монеты, факторы, влияющие на исход опыта – начальное положение монеты, начальная скорость, сопротивление воздуха и так далее. В таких ситуациях мы считаем результат опыта зависящим от случая, то есть рассматриваем его как случайное событие.
Определение.
Под опытом
понимается
воспроизведение какого-либо комплекса
условий для наблюдения исследуемого
явления (события). Обычно считается, что
явление (событие) случайно в опыте
,
если при неоднократном воспроизведении
этого опыта оно иногда происходит, а
иногда – нет, причем однозначно
предсказать возможный исход (событие)
этого опыта заранее нельзя.
Определение. Событие называется случайным по отношению к данному опыту, если при осуществлении этого опыта оно может наступить или не наступить.
События
обозначаются:
Замечание. Из определения следует, что событие считается случайным, если его наступление в результате опыта представляет собой лишь одну из возможностей.
Нас интересуют только те опыты, которые можно повторять неограниченное число раз. Любое случайное событие, наступление которого возможно в такого рода опытах, называется массовым или статистическим.
Определение. Теория вероятностей занимается изучением закономерностей, присущих массовым случайным событиям.
