- •Теория вероятностей и математическая статистика
- •Содержание
- •Раздел 1. Элементы теории вероятностей
- •Глава 1. Случайные события
- •Предисловие
- •Раздел 1. Элементы теории вероятностей
- •Глава 1. Случайные события
- •1.1. Испытание, события, вероятность
- •1.3. Алгоритм решения задачи на определение вероятности
- •Примеры решения задач.
- •1.2. Элементы комбинаторики
- •1.4. Алгебра событий
- •1.5. Алгоритм решения задачи на алгебру событий
- •Пример решения задачи.
- •1.6. Формула полной вероятности. Формула байеса.
- •1.7. Схема испытаний бернулли
- •1.8. Приближенные формулы в схеме бернулли
- •Пример решения задачи.
- •1.9. Алгоритм решения задачи на схему бернулли
- •Глава 2. Случайные величины
- •2.1. Основные понятия
- •2.2. Числовые характеристики случайной величины
- •Примеры решения задач
- •2.3. Нормальное распределение непрерывной случайной величины
- •Пример решения задачи.
- •Раздел 2. Элементы математической статистики
- •Глава 3. Выборочный метод и статистическое оценивание
- •3.1. Предмет и основные задачи математической
- •Статистики
- •3.2. Статистический ряд
- •Пример решения задачи
- •3.3. Статистические оценки параметров распределения
- •3.4. Статистическая проверка статистических гипотез
- •3.5. Алгоритм проверки гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности
- •2) Вычислить среднее выборочное и исправленное стандартное отклонение и принять их в качестве точечных оценок и нормального распределения .
- •Пример решения задачи
- •Глава 4. Элементы корреляционного и регрессионного анализа
- •4.1. Линейная корреляционная зависимость.
- •4.2. Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции
- •Контрольная работа №4
- •Вариант 0
- •Вариант 1
- •Вариант 2
- •Вариант 3
- •Вариант 4
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Вариант 8
- •Вариант 9
- •Учебно-методическое обеспечение дисциплины Основная литература
- •Дополнительная литература
- •Средства обеспечения освоения дисциплины
1.6. Формула полной вероятности. Формула байеса.
Пусть событие А
может произойти с одним и только одним
из событий
,
образующих полную группу попарно
несовместных событий, тогда эти события
называют гипотезами события А
.
В таком случае вероятность события А вычисляется по формуле полной вероятности:
Р(А)
=
Вероятности гипотез
называют априорными ( доопытными). Если
в результате испытания (опыта) событие
А
осуществилось, то в свете новой информации
вероятности гипотез заменяются на новые
- апостериорные…… ( послеопытные),
которые вычисляются по формуле Байеса:
где Р(А) – полная
вероятность события А,
Примеры решения задач.
Задача №4. 45% отопительных батарей, имеющихся в магазине, изготовлены на первом заводе; 15% - на втором заводе; остальные – на третьем. Вероятность того, что отопительные батареи, изготовленные на этих заводах, не потребуют ремонта в течение гарантийного срока, соответственно равны 0,96; 0,84; 0,90. Найти вероятность того, что купленная наудачу батарея выдержит гарантийный срок работы.
Решение. Испытание: I. Выбор и покупка отопительной батареи в данном магазине;
II. Работа купленной батареи в течение гарантийного срока.
Событие А – батарея выдержит гарантийный срок работы.
Гипотезы
|
|
|
|
H1- батарея изготовлена на 1-м заводе |
0,45 |
0,96 |
|
Н2- батарея изготовлена на 2-м заводе |
0,15 |
0,84 |
|
Н3- батарея изготовлена на 3-м заводе |
0,40 |
0,90 |
|
|
1 |
- |
|
Ответ: 0,918.
Задача №5. Среди доставленных на стройку конструкций 80% стандартных. Упрощенная схема контроля признает стандартную конструкцию пригодной к монтажу с вероятностью 0,9, а нестандартную - с вероятностью 0,05. Найти вероятность того, что конструкция, признанная при контроле пригодной к монтажу, действительно стандартная.
Решение. Испытание: I. Доставка конструкций на стройку;
II. Контроль доставленных конструкций.
Событие А – конструкция признана пригодной к монтажу.
Гипотезы Нi |
|
|
|
|
H1- доставлена стандартная конструкция |
0,8 |
0,9 |
0,72 |
0,72:0,73 |
Н2- доставлена нестандартная конструкция |
0,2 |
0,05 |
0,01 |
- |
|
1 |
- |
|
- |
Ответ: 0,968.
