- •Глава 1. Основные понятия теории вероятностей
- •1.1. Элементы комбинаторики
- •Основные правила комбинаторики
- •1.2. Случайные события
- •1.3. Операции над событиями
- •1.4. Классическое, статистическое и геометрическое определения вероятностей
- •Глава 2. Основные теоремы теории вероятностей
- •2.1 Зависимые и независимые события. Теоремы сложения и умножения вероятносте.
- •Глава 3. Повторение испытаний
- •3.1. Формула Бернулли
- •3.2. Наивероятнейшее число наступлений события
- •3.3. Асимптотические формулы. Локальная и интегральная теоремы Лапласа. Формула Пуассона
- •Глава 4. Случайные величины. Законы распределения и числовые характеристики
- •4.1. Понятие случайной величины
- •4.2. Дискретные случайные величины.
- •Cвойства функции распределения
- •4.4. Плотность распределения вероятностей
- •1); 2); 3);
- •4); 5).
- •4.5. Числовые характеристики случайных величин.
- •Пример 4.6.
- •Глава 5. Наиболее распространенные законы распределения случайных величин и их числовые характеристики
- •5.1. Биномиальное распределение
- •Геометрическое и гипергеометрическое распределения
- •5.3. Распределение Пуассона
- •5.4. Равномерное распределение
- •5.5. Показательное распределение
- •5.6. Нормальное распределение
- •Глава 6. Системы случайных величин
- •6.1. Закони распределения систем случайных величин.
- •6.2. Числовые характеристики системы случайных величин
- •Для дискретных систем случайных величин
- •Для непрерывных систем случайных величин
- •6.3 Законы равномерного и нормального распределения систем случайных величин
- •Глава 7. Функции одного и двух случайных аргументов
- •7.1. Функции одного случайного аргумента. Законы распределения. Числовые характеристики
- •7.2 Законы распределения функций двух случайных аргументов. Числовые характеристики
- •7.3. Теоремы о числовых характеристиках и их применение
- •Глава 8. Элементы математической статистики
- •8.1. Вариационный ряд. Представление и первоначальная обработка
- •8.2. Графические характеристики выборки
- •8.3. Точечные характеристики выборки (оценки параметров)
- •8.4. Интервальные оценки параметров
- •8.5. Проверка статистических гипотез
- •8.5.1. Проверка гипотезы о равенстве генеральных средних двух генеральных совокупностей
- •8.5.2. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий двух генеральных совокупностей. Критерий Фишера-Снедекора.
- •8.5.3. Сравнение выборочной средней с гипотетической генеральной средней нормально распределенной совокупности
- •8.5.4. Сравнение исправленной выборочной дисперсии с гипотетической генеральной дисперсией
- •8.5.5 Построение теоретического закона распределения по опытным данным. Проверка гипотезы о законе распределения
- •8.6. Построение теоретической кривой по методу наименьших квадратов
- •Список рекомендованной литературы
- •Продолжение табл. П1
1.2. Случайные события
Теория вероятностей изучает закономерности массовых, случайных явлений. Одним из основных понятий теории вероятностей является понятие случайного события.
Событием называется всякий факт, который в результате опыта (испытания) может произойти или не произойти.
Примеры событий: получение прибыли при заключении сделки, отказ технического устройства за время его работы, искажение информации при передаче сообщения, получение качественного или бракованного изделия при его изготовлении.
Достоверным называется событие, которое при испытании обязательно произойдет. Обозначают достоверное событие латинской буквой U.
Невозможным называется событие, которое при испытании заведомо не произойдет. Это событие обозначают буквой V.
Случайным называется событие, которое при испытании может произойти или не произойти. Обозначаются случайные события большими буквами латинского алфавита: A, B, C, . . . .
Равновозможными называются случайные события, которые могут произойти с одинаковой возможностью.
Два события называют совместными, если появление одного из них не исключает появления другого. Если появление одного события исключает появление другого, то события несовместны.
Несколько событий называются А1, А2,…, Аn называют попарно несовместными, если появление каждого из них исключает появление любого из остальных.
События А1, А2,…, Аn образуют полную группу событий, если они попарно несовместны, и в результате опыта одно из них обязательно произойдет.
1.3. Операции над событиями
Операции над событиями определяют правила действий с событиями и позволяют выражать одни события через другие.
Суммой (объединением) событий А и В называется событие С=А+В (С=АÈВ), состоящее в том, что произойдет хотя бы одно из них ( или А, или В, или оба) . На диаграмме (рис 1.2.) событию С соответствует заштрихованная область С, представляющая объединение областей А и В. Аналогично, суммой нескольких событий А1, А2,…, Аn называется событие С, состоящее в том, что произойдет хотя бы одно из событий Аi, i=. Если события А1, А2,…, Аn образуют полную группу, то их сумма равна достоверному событию: .
Произведением (пересечением) событийА и В называется событие С=А×В (С=АÇВ), состоящее в совместном появлении событий А и В. На рис 1.3.а событие С представлено пересечением областей А и В. Если А и В – несовместные события, то их произведение - невозможное событие , т. е. А×В=V (рис. 1.3.б).
Произведение событий А1, А2,…, Аn – это событие С, состоящее в совместном появлении всех событий Аi, i=: С=. Произведения попарно несовместных событийА1, А2,…, Аn – невозможные события: Аi×Аj=V, для любого i¹j.
Противоположным событием для событияА называется событие, состоящее в том, что событие А не произошло.
Свойства операций над событиями.
1. Переместительные свойства: А+В=В+А, А·В=В·А.
2. Сочетательные свойства: (А+В)+С=А+(В+С), (АВ)С=А(ВС).
3. Распределительное свойство: А(В+С)=АВ+АС.
4. Из определений операций над событиями следуют свойства:
А+А=А; А+U=U; А+V=А; А·А=А; А·U=А; А·V=V.
5 . Из определения противоположного события следует, что:
А+=U; А×=V; =А;=V; =U; U+V=U; U×V=V.