
- •Змістовий модуль 3.
- •Основні поняття теорії ймовірностей
- •1. Коротка історична довідка
- •2. Випадкові явища та їх природа
- •3. Предмет теорії ймовірностей
- •4. Класичне означення ймовірності
- •5. Статистична ймовірність
- •6. Геометрична ймовірність
- •1. Елементи комбінаторики без повторень
- •2. Елементи комбінаторики з повтореннями
- •3. Співвідношення між подіями
- •4. Операції над подіями. Діаграми Венна
- •5. Формула включень та виключень
- •1. Теорема додавання ймовірностей несумісних подій
- •2. Теорема додавання ймовірностей сумісних подій
- •3. Теорема множення ймовірностей залежних подій
- •4. Теорема множення ймовірностей незалежних подій
- •Семінарське заняття 20
- •2. Випробування за схемою Бернуллі
- •3. Асимптотичні формули (локальна та інтегральна теореми Лапласа; формула Пуассона)
- •Семінарське заняття 21
- •Тема 18. Дискретні випадкові величини. Тема 19. Неперервні випадкові величини
- •Виконання студентами тестових завдань з питань теми заняття. Методичні вказівки
- •Дискретні випадкові величини, їх характеристики
- •1. Випадкова величина. Закон розподілу дискретної випадкової величини.
- •2. Приклади дискретних випадкових величин та їх законів розподілу
- •3. Математичне сподівання дискретної випадкової величини, його зміст та властивості
- •4. Дисперсія дискретної випадкової величини, її властивості
- •5. Середнє квадратичне відхилення
- •6. Теоретичні моменти
- •1. Функція розподілу та її властивості
- •2. Щільність розподілу ймовірностей, її властивості та зв’язок з функцією розподілу
- •3. Числові характеристики неперервних випадкових величин
- •4. Застосування числових характеристик для прийняття рішень в умовах ризику
- •Семінарське заняття 22
- •2. Показниковий розподіл
- •3. Нормальний закон розподілу
- •4. Розподіли, пов’язані з нормальним
- •5.Поняття про розподіли, що використовуються в актуарній математиці
- •Семінарське заняття 24
- •Тема 22. Закони великих чисел та їх застосування у математичній статистиці. Тема 23. Основні поняття математичної статистики
- •Виконання студентами тестових завдань з питань теми заняття. Методичні вказівки
- •Семінарське заняття 25
- •Тема 24. Точкові та інтервальні оцінки. Тема 25. Перевірка статистичних гіпотез
- •Виконання студентами тестових завдань з питань теми заняття. Методичні вказівки
- •Семінарське заняття 26
- •2. Знаходження параметрів теоретичного рівняння регресії методом найменших квадратів
- •3. Властивості вибіркового коефіцієнта кореляції
- •4. Правило перевірки нульової гіпотези
- •Семінарське заняття 27
- •Тема 26. Регресійний аналіз і кореляція
- •Виконання студентами тестових завдань з питань теми заняття. Методичні вказівки
5. Статистична ймовірність
Класичне означення ймовірності не завжди придатне для обчислення ймовірностей різних подій. Часто незрозуміло, коли випадкові події можна вважати рівноможливими.
Наприклад, народження хлопчика чи дівчинки – не рівноможливі події, оскільки хлопчиків народжується більше, ніж дівчаток. Класичним означенням неможливо користуватися і тоді, коли число елементарних результатів випробувань нескінченне (тоді вводять геометричну ймовірність). Не завжди результат випробування можна представити у вигляді сукупності елементарних подій. Тому, поряд з класичним, використовують статистичне означення ймовірності, яке ми розглянемо нижче.
Відносною
частотою події
називається відношення числа випробувань,
в яких подія з’явилась, до загального
числа проведених випробувань:
,
де
– число появ події,
– загальне число випробувань.
Зауважимо,
що класична ймовірність події обчислюється
теоретично, а відносна частота події –
після випробування. Виявляється, що у
різних випробуваннях відносна частота
мало
змінюється (при досить великих
),
коливаючись навколо деякого сталого
числа. Це стале число приймають застатистичне
означення ймовірності.
Отже, щоб статистична ймовірність
існувала, потрібна принципова можливість
проводити необмежене число випробувань,
а також стійкість відносної частоти
появи події А в різних серіях досить
великої кількості випробувань. Недоліком
статистичної ймовірності є її неточність,
неоднозначність.
6. Геометрична ймовірність
Якщо число результатів випробувань нескінченне, то вводять геометричну ймовірність – ймовірність попадання точки в певну область (на відрізок, частину площини).
Нехай на відрізок
L навмання
ставлять точкуА; ймовірність
попадання цієї точки на відрізокпропорційна його довжині та не залежить
від розміщення відрізка. Тоді, за
геометричним означенням, покладаємо:
(тут
таL– довжини
відповідних відрізків).
Якщо ж точка падає
в область
площини, то вона може при цьому опинитись
у деякій підобласті
цієї
області. Нехай ймовірність попадання
точки в
пропорційна площі
і не залежить ні від розміщення, ні від
форми підобласті
.
Тоді
,
де
– площа підобласті, а
– площа усієї області.
Приклад. (задача Бюффона – вченого, який жив і працював у 18 столітті).
Площина розграфлена
паралельними прямими, які знаходяться
на відстані
одна від одної. На площину навмання
кидають голку довжиною
.
Знайти ймовірність того, що голка перетне
яку-небудь пряму.
Розв’язування.
Нехай– відстань від середини голки до
найближчої паралелі
,
а
– кут між голкою та цією паралеллю (
).
Середина голки може попасти в будь-яку
з точок прямокутника із сторонами
і
– отже, цей прямокутник можна розглядати
як фігуру
;
площа
дорівнює
.
Визначимо фігуру
,
кожна точка якої відповідає середині
голки, яка перетне найближчу до неї
паралель. Голка перетне найближчу
паралель, якщо
.
Отже, маємо:
,
де
– площа фігури
.
Таким чином, ймовірність
того, що голка перетне паралель, дорівнює:
.
За допомогою
одержаної формули можна наближено
обчислити число
(експериментально). Підкидаючи голку
разів і підрахувавши, що
разів вона перетне одну з прямих, з
врахуванням статистичного означення
ймовірності будемо мати:
(
– досить велике). Звідси
одержуємо:
.
Один з експериментаторів при
одержав, що
.
Елементи комбінаторики. Співвідношення та операції над подіями