- •Задачи по теории вероятностей и математической статистике
- •Содержание
- •Введение
- •Раздел 1. Теория вероятностей Комбинаторные формулы
- •Классическое определение вероятности
- •Теоремы алгебры событий
- •Свойства функции распределения
- •Свойства математического ожидания
- •Непрерывная случайная величина и её характеристики
- •Законы распределения случайных величин
- •Предельные теоремы теории вероятностей
- •Предельные формулы для схемы Бернулли
- •Раздел 2. Математическая статистика Обработка результатов опытов
- •Точечные оценки неизвестных параметров и методы их получения
- •Интервальные оценки неизвестных параметров
- •Проверка статистических гипотез
- •Сглаживание опытных данных методом наименьших квадратов
- •Ошибки прямых и косвенных измерений
- •Задания для самостоятельной работы студентов
- •Пример выполнения заданий самостоятельной работы студентов Пример выполнения задачи 1
- •Пример выполнения задачи 2
- •Пример выполнения задачи 3
- •Пример выполнения задачи 4
- •Пример выполнения задачи 5
- •Пример выполнения задачи 6
- •Пример выполнения задачи 11
- •Пример выполнения задачи 12
- •Пример выполнения задачи 13
- •Пример выполнения задачи 14
- •Пример выполнения задачи 15
- •Пример выполнения задачи 16
- •Пример выполнения задачи 17
- •Пример выполнения задачи 18
- •Пример выполнения задачи 19
- •Пример выполнения задачи 20
- •Пример выполнения задачи 21
- •Пример выполнения задачи 22
- •Пример выполнения задачи 23
- •Пример выполнения задачи 24
- •Пример выполнения задачи 25
- •Литература
Классическое определение вероятности
Множество всех
взаимно исключающих результатов
эксперимента называется пространством
элементарных событий
и обозначается
.
Произвольное подмножество пространства элементарных событий называется событием.
Событие называется случайным, если оно может произойти, а может и не произойти в результате эксперимента.
Событие, которое
обязательно является результатом
эксперимента называется достоверным
и обозначается
.
Событие, которое
никогда не будет результатом эксперимента
называется невозможным
и обозначается
.
Классическое
определение вероятности:
вероятностью события
называют отношение числа благоприятных
к числу всех возможных
исходов эксперимента и обозначают
.
Теоремы алгебры событий
Суммой двух
событий
и
(обозначается
)
называется событие, состоящее из всех
исходов, входящих либо в
,
либо в
.
Произведением двух
событий
и
(обозначается
)
называется событие, состоящее из всех
исходов, входящих как в
,
так и в
.
Противоположным
для события
(обозначается
)
называется событие, состоящее из всех
исходов, не входящих в
.
События
и
называются
несовместными,
если в результате опыта не могут наступить
одновременно.
События
и
называются
независимыми,
если вероятность появления одного из
них не зависит от того, произошло другое
или нет.
Вероятность события
при условии, что произошло событие
,
называется условной
вероятностью
и
обозначается
.
Основные теоремы
;
;
;
,
если
;
,
если
и
независимы;
;
,
если
и
независимы;
.
Формула полной вероятности и формула Байеса
Набор событий
называется полной
группой событий,
если они попарно несовместны и их сумма
составляет достоверное событие:
.
Теорема 1 (формула
полной вероятности).
Пусть
- полная группа. Тогда для любого события
.
Теорема 2 (формула
Байеса).
Пусть даны
- полная группа и некоторое событие
.
Тогда для любого
условная вероятность события
при условии, что событие
произошло, задаётся формулой
.
Дискретная случайная величина и её характеристики
Функция
,
заданная на пространстве элементарных
событий
,
называется случайной
величиной.
Случайная величина
называется дискретной,
если пространство элементарных событий
не более чем счётно. Будем обозначать
.
Значение
случайной величины
наступает с некоторой вероятностью
.
Соответствие,
которое каждому значению
дискретной случайной величины
сопоставляет его вероятность
,
называется законом
распределения
случайной величины
.
При этом
.
Закон распределения удобно задавать в
виде таблицы:
|
|
|
|
… |
|
|
|
|
|
… |
|
Функция
,
,
называется функцией
распределения
случайной величины
.
Для дискретных
случайных величин
.
Свойства функции распределения
;
.
Математическим
ожиданием
дискретной случайной величины
называют число
.
Свойства математического ожидания
,
если
- постоянная;
,
если
- постоянна;
;
,
если
и
независимы.
Дисперсией
случайной величины
называют число
.
Свойства дисперсии
;
,
если
- постоянна;
,
если
- постоянна;
,
если
и
независимы.
Средним
квадратическим отклонением случайной
величины
называют число
.
