- •Математика
- •Часть 1
- •1. Цель изучения дисциплины
- •2. Правила и порядок выполнения контрольных работ
- •3. Тематический план дисциплины
- •4. Рабочая программа дисциплины
- •Раздел 1. Дифференциальное исчисление
- •Раздел 2. Интегральное исчисление
- •Раздел 3. Дифференциальные уравнения. Ряды
- •2 Семестр
- •Раздел 4. Аналитическая геометрия
- •Раздел 5. Линейная алгебра
- •Раздел 6. Элементы теории вероятностей
- •3 Семестр
- •Раздел 7. Линейное программирование
- •4 Семестр
- •Раздел 8. Транспортная задача
- •Раздел 9. Матричные игры
- •Раздел 10. Теория массового обслуживания
- •5. Список литературы (основная и дополнительная)
- •6. Контрольные вопросы для экзамена за 1 курс
- •7. Тематика контрольных работ
- •8. Контрольная работа №1
- •Вариант 1
- •Вариант 2
- •Вариант 3
- •Вариант 4
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Вариант 8
- •Вариант 9
- •9. Методические указания по выполнению контрольной работы №1
- •I. При вычислении пределов следует учитывать следующие основные правила:
- •II. При вычислении производных следует учитывать основные правила дифференцирования:
- •Общая схема исследования функции
- •III. При вычислении интегралов следует учитывать основные правила интегрирования:
- •Основные методы интегрирования
- •Понятие определенного интеграла
- •10. Контрольная работа №2 вариант 0
- •Вариант 1
- •Вариант 2
- •Вариант 3
- •Вариант 4
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Вариант 8
- •Вариант 9
- •11. Методические указания по выполнению контрольной работы №2 Понятие матрицы. Действия над матрицами
- •Понятие обратной матрицы
- •Понятие определителя. Свойства определителей
- •Свойства определителей
- •Система линейных уравнений
- •Метод Крамера
- •Матричный метод решения
- •Метод Гаусса
- •Понятие случайного события. Алгебра событий
- •Классификация событий
- •Понятие вероятности и частоты
- •Формулы комбинаторики
- •Теорема сложения вероятностей
- •Теорема умножения вероятностей
- •Вероятность появления хотя бы одного события
- •Повторение независимых опытов. Формула Бернулли
- •Локальная теорема Лапласа
- •Интегральная теорема Лапласа
- •Формула полной вероятности
- •Формула Бейеса
- •Понятие случайной величины
- •Способы задания случайных величин
- •Числовые характеристики случайных величин
- •Содержание
Теорема сложения вероятностей
Второй метод нахождения вероятности основан на применении теорем.
Для несовместимых событий вероятность суммы конечного числа событий равна сумме их вероятностей.
(9)
Если условие несовместимости событий не выполняется, то вероятность суммы двух событий находится по формуле
(10)
Пример 12. Комплект ламп состоит из двух белых, трех красных и пяти синих ламп. Наугад извлекается одна лампа. Какова вероятность, что она не белая.
Решение. Обозначим события:
А – извлечь красную лампу, В – извлечь синюю лампу.
Тогда событие – извлечь не белую лампу, запишется как
.
Так как события А и В несовместимы, то
.
Теорема умножения вероятностей
С помощью этой теоремы находится вероятность совмещения событий. При этом используется понятие условной вероятности, под которой понимается вероятность события В, вычисленная в предположении, что событие А уже произошло. Обозначается или .
Вероятность произведения двух событий равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого, то есть
или (11)
Если события А и В независимы, то есть вероятность одного из них не изменяется, когда другое уже произошло, то условная вероятность равна безусловной, .
Тогда теорема умножения имеет вид:
(12)
Пример 13. В партии из 25 ламп 4 неисправны. Наугад вынули две лампы. Найти вероятность того, что обе окажутся неисправны.
Решение. Обозначим события:
А – первая взятая лампа неисправна,
В – вторая взятая лампа неисправна.
Тогда событие, состоящее в том, что обе взятые лампы неисправны запишется как произведение .
Так как события А и В зависимы, то
.
Вероятность события А найдем по формуле (3)
.
Так как после того, как событие А произошло, общее число ламп и число неисправных ламп уменьшится на 1, то
.
Итак, имеем
.
При решении задач часто используются совместно обе теоремы. Одну и ту же задачу можно решить и с помощью формул комбинаторики, и по теоремам, раскладывая искомое сложное событие на более простые.
Пример 14. Фирма приобрела две партии товара. В первой партии 20 цветных и 5 белых изделий; во второй партии 12 цветных и 3 белых изделия. Наугад выбирают по 1 изделию из каждой партии. Какова вероятность, что а) только одно из взятых изделий цветное, в) оба взятых изделия цветные.
Решение. Обозначим события:
– взятое изделие из первой партии цветное,
– взятое изделие из второй партии цветное.
Тогда событие В, состоящее в том, что только одно из взятых изделий цветное, запишется формулой:
,
то есть окажется, что изделие из первой партии цветное, а из второй – белое, или наоборот.
Так как события и , и независимы, то по формулам (9) и (12) получим
.
Теперь найдем вероятности событий по формуле (3):
, .
Тогда вероятность противоположного события равна
,
.
Итак, имеем
.
Обозначим через С событие, состоящее в том, что оба взятых изделия будут цветные. Тогда ,
а .