
- •Теорія ймовірностей і
- •Варіанти контрольних робіт
- •Програма
- •Тема 1. Основні поняття теорії ймовірностей
- •Тема 2. Залежні й незалежні випадкові події. Основні формули множення й додавання ймовірностей
- •Тема 3. Спроби за схемою бернуллі
- •Тема 4. Одновимірні випадкові величини
- •Тема 5. Багатовимірні випадкові величини
- •Тема 11. Елементи математичної статистики. Вибірковий метод
- •Тема 12. Статистичні оцінки параметрів генеральної сукупності. Статистичні гіпотези
- •Тема 13. Елементи дисперсійного аналізу
- •Тема 14. Елементи теорії регресії і кореляції
- •Основні формули і означення
- •Основні комбінаторні формули.
- •Алгебра подій.
- •Класичне означення ймовірності.
- •Теореми множення і додавання ймовірностей.
- •Формула повної ймовірності. Формула Байєса.
- •Граничні теореми.
- •Закони розподілу і числові характеристики випадкових величин.
- •Числові характеристики випадкових величин.
- •Основні закони розподілу.
- •Питання до заліку
- •Контрольні завдання
- •1. Класичне означення ймовірності.
- •У задачах 1-5 знайти ймовірності подій, користуючись формулами комбінаторики.
- •Геометричні ймовірності
- •2.4 У наступних задачах знайдіть геометричні ймовірності.
- •3.Теореми додавання і множення ймовірностей
- •4. Формула повної ймовірності. Формула Байєса.
- •5. Схема Бернуллі. Граничні теореми.
- •6. Дискретні випадкові величини. Література : [2] стор.52-79
- •6.2. Знайти закон розподілу випадкової величини х.
- •7.Неперервні випадкові величини. Література : [2] стор. 87-106
- •8. Основні закони дискретних випадкових величин.
- •9 . Основні закони неперервних випадкових величин.
- •10.Нормальний розподіл.
- •Література: [2] стор. 109-114
- •12. Двомірна неперервна випадкова величина
- •13. Функція
- •14.Закон великих чисел
- •15. Теорія масового обслуговування
- •Додаток 1. Основні поняття і формули
- •Додаток 3.
- •Література
-
Алгебра подій.
Подія це результат деякого експерименту при визначеному комплексі умов S.
Подія, що неминуче
відбувається при кожній реалізації
комплексу умов S,
називається вірогідною,
позначається через
.
Якщо подія свідомо не може відбутися
при здійсненні комплексу умов S,
то вона називається неможливою,
позначається Ø.
Подія
А,
що при реалізації комплексу умов
S може
відбутися, а може і не відбутися,
називається випадковою.
Між подіями визначені наступні операції і відносини:
|
подія А випливає з події В. |
|
подія
А дорівнює події В. Це можливо в тому
і тільки тому випадку, коли
|
|
сума подій. Це подія, що полягає в тому, що відбулася принаймні одна з двох подій – А або В. |
|
добуток подій. Це подія, що полягає в спільному здійсненні подій А і В. Таким чином, події А і В несумісні, якщо АВ=Ø. |
|
протилежна подія. Це подія, що полягає в тім, що А не відбувається. |
|
події
утворять повну групу подій, якщо
результатом випробування буде одна
з них, до того ж ці події попарно
несумісні, то б то
|
-
Класичне означення ймовірності.
Імовірністю події
А
називається відношення числа рівно
можливих випадків,
сприятливих події А,
до загального числа N
рівно можливих випадків, при цьому воно
є скінченим або зчисленим.
-
Теореми множення і додавання ймовірностей.
Імовірність події А, обчислена за умови, що відбулася подія В, називається умовною ймовірністю і позначається символом Р(А/В).
Формула множення ймовірностей
Р(АВ)=Р(А)Р(В/А)=Р(В)Р(В/A).
Подія А незалежна від події В, якщо має місце рівність
Р(А/В)=Р(А),
тобто, якщо настання події В не змінює ймовірності події А. Але тоді і Р(В/А)=Р(В), тобто подія В також незалежна від А.
Якщо події А и В незалежні, то
Р(АВ)=Р(А)Р(В).
Для будь-яких подій А і В має місце формула (теорема додавання для двох подій)
Р(А+В)=Р(А)+Р(В)-Р(АВ).
В окремому випадку, коли АВ=Ø,
Р(А+В)=Р(А)+Р(В).
Якщо події
незалежні в сукупності й утворюють
повну групу подій, то
Зокрема,
Звідси
.
-
Формула повної ймовірності. Формула Байєса.
Якщо подія А
може відбутися з однією з n
несумісних
подій
які
утворюють повну групу подій, то ймовірність
події А
визначається формулою, що має назву -
формула повної ймовірності,
.
Події
називають гіпотезами стосовно події
А. Умовна
ймовірність подій
у припущенні, що подія А
мала місце, визначається за формулою
Байєса:
.
-
Схема Бернуллі.
Нехай ймовірність
появи події А
при одиничному випробуванні дорівнює
р.
Дослід повторюється п
раз. Імовірність
того, що в результаті цих п
дослідів подія А
відбудеться
k раз,
визначається за формулою Бернуллі
k=0,1,…,n,
де
q=1-p
– ймовірність настання протилежної
події
при одиничному випробуванні
-
Граничні теореми.
При великих значеннях п (порядку десятків, сотень) застосування формули Бернуллі приводить до громіздких обчислень, тому в таких випадках користуються наближеною формулою
де
.
Ця
формула заснована на локальній теоремі
Муавра-Лапласа. Функцію
табульовано. Таблиця значень
приведена
лише для додатніх значень , тому що
=
(функція
парна). Функція
швидко спадає, практично при
,
=0.
Якщо число незалежних випробувань п велике, а ймовірність p появи події в кожному з них мала, то ймовірність того, що подія А з'явиться k раз, варто знаходити по формулі Пуассона
де λ=np.
Якщо ймовірність
p
настання події А
в кожнім з незалежних випробувань стала
і відмінна від нуля й одиниці, то
ймовірність того, що подія А
наступить не менш
раз і не більш
раз,
де
- функція Лапласа,
Ця формула
заснована на інтегральній теоремі
Муавра-Лапласа. Функція
табульована.
Таблиця значень функції
складена тільки для додатніх значень
x.
Для від’ємних x
значення функції також визначаються з
цієї таблиці з урахуванням того, що
непарна функція, тобто
=
. При
дуже мало відрізняється від 0,5. Тому для
значень
дорівнюють
=0,5.