- •Модуль 1. Аксиоматический метод в математике. Множества
- •Задания к практическим занятиям по модулю №1
- •Практическое занятие №1. Аксиоматический метод. Теория множеств. Способы задания множеств. Алгебра множеств. Отношения между множествами
- •1. Цель работы
- •2. Теоретический материал для практического занятия №1
- •2.1. Правила аксиоматического построения теории
- •2.2. Теория множеств. Понятие множества
- •2.3. Способы задания множеств
- •2.4. Подмножества и равенство множеств
- •3. Примеры выполнения задания к практической работе №1. «Алгебра множеств. Подмножества и равенство множеств»
- •4. Вопросы для самоконтроля к практическому занятию №1
- •4.2. Вопросы для самоконтроля к практическому занятию №1 по теме: «Теория множеств. Алгебра множеств. Подмножества и равенство множеств»
- •Практическое занятие №2. Алгебра множеств
- •1. Цель работы
- •2. Теоретический материал для практического занятия №2. Алгебра множеств. Операции над множествами
- •2.1. Операции над множествами
- •2.2. Геометрическая интерпретация алгебры множеств
- •3. Примеры выполнения задания к практической работе №2. «Основные операции над множествами»
- •4. Вопросы для самоконтроля к практическим занятиям по теме «Алгебра множеств. Основные операции над множествами»
- •Практическое занятие №3. Отношения на множестве. Бинарные отношения
- •1. Цель работы
- •2. Теоретический материал для практического занятия №3
- •3. Примеры выполнения задания к практической работе №3
- •4. Вопросы для самоконтроля к практическим занятиям по теме множества. Отношения на множестве. Бинарные отношения
- •Модуль 2. Комбинаторика. Теория вероятностей
- •Задания к практическим занятиям по модулю №2
- •Практическое занятие №4. Случайные события и операции над ними. Задачи комбинаторики
- •1. Цель работы
- •2. Теоретический материал для практического занятия №4
- •2.1. Формулы комбинаторики
- •2.2. Теория вероятностей
- •2.3. Понятие вероятности события. Классическое определение вероятности. Вычисления вероятностей элементарных событий
- •3. Примеры выполнения задания к практической работе №4
- •4. Вопросы для самоконтроля по теме комбинаторика
- •Практическое занятие №5. Теоремы сложения и умножения вероятностей. Условная вероятность
- •1. Цель работы
- •2. Теоретический материал для практического занятия №5
- •2.1. Сложение вероятностей несовместных событий
- •2.2. Умножение вероятностей независимых событий
- •2.3. Вероятность появления хотя бы одного события
- •2.4. Умножение вероятностей зависимых событий. Условная вероятность
- •2.5. Сложение вероятностей совместных событий
- •3. Примеры выполнения задания к практической работе №5
- •4. Вопросы для самоконтроля по теме «Теоремы сложения и умножения вероятностей. Условная вероятность»
- •Практическое занятие №6. Формулы полной вероятности, Байеса
- •1. Цель работы
- •2. Теоретический материал для практического занятия №6
- •2.1. Формула полной вероятности
- •2.2. Формула Байеса
- •3. Примеры выполнения задания к практической работе №6
- •Практическое занятие №7. Дискретные случайные величины. Числовые характеристики
- •1. Цель работы
- •2. Теоретический материал для практического занятия №7
- •2.1. Дискретная случайная величина. Случайные величины, законы их распределения
- •2.2. Закон распределения распределения дискретной случайной величины
- •2.3. Характеристики дискретной случайной величины
- •3. Примеры выполнения задания к практической работе №7
- •Практическое занятие №8. Непрерывные случайные величины. Законы распределения
- •1. Цель работы
- •2. Теоретический материал для практического занятия №8
- •2.1. Функция распределения и плотность вероятности непрерывной случайной величины
- •2.2. Основные характеристики (параметры распределения) непрерывной случайной величины
- •2.3. Некоторые частные распределения
- •3. Примеры выполнения задания к практической работе №8
- •4. Вопросы для самоконтроля по теме «Непрерывная случайная величина. Законы распределения»
- •Практическое занятие №9. Непрерывные случайные величины. Нормальный закон распределения
- •1. Цель работы
- •2. Теоретический материал для практического занятия №9
- •2.1. Нормальное распределение
- •3. Примеры выполнения задания к практической работе №9
- •Литература к модулю 1
- •Литература к модулю 2
- •Приложение №1. Задания для выполнения самостоятельной работы №1
- •Задание 1
- •Задание 2. Геометрическая интерпретация операций над множествами
- •Приложение №2
- •Задания для выполнения самостоятельной работы №2
- •Комбинаторика
- •Вычисления вероятностей элементарных событий
- •Теория вероятностей. Теоремы сложения и умножения вероятностей. Условная вероятность
- •Задания для выполнения самостоятельной работы №3
- •Приложение №3
- •Приложение №4
Формулу (19) называют формулой Байеса. Формула Байеса позволяет переоценить вероятности гипотез после того, как становится известным результат испытания, в результате которого появилось событие А.
3. Примеры выполнения задания к практической работе №6
Пример 1. В двух группах занимаются соответственно 20 и 30 студентов. В первой группе 5 отличников, во второй 6. Какова вероятность того, что вызванный наугад студент оказался отличником.
Решение. Пусть событие А состоит в том, что вызванный наугад студент оказался отличником. Пусть события H1, H2 означают гипотезы (предположения), что студент из первой или второй группы.
Вероятность гипотез, что студент соответственно из первой или второй группы:
Р(H1)= р1 =20/50=0,4. Р(H2) = р2 =30/50=0,6. Проверка: р1+ р2=1.
Вероятность того, что выбранный студент – отличник учится в первой или второй группе по условию задачи:
Р(А/H1)= 5/20 = 0,25. Р(А/H2) = 6/30 = 0,2.
Вероятность того, что вызванный наугад студент оказался отличником по формуле полной вероятности (2.13):
Р(А) = Р(H1) Р(А/H1)+Р(H2) Р(А/H2) = 0,4 0,25 + 0,6 0,2 = 0,1 + 0,12 = 0,22.
Пример 2. Условие из примера 1. Событие А уже произошло. Вызванный наугад студент оказался отличником. Найти вероятность того, вызванный наугад студент оказался отличником из первой группы Р(H1/А ).
Решение. Вероятность Р( А / H1 ) события « вызван студент-отличник при условии, что он является отличником из первой группы». Аналогично вероятность Р( А / H2 ) из второй группы. По формуле Байеса получаем:
Р(H1/А) = Р(H1) Р(А / H1)/{Р(H1) Р(А / H1 )+ Р(H2) Р(А / H2)}= 0,4 0,25/0,22≈0,45.
4.Вопросы для самоконтроля по теме «Формулы полной вероятности, Байеса»
1.Определите правильный ответ
С первого станка на сборку поступает 40% деталей, остальные 60% со второго. Вероятность изготовления бракованной детали для первого и второго станка соответственно равна 0.01 и 0.04. Найдите вероятность того, что наудачу поступившая на сборку деталь окажется бракованной.
-:0.032 -:0.024 -:0.028 -:0.022
2. Определите правильный ответ
Число грузовых машин, проезжающих мимо бензоколонки, относится к числу легковых машин, как 3:2. Известно, что в среднем одна из 30 грузовых и одна из 25 легковых машин останавливается для заправки. Найти вероятность того, что проезжающая машина будет заправляться.
-:0.04
30
-:0.33 -:0.036 -:0.5
3. Определите правильный ответ
Теннисист идет на игру. Если ему дорогу перебежит черная кошка, то вероятность победы 0,2; если не перебежит, то – 0,7. Вероятность, что кошка перебежит дорогу – 0,1; что не перебежит – 0,9. Вероятность победы:
-:0,1·0,8+0,9·0,3 -:0,1·0,2·0,9·0,7 -:0,9·0,2+0,1·0,7 -:0,1·0,2+0,9·0,7
4. Определите правильный ответ
На некоторой фабрике машина А производит 40% продукции, а машина B – 60%. В среднем 9 из 1000 единиц продукции, произведенных машиной А, и 1 из 250, произведенных машиной B, оказываются бракованными. Какова вероятность, что случайно выбранная единица продукции окажется бракованной?
-:0.5 -:0.006 -:0.007 -:0.008
5. Определите правильный ответ
Идёт охота на волка. Вероятность выхода волка на 1-го охотника – 0,7; вероятность выхода волка на 2-го охотника – 0,3. Вероятность убийства волка 1-ым охотником, если волк вышел на него, – 0,8; вероятность убийства волка 2-ым охотником, если волк вышел на него, – 0,5.
Вероятность убийства волка равна
-:0,5 -:0,56 -:0,71 -:0,05
6. Определите правильный ответ
Из продаваемого в магазине молока 40% поставляет первый молокозавод, а второй – остальные 60 %. В среднем 9 из 1000 пакетов первого поставщика не выдерживают транспортировки и разгерметизируются, а у второго – 1 из 250. Найти вероятность того, что случайно выбранный пакет оказался разгерметизированным.
-: 0,006 -: 0,003
31