
- •Теория вероятностей и математическая статистика
- •Случайные события
- •Действия над событиями
- •Свойства операций над событиями
- •Задачи, рассмотренные на лекции и семинаре. Тема 1. События. Основные операции над событиями Лекция 1
- •Семинар 1
- •Домашнее задание 1 – Тема 1.
- •Свойства относительной частоты
- •Свойства статистической вероятности
- •Классическое определение вероятности
- •Свойства «классической» вероятности
- •Полезный алгоритм
- •Задачи, рассмотренные на лекции и семинаре. Тема 2 Лекция 2
- •Семинар 2
- •Домашнее задание 2 – Тема 2.
- •Классическое определение вероятности
- •Домашнее задание 2 – Тема 2.
- •Классическое определение вероятности
- •Тема 2.1. Элементы комбинаторики. Правило суммы и правило произведения. – 4 часа 2 часа лекции, 2 часа семинарское занятие Элементы комбинаторики
- •Правило произведения
- •Правило сложения (суммы)
- •Задачи, рассмотренные на Лекции и Семинаре 2.1.
- •Домашнее задание 2.1 – Тема 2.1 Элементы комбинаторики: Правило Суммы, Правило Произведения
- •Тема 3. Элементы комбинаторики. Понятие о «схеме выбора». Схема выбора без возвращения: Перестановки, Размещения, Сочетания. – 4 часа: 2 часа лекции, 2 часа семинарское занятие
- •Соединения. Виды соединений
- •Перестановки
- •Размещения
- •Сочетания
- •Свойства Сочетаний (биномиальных коэффициентов)
- •Семинар 3
- •Домашнее задание 3 – Тема 3. Элементы комбинаторики: Перестановки, Размещения, Сочетания
- •Тема 4. Элементы комбинаторики. Схема выбора с возвращением: Размещения, Сочетания, Перестановки с повторением – 4 часа: 2 часа лекции, 2 часа семинарское занятие
- •Размещения с повторениями
- •Сочетания с повторениями
- •Перестановки с повторениями
- •Задачи, рассмотренные на лекции и семинаре. Тема 4.
- •Лекция 4
- •Семинар 4
- •Домашнее задание 4 - Тема 4.
- •Тема 5. Геометрическое определение вероятности. Субъективная вероятность. Примеры вычисления вероятностей. – 4 часа: 2 часа лекции, 2 часа семинарское занятие Субъективная вероятность
- •Геометрическое определение вероятности
- •Свойства геометрической вероятности
- •Задачи, рассмотренные на лекции и семинаре 5. Тема 5. Геометрическая вероятность
- •Домашнее задание 5 - Тема 5. Геометрическая вероятность
- •Тема 6. Независимость событий. Вероятность произведения событий. Вероятность суммы событий. – 4 часа: 2 часа лекции, 2 часа семинарское занятие
- •Независимость событий
- •Тема 6. Задачи, рассмотренные на лекции и семинаре 6 Лекция 6
- •Семинар 6 Дополнительное задание
- •Домашнее задание 6 – Тема 6. Формулы вероятности суммы и произведения событий
- •Тема 7. Независимость событий. Условные вероятности. – 4 часа: 2 часа лекции, 2 часа семинарское занятие Условные вероятности
- •Полезный алгоритм
- •Тема 7. Независимость событий. Условная вероятность Задачи, рассмотренные на лекции и семинаре 7 Лекция 7
- •Семинар 7
- •Тема 8. Формула полной вероятности. – 4 часа: 2 часа лекции, 2 часа семинарское занятие
- •Тема 8. Задачи, рассмотренные на Лекции 8
- •Тема 8. - Домашнее задание 8. Формула полной вероятности
- •Тема 9. Формула Байеса (формула гипотез, формула апостериорной вероятности). – 4 часа: 2 часа лекции, 2 часа семинарское занятие
- •Задачи, рассмотренные на Лекции и Семинаре 9
- •Домашнее задание 9. – Тема 9 – Теорема Байеса
- •Тема 10. Схема повторных независимых испытаний с двумя исходами. Схема Бернулли. Теорема и Формула Бернулли. - 4 часа: 2 часа лекции, 2 часа семинарское занятие
- •Формула Бернулли
- •Случай нескольких исходов
- •Вероятность появления рассматриваемого события не менее m раз
- •Задачи, рассмотренные на Лекции и Семинаре 10. Тема 10. Формула Бернулли Лекция 10
- •Семинар 10
- •Домашнее задание 10 – Тема 10. Схема Бернулли
- •Тема 11. Приближенные вычисления в схеме Бернулли. Формулы Пуассона, Муавра – Лапласа. Алгоритмы вычислений. Гауссиана. – 4 часа: 2 часа лекции, 2 часа семинарское занятие
- •Формула Пуассона
- •Алгоритм использования функции Гаусса в приближенных вычислениях
- •Алгоритм использования функции ф(х) в приближенных вычислениях
- •Задачи, рассмотренные на Лекции.
- •Тема 11. - Формулы Пуассона и Муавра – Лапласа
- •Домашнее задание 11. -Тема 11. Формулы Пуассона и Муавра – Лапласа. Кривая вероятностей (Гауссиана). Закон больших чисел
- •Тема 12. Бином Ньютона. Биномиальные коэффициенты. Свойства биномиальных коэффициентов. – 4 часа: 2 часа лекции, 2 часа семинарское занятие Свойства Сочетаний (биномиальных коэффициентов)
- •Треугольник Паскаля
- •Задачи, рассмотренные на Лекции 12. Бином Ньютона
- •Домашнее задание 12 – Тема 12. Бином Ньютона
- •Дискретная случайная величина
- •Закон распределения дискретной случайной величины
- •Математические операции над дискретными случайными величинами
- •Задачи, рассмотренные на Лекции и Семинаре. Тема 13
- •Домашнее задание 13 – Тема 13. Случайная величина (св).
- •Тема 14. Числовые характеристики случайной величины. «Меры положения»: среднее арифметическое, среднее геометрическое, мода, медиана. «Меры рассеяния»: дисперсия, эксцесс, асимметрия.
- •«Меры положения»
- •1. Средняя арифметическая величина. Понятие средней арифметической
- •Свойства средней величины
- •2. Мода
- •3. Медиана
- •Вариация массовых явлений. «Меры рассеяния»
- •4. Размах (интервал изменения)
- •5. Математическое ожидание
- •Свойства математического ожидания
- •6. Дисперсия и среднеквадратическое (стандартное) отклонение
- •Алгоритм вычисления дисперсии
- •Свойства дисперсии
- •7. Коэффициент вариации
- •Моменты распределения и показатели его формы. Центральные моменты распределения
- •9. Коэффициент асимметрии
- •10. Коэффициент эксцесса
- •Задачи, рассмотренные на Лекции и Семинаре 14
- •Домашнее задание 14. Тема 14 – Числовые характеристики случайной величины. Закон распределения св
- •Плотность распределения
- •Сходство и различия между законом распределения и плотностью распределения
- •Свойства плотности вероятности
- •Нормальный закон распределения
- •Свойства кривой вероятностей
- •Тема 16 – Понятие о биномиальной случайной величине. Основные характеристики биномиального распределения – 2 часа лекции Понятие о биномиальной случайной величине
- •Вопросы для контроля
- •Вопросы к зачету по теории вероятностей и математической статистике
- •Рекомендуемая литература
10. Коэффициент эксцесса
С помощью момента четвертого порядка получает свою характеристику еще более сложное, чем асимметрия, свойство рядов распределения, называемое эксцессом.
Определение. Коэффициентом эксцесса (коэффициентом «островершинности») дискретной случайной величины Х называется величина Ех(Х), вычисляемая по формуле:
.
Для нормального закона распределения и As = 0 и Ех = 0. Именно поэтому все другие распределения сравниваются с нормальным распределением.
Если Ех > 0, то распределение более островершинное, чем нормальное. Такой эксцесс означает, что в изучаемом ряду значений СВ имеется «ядро», окруженное рассеянным «гало».
Распределения более плосковершинные, чем нормальное, имеют Ех < 0. При существенном отрицательном эксцессе «ядра» выборочных значений нет совершенно.
Задачи, рассмотренные на Лекции и Семинаре 14
Задача 1–Т14. Рассмотрим распределение футбольных матчей Первенства России по числу забитых мячей в 1996 году. Представление об этом дает следующая таблица. Вычислить среднюю результативность матчей. Ответ: 2,62 за игру.
Число забитых мячей |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
Итого |
Количество матчей |
30 |
56 |
71 |
59 |
49 |
24 |
12 |
3 |
0 |
2 |
306 |
Задача 2-Т14. На соревнованиях по фигурному катанию 2 фигуристки получили (по шестибальной шкале) оценки судей, представленные в таблице:
Номер фигуристки |
Оценки, выставленные судьями | ||||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 | |
1 |
4,8 |
5,6 |
4,9 |
5,2 |
4,7 |
4,9 |
4,9 |
4,8 |
4,7 |
2 |
5,1 |
4,2 |
5,0 |
4,9 |
5,0 |
5,1 |
5,0 |
5,1 |
5,0 |
Какая из фигуристок выступила лучше?
Задача 3-Т14. Имеются:
1) распределение СВ Х – число прочитанных за каникулы книг десятью девочками по частотам (М)
Х, книг |
3 |
4 |
5 |
8 |
12 |
М, девочек |
3 |
2 |
3 |
1 |
1 |
2) распределение по частотам СВ Y – число прочитанных за каникулы книг девятью мальчиками того же класса.
Y, книг |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
М, мальчиков |
2 |
4 |
1 |
1 |
1 |
Нужно сравнить интерес к чтению девушек и юношей.
Задача 4-Т14. Вычислить медиану выборки: 9, 3, 5, 8, 4, 11, 13.
Задача 5–Т14. Найти медиану выборки 20, 9, 13, 1, 4, 11.
Задача 6–Т14. Предлагается следующая азартная игра. Бросают два игральных кубика. Если полученная сумма очков больше 10, то игрок выигрывает 10 копеек, в противном случае он проигрывает 1 копейку. Имеет ли смысл играть в эту игру 12.000.000 партий?
Задача 7–Т14. Предприниматель размышляет над тем, куда лучше вложить деньги – купить киоск для торговли мороженым или палатку для торговли хлебобулочными изделиями. Вложение денег в торговлю мороженым с вероятностью 0,5 обеспечит годовую прибыль в 5.000 долларов, с вероятностью 0,2 – 10.000 долларов, и с вероятностью 0,3 – 3.000 долларов.
Для торговли хлебобулочными изделиями прогноз таков: 5.500 долларов с вероятностью 0,6; 5.000 долларов с вероятностью 0,3 и 6.500 долларов с вероятностью 0,1. В каком случае (торговля мороженым или хлебобулочными изделиями) математическое ожидание дохода больше?
Задача 8–Т14 СВ Х и У заданы таблично. Вычислить дисперсии величин Х и У.
Х |
99 |
101 |
|
0,5 |
0,5 |
У |
0 |
200 |
|
0,5 |
0,5 |
Задача 9–Т14. Равны ли дисперсии случайных величин 2Х и Х + Х?
Задача 10–Т14. На испытательном стенде оружейного завода пристреливают готовые ружья, т.е. уточняют и корректируют их прицел. В таблице приведены измерения горизонтальных отклонений (в сантиметрах) от цели при стрельбе трех ружей. Найти средние, дисперсию результатов испытания для ружей А, Б и В. Какое из ружей более точное?
Ружье |
Выстрел | |||||||||
№1 |
№2 |
№3 |
№4 |
№5 |
№6 |
№7 |
№8 |
№9 |
№10 | |
Ружье А |
+1,0 |
+1,0 |
+2,0 |
+1,5 |
+2,0 |
+2,0 |
+1,5 |
+1,5 |
+0,5 |
+1,0 |
Ружье Б |
+1,0 |
0 |
-1,5 |
+1,5 |
-0,5 |
-1,5 |
+2,0 |
+1,0 |
-1,0 |
+2,0 |
Ружье В |
-0,5 |
-1,0 |
0 |
-1,5 |
-1,0 |
+1,0 |
+1,0 |
+1,5 |
+1,0 |
+3,0 |
Задача 11–Т14. Пусть M(X) = 5,6; D(X) = 3,04. Вычислить M(Y) и D(Y), если Y = 3x + 2.
Задача
12–Т14.
Найти математическое ожидание, дисперсию
и среднее квадратическое отклонение
случайной величины
,
заданной рядом распределения:
Х |
1 |
2 |
3 |
Р |
|
|
|
Задача 13–Т14. В таблице приведен закон распределения случайной дискретной величины X, которая может принимать 5 значений. Найти:
а) её числовые характеристики;
б) функцию распределения;
в) вероятность того, что X примет значение меньше M(X);
г) вероятность того, что X примет значение больше 0,5 M(X).
Х |
-2 |
-1 |
0 |
1 |
2 |
Р |
0,1 |
0,2 |
0,5 |
0,1 |
0,1 |
Вопросы для самоконтроля
1) Какие характеристики положения вы знаете?
2) Вероятностный смысл моды и медианы.
3) Сколько у случайной величины мод и медиан?
4) Свойства математического ожидания.
5) Всегда ли существует математическое ожидание случайной величины?
6) Что характеризуют центральные моменты?
7) Назовите основные характеристики рассеивания.