- •Содержание
- •Глава 1. Основные понятия и теоремы теории вероятностей
- •Глава 2. Случайные величины
- •Введение
- •Элементы теории вероятностей.
- •Глава 1 Основные понятия и теоремы теории вероятностей.
- •П. 1.1. Предмет теории вероятностей.
- •П. 1.2. Общие правила комбинаторики.
- •П. 1.3. События и их классификация
- •П. 1.4. Относительная частота событий и ее свойства
- •П. 1.5. Вероятность события и его свойства
- •П. 1.6. Теоремы сложения и умножения
- •2. Теорема умножения вероятностей.
- •3. Теорема сложения вероятностей для случая, когда события совместны.
- •П. 1.7. Теорема полной вероятности. Формула байеса
- •П. 1.8. Задачи, приводящие к определению частоты появления события в независимых испытаниях. Формула бернулли
- •Муавра-лапласа
- •П. 1.10. Выводы
- •Глава 2 Случайные величины
- •П. 2.1. Примеры случайных величин, взятых из сельскохозяйственного производства
- •П. 2.2. Дискретная случайная величина. Закон распределения. Числовые характеристики
- •П. 2.3. Биномиальное распределение
- •П. 2.4. Распределение пуассона
- •П. 2.5. Непрерывная случайная величина. Интегральная функция (закон) распределения
- •П. 2.7. Числовые характеристики непрерывной случайной величины
- •П. 2.8. Примеры, приводящие к понятию нормального распределения. Нормальное распределение
- •П. 2.9. Вероятность попадания
- •Нормально распределенной случайной
- •Величины в заданный интервал.
- •Правило трех сигм
- •П. 2.10. Понятие о законе больших чисел
- •П. 2.11. Выводы
- •Вопросы для самопроверки
- •Задачи и упражнения
- •Заключение
- •Список использованной литературы:
Заключение
Сельскохозяйственное производство подвержено воздействию многочисленных факторов, часто скрытых от непосредственного наблюдения. Проследить все эти зависимости и дать их количественную характеристику невозможно. При изучении любого процесса, в частности в растениеводстве и животноводстве и т.д., стремятся выделить главные связи, определяющие основные особенности изучаемого процесса и пренебречь второстепенными.
Теория вероятностей как математическая наука дает возможность прогнозировать этот процесс на основе изучения соответствующих теоретико-вероятностных моделей, причем прогноз тем точнее, чем лучше вероятностная модель отражает сущность изучаемого процесса. Изучая модели и устанавливая вероятность некоторого события как результата осуществления комплекса условий, определяющих изучаемый процесс, имеется возможность получить важные практические результаты и руководствоваться ими в конкретных условиях производства.
Список использованной литературы:
Вентцель Е.С. Теории вероятностей. М.: Высш. школа, 2002 – 575 с.
Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. М.: Высш. шк. 2003 – 405 с.
Гусак А.А. Теория вероятностей. Справочное пособие к решению задач. Мн: ТетраСистемс, 2002 – 288 с.
Зайцев И.А. и др. Высшая математика. М.: Высш. шк. 1991 – 400 с.
Колемаев В.А. и др. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высш. шк. 1991-400 с.
Солодовников А.С.Теория вероятностей. М.: Просвещение 1978 – 204 с.
Розанов Ю.А. Лекции по теории вероятностей. М.: «Наука» 1986 – 120 с