- •СОДЕРЖАНИЕ
 - •ЛЕКЦИЯ 1
 - •Введение
 - •Основные понятия
 - •Аксиомы теории вероятностей
 - •Непосредственный подсчет вероятностей
 - •Основные комбинаторные формулы
 - •ЛЕКЦИЯ 2
 - •Геометрическое определение вероятностей
 - •Теоремы сложения вероятностей
 - •Тогда на основании второй аксиомы
 - •Условная вероятность
 - •Зависимые и независимые события
 - •Теоремы умножения вероятностей
 - •Вероятность безотказной работы сети
 - •ЛЕКЦИЯ 3
 - •Формула полной вероятности
 - •Формула Байеса
 - •Теорема о повторении опытов
 - •Функция распределения
 - •Ряд распределения
 - •Плотность распределения
 - •ЛЕКЦИЯ 5
 - •Числовые характеристики случайной величины
 - •ЛЕКЦИЯ 6
 - •Типовые законы распределения
 - •ЛЕКЦИЯ 7
 - •Функции одного случайного аргумента
 - •Закон распределения функции случайного аргумента
 - •Числовые характеристики функции случайного аргумента
 - •Характеристическая функция случайной величины
 - •Двухмерная функция распределения
 - •Матрица распределения
 - •Двухмерная плотность распределения
 - •Зависимые и независимые случайные величины
 - •Условные законы распределения
 - •ЛЕКЦИЯ 9
 - •Числовые характеристики двухмерных величин
 - •Условные числовые характеристики
 - •ЛЕКЦИЯ 10
 - •Нормальный закон распределения на плоскости
 - •Закон распределения функции двух случайных величин
 - •Многомерные случайные величины
 - •Числовые характеристики суммы случайных величин
 - •Числовые характеристики произведения случайных величин
 - •ЛЕКЦИЯ 12
 - •Закон больших чисел
 - •Центральная предельная теорема
 - •ЛЕКЦИЯ 13
 - •Математическая статистика. Основные понятия
 - •Оценка закона распределения
 - •ЛЕКЦИЯ 14
 - •Точечные оценки числовых характеристик
 - •Оценка параметров распределения
 - •Интервальные оценки числовых характеристик
 - •ЛЕКЦИЯ 15
 - •Проверка статистических гипотез
 - •Критерии согласия
 - •Статистические критерии двухмерных случайных величин
 - •ЛЕКЦИЯ 17
 - •Оценка регрессионных характеристик
 - •Метод наименьших квадратов
 - •ЛИТЕРАТУРА
 
Следствие аксиом 1 и 2:
1 = p(Ω) = p( A + A) = p( A) + p( A) p( A) = 1 − p( A) .
Непосредственный подсчет вероятностей
События А1 …Аn называются случаями, если они обладают следующими
свойствами:  | 
	…Аn несовместны, Ai A j = , i ≠ j ;  | 
||
-  | 
	события А1  | 
||
-  | 
	события А1  | 
	…Аn образуют полную группу, ∑n  | 
	Ai = Ω ;  | 
  | 
	
  | 
	i =1  | 
	
  | 
-  | 
	события А1  | 
	…Аn равновозможны, p(Ai ) = p, i .  | 
|
Пусть некоторый опыт сводится к схеме случаев, тогда вероятность
события А в этом опыте равна отношению числа благоприятных случаев  | 
	к  | 
|||
общему числу случаев:  | 
	
  | 
	
  | 
||
p (A )=  | 
	m  | 
	,  | 
	(1.3)  | 
	
  | 
n  | 
	
  | 
|||
где m – число случаев Аi, благоприятных событию А, т.е. входящих в
множество А = {А1 …Аm };
n – число всех возможных случаев.
Доказательство. Очевидно, что A = A1 + A2 + … + Am. Так как Аi несовместимы, то определим вероятность события A по второй аксиоме:
  | 
	m  | 
  | 
	p ( A ) = p (∑ Ai )  | 
  | 
	i =1  | 
n  | 
	n  | 
p (Ω) = p (∑ Ai ) = ∑ p ( Ai ) =  | 
|
i =1  | 
	i =1  | 
m  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
= ∑ p ( Ai ) = m p ,  | 
	
  | 
|||
i =1  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
n p = 1  | 
	p =  | 
	1  | 
	
  | 
	p ( A) = m .  | 
  | 
	
  | 
	n  | 
	
  | 
	n  | 
Формула (1.3) называется классическим определением вероятности и
использовалась как определение вероятности с XVII по XIX в. При определении значений m, n в (1.3) могут оказаться полезными следующие формулы из комбинаторики.
Основные комбинаторные формулы
Пусть имеется множество X = {x1, x2, ..., xn}, состоящее из n различных
элементов. (n, r)-выборкой называется множество, состоящее из r элементов, взятых из множества X.
Упорядоченной называется выборка, для которой важен порядок следования элементов. Если каждый элемент множества X может извлекаться несколько раз, то выборка называется выборкой с повторениями.
Число упорядоченных (n, r)-выборок (размещений) с повторениями ˆ
A(n,r)
и без повторений A(n, r) равно
ˆ r  | 
	= n  | 
	r  | 
	,  | 
	
  | 
	
  | 
	(1.4)  | 
||
An  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
|||||
Anr  | 
	=  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	n !  | 
	.  | 
	(1.5)  | 
|
(n  | 
	− r )!  | 
|||||||
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
|||||
Если r = n, то размещения без повторений называются перестановками, т.е. это расположение элементов исходного множества в определенном порядке. Число перестановок из n элементов равно
Pn = n! = 1 2 … n. (1.6)
Пустое множество можно упорядочить только одним способом: P0 = 0! = 1.
Число неупорядоченных (n, r)-выборок (сочетаний) с повторениями ˆ r и
Cn
без повторений Cnr равно  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	(n +r −1)!  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
||
  | 
	ˆ r  | 
	=  | 
	,  | 
	
  | 
	(1.7)  | 
||||
  | 
	Cn  | 
	
  | 
	r!(n −1)!  | 
	
  | 
|||||
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
||
C nr =  | 
	A r  | 
	
  | 
	=  | 
	
  | 
	n !  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
|
n  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	.  | 
	(1.8)  | 
|||
Pr  | 
	
  | 
	
  | 
	r ! (n −  | 
	r )!  | 
|||||
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
|||
Число различных разбиений множества из n элементов на k непересекающихся подмножеств, причем в 1-м подмножестве r1 элементов, во
2-м r2 элементов и т.д., а n = r1 + r2 +... + rk, равно
Pn (r1, r2  | 
	,..., rk )=  | 
	n!  | 
	
  | 
	.  | 
	(1.9)  | 
||
r1!r2  | 
	!...rk !  | 
||||||
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
||||
