![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •2. Основные понятия теории вероятностей : Случайные события, совместные и несовместные события.
- •3. Основные понятия теории вероятностей : полная совокупность событий, противоположное событие, элементарное событие.
- •5. Вычисление упорядоченных выборок без повторений. Привести пример.
- •6. Вычисление упорядоченных выборок с повторениями. Привести пример
- •7.Вычисление неупорядоченных выборок без повторений. Привести пример
- •8.Вычисление неупорядоченных выборок с повторениями. Привести пример
- •9. Геометрическая вероятность. Привести примеры. Геометрические вероятности.
- •12. Условная вероятность. Вероятность произведения двух зависимых событий.
- •14. Понятие дерево вероятностей.
- •16.Схема Бернулли. Биномиальные коэффициенты.
- •17. Локальная предельная теорема Муавра - Лапласа.
- •19.Интегральная предельная теорема Лапласа как предельное испытание Бернулли.
- •18.Теорема Пуассона. Функция Пуассона как предельное испытание Бернулли
- •21.Понятие случайной величины (св). Понятие функции распределения вероятностей св.
- •24.Математическое ожидание дискретной св и его важнейшие свойства
- •Свойства математического ожидания.
- •25.Дисперсия дискретной св и ее важнейшие свойства
- •30. Непрерывные случайные величины. Функция распределения ( интегральный закон распределения), ее свойства.
- •31.Непрерывные св. Плотность распределения вероятностей (дифференциальная функция), ее свойства.
- •32.Математическое ожидание непрерывной св, ее свойства.
- •Свойства математического ожидания.
- •33.Дисперсия непрерывной св, ее свойства. Стандартное отклонение.
- •35.Вероятность попадания нормально распределенной св в заданный интервал. Правило трех сигм, ее численная реализация.
- •Правило трех сигм. Используя формулу: , вычислим для случая .
- •36.Показательное распределение. Плотность, функция распределения, математическое ожидание и дисперсия. Численная реализация правила трех сигм.
- •37.Равномерное распределение. Плотность, функция распределения, математическое ожидание и дисперсия.
- •Неравенство Чебышева.
- •39. Центральная предельная теорема (цпт) и следствия из нее.
8.Вычисление неупорядоченных выборок с повторениями. Привести пример
Сочетания .Сочетаниями из n элементов по m элементов называются комбинации, составленные из данных n элементов по m элементов, которые различаются хотя бы одним элементом (отличие сочетаний от размещений в том, что в сочетаниях не учитывается порядок элементов). Число сочетаний c повторениями (n элементов, взятых по m, где элементы в наборе могут повторяться) вычисляется по формуле:
|
Пример. Возьмем буквы Б, А, Р. Какие сочетания из этих букв, взятых по две, можно получить? Сколько таких наборов получится, если можно брать по два одинаковые буквы.
Решение.
Получатся наборы: ББ,
БА, БР, АА, АР, РР.
По формуле получаем:
наборов.
9. Геометрическая вероятность. Привести примеры. Геометрические вероятности.
Чтобы избежать недостатка классического определения вероятностей, состоящего в том, что оно неприменимо при испытаниях с бесконечным числом исходов, вводят понятие геометрической вероятности, т.е. вероятности попадания точки в заданную область, на заданный отрезок.
Пусть отрезок l является частью отрезка L . На отрезок L наугад ставят точку. Вероятность попадания точки на отрезок l пропорциональна его длине и не зависит от расположения отрезка на большом отрезке L.
длина l
Вероятность попадания точки на отрезок l P = ------------- .
Длина L
Аналогично вводится геометрическая вероятность для плоских фигур. Пусть фигура g является частью фигуры G. Тогда
площадь g
вероятность попадания точки в область фигуры g P = ------------------
площадь G
Пример: (вставить)
12. Условная вероятность. Вероятность произведения двух зависимых событий.
1)
вероятность, что произошло событие А,
при условии, что В уже произошло:
Вероятность,
что произошло событие В, при условии,
что произошло событие А :
1.
АВ
В
2. АВ
2.
- формула
условной вероятности.
= Р(А)
= Р(В)
Вероятность
суммы двух совместных событий.
А+В – либо А, либо В, либо то и другое.
А+В
= (А - А
Каждое из трех слагаемых (событий) попарно не совместны.
р(А+В) = р(А-АВ) + р(АВ) + р(В-АВ) = [р(А-АВ) + р(АВ)] + [р(В-АВ) + р(АВ)] – р(АВ) = р(А –АВ+АВ) + р(В-АВ+АВ) – р(АВ) = р(А) + р(В) – р(АВ)
14. Понятие дерево вероятностей.
Пример.
Из 40 деталей 10 изготовлены в первом
цехе, 25 - во втором, а остальные - в третьем.
Первый и третий цехи дают продукцию
отличного качества с вероятностью 0,9,
второй цех - с вероятностью 0,7. Какова
вероятность того, что взятая наудачу
деталь будет отличного качества?
Решение:
обозначим событие
А={выбрана деталь отличного качества},
Hi={выбранная
деталь изготовлена в i цехе}, i=1, 2, 3.
Тогда
По
условию задачи
P(A!H1)
= P(A!H3)
= 0,9, P(A!H2)=0,7
По
формуле полной вероятности находим
искомую вероятность: