- •Министерство образования и науки российской федерации
- •Раздел I. Теория вероятностей
- •Тема 1. Случайные события
- •1.1 Классификация событий
- •1.2. Вероятность событий
- •Свойства вероятности
- •1.3. Элементы комбинаторики
- •1.4. Операции над событиями
- •Тема 2. Основные теоремы
- •2.1. Теорема сложения вероятностей несовместных событий
- •2.2. Теорема умножения вероятностей
- •2.3. Формула полной вероятности. Формулы Байеса
- •Тема 3. Повторные независимые испытания
- •3.1. Формула Бернулли
- •3.2. Формула Пуассона
- •3.3. Локальная теорема Муавра-Лапласа
- •Свойста функци , ее график
- •3.4. Интегральная теорема Муавра-Лапласа
- •Свойства функции :
- •Тема 4. Дискретная случайная величина и её характеристики
- •4.1. Понятие случайной величины
- •4.2. Закон распределения дискретной случайной величины
- •4.3. Математические операции над случайными величинами
- •4.4. Числовые характеристики дискретной случайной величины
- •Свойства
- •Свойства
- •4.5. Биноминальный закон распределения и закон Пуассона
- •4.6. Функция распределения случайной величины
- •Свойства функции распределения
- •Тема 5. Непрерывные случайные величины.
- •5.1. Плотность распределения вероятностей непрерывных случайных величин
- •Свойства плотности распределения
- •5.2. Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •5.3. Нормальный закон распределения
- •Свойства случайной величины, распределенной по нормальному закону
- •5.4. Центральная предельная теорема. Теорема Ляпунова
- •Тема 6. Двумерные (n-мерные) случайные величины
- •6.1. Способы задания двумерной случайной величины
- •Свойства двумерной функции распределения
- •6.2. Условные законы распределения
- •6.3. Ковариация и коэффициент корреляции
- •Свойства коэффициента корреляции
- •6.4. Двумерный нормальный закон распределения
- •Тема 7. Закон больших чисел
- •Неравенство Маркова (лемма Чебышева)
- •Неравенство Чебышева
- •Теорема Чебышева
- •Раздел II. Математическая статистика Тема 8. Выборочный метод. Общие вопросы
- •8.1. Понятие о вариационных рядах
- •8.2. Эмпирическая функция распределения
- •Свойства :
- •8.3. Числовые характеристики вариационного ряда
- •Основные свойства
- •Основные свойства дисперсии
- •Упрощённый способ расчёта средней арифметической и дисперсии
- •8.4. Выборочный метод
- •Тема 9. Оценка доли признака и генеральной средней
- •Точечные оценки генеральной совокупности. Свойства оценок
- •Интервальная оценка параметров
- •Доверительный интервал для генеральной средней и генеральной доли по большим выборкам
- •Объём выборки
- •Тема 10. Статистическая проверка гипотез
- •10.1. Статистическая гипотеза и общая схема её проверки
- •1) - То нулевую гипотезуотвергают,
- •2) - То нет оснований отвергнуть.
- •10.2. Построение теоретического закона распределения по опытным данным. Критерий согласия Пирсона
- •Правило проверки нулевой гипотезы
- •Тема 11. Корреляция и регрессия
- •11.1. Линейная парная регрессия
- •11.2. Оценка тесноты корреляционной зависимости
- •Свойства выборочного коэффициента корреляции r
- •Проверка значимости выборочного коэффициента корреляции
Свойства вероятности
Вероятность любого события заключена между нулем и единицей
.
Вероятность достоверного события равна единице.
Вероятность невозможного события равна нулю.
Действительно,
Т.к.
,
то разделив обе части неравенства наn, получим
.
Следовательно,
.Если событие достоверное, то
.
Следовательно,
.Если событие невозможное, то
.
Следовательно,
.
Определение.
Пусть проведено
испытаний, в которых событие
осуществилось
раз. Тогдаотносительной
частотой события
называется отношение числа испытаний,
в которых осуществилось событие
,
к общему числу всех испытаний
.
Многочисленные наблюдения показали, что если в одинаковых условиях производят опыты, в каждом из которых число испытаний достаточно велико, то относительная частота в различных опытах колеблется около некоторого постоянного числа, которое и является вероятностью события.
Определение.
Статистической
вероятностью
называют относительную частоту события
или число, близкое к ней.
Все свойства классической вероятности сохраняются и для статистической вероятности.
1.3. Элементы комбинаторики
Для
вычисления вероятности события необходимо
уметь рассчитывать число различных
комбинаций, т.е. уметь определять значения
и
.
Определение.
Размещением
из
различных элементов по
элементов называется соединение, которое
отличается либо составом, либо порядком
своих элементов.
Число
размещений обозначается символом
и
вычисляется по формуле
,
где
,
причем 1! = 1, 0! = 1.
Пример 1.2. Сколько трехзначных чисел с неповторяющимися цифрами можно составить из цифр 1,2,3…9?.
Решение.
Каждое трехзначное число является
размещением из девяти цифр по три. Их
число равно
.
Определение.
Сочетаниями
из
элементов по
элементов называются соединения, которые
различаются только составом своих
элементов.
Число
сочетанийобозначается символом
и вычисляется по формуле
.
Пример 1.3. Сколькими способами можно выбрать 2 детали из ящика, содержащего 10 деталей?
Решение.
Т.к. порядок выбора деталей неважен, то
взять 2 детали из имеющихся десяти можно
способами.
Определение.
Перестановками
из
элементов называются всевозможные
соединения из этих
элементов.
Число
перестановок обозначается символом
и вычисляется по формуле
.
Пример
1.4. В конкурсе выступают
7 участников. Порядок их выступления
определяется жребием. Сколько различных
вариантов жеребьёвки при этом возможно?
Решение. Каждый вариант жеребьёвки
отличается только порядком участников
конкурса, т.е. является перестановкой
.
1.4. Операции над событиями
Определение. Суммой нескольких событий называется событие, состоящее в наступлении хотя бы одного из данных событий.
Если
события
и
несовместные, то их сумма
обозначает наступление или события
или события
.
Определение. Произведением нескольких событий называется событие, состоящее в совместном наступлении всех этих событий.
Если
и
совместные события, то их произведение
означает наступление и события
и события
.
Тема 2. Основные теоремы
2.1. Теорема сложения вероятностей несовместных событий
Теорема. Вероятность суммы несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий
.
В частности
.
Доказательство
рассмотрим на примере суммы 2-х событий
и
.
Пусть
- общее число возможных исходов некоторого
испытания;
- число исходов, благоприятствующих
событию
;
- число исходов, благоприятствующих
событию
.
Тогда
- число исходов, благоприятствующих
наступлению либо события
,
либо события
,
т.е. события
.
Следовательно,
.
Следствие 1. Сумма вероятностей событий, образующих полную группу, равна единице.
Если А,
В,…, К
образуют полную группу, то
.
Следствие 2. Сумма вероятностей противоположных событий равна единице
или
.
Пример 2.1. В ящике 30 шаров: 10 красных, 5 синих, 15 белых. Найти вероятность появления цветного шара.
Решение.
Пусть событие С = {появление цветного
шара}.Появление цветного
шара означает появление либо красного
шара (событие
),
либо синего шара (событие
).
,
.
Т.к. события
и
несовместные, то
.
Пример
2.2. Вероятность того,
что день будет пасмурным равна
.
Найти вероятность того, что день будет
ясным.
Решение.
События день дождливый (
)
и день ясный (
)
– противоположные. Следовательно,
,
.
