- •Элементы комбидаторики(размещение,перестановки,сочетания)
- •Случайные события. Вер-ть:статист. Опред.
- •Пространство элементарных событий.Классич опред-е вер-сти
- •Классической схемой, или схемой случаев, называется опыт, при к-ром число элем. Исходов конечно и все из них равновозможны.
- •4. Геометрическая вер-ть.Задача о встрече
- •5.Действия над событиями. Диаграммы Венна
- •6.Теорема сложения вероятностей.Вероятность разности 2х событий
- •1.Теорема сложения вер-ей
- •7.Вероят-ть противоп.Соб-ия.Связь м/у вер-тями событий из полной группы
- •9.Теорема умножения для произвольного числа событий. Независ. Соб-ия и их св-ва
- •10.Полная группа попарно несовместных соб-ий.Ф-ла полн.Вер-ти
- •11. Формула Байеса
- •12.Повторные незав.Испыт-ия .Ф-ла Бернулли.Наивероятнейшее число успехов
- •13.Локальная пред.Т Муавра Лапласа
- •14.Редкие события.Т.Пуассона
- •15.Интегральная предельная т. Муавра-Лапласа
- •16. Понятие св и закона её распределения
- •17.Дсв и их числ хар-ки
- •18. Нсв и их числ. Хар-ки
- •19.Функция распределения св и её св-ва
- •21.Функция распределения нсв.Пл-ть распред.И её св-ва
- •22.Математ.Ожидание дискретной и непрер.Св,его св-ва и геом.См-л
- •23.Дисперсия св и её св-ва.Ср кВ.Откл.
- •24.Биноминальный закон распределения.Мо и дисперсия св.Распред.По такому закону
- •25.Закон распределения Пуассона.М0 ,дисп
- •26.Поток событий. Простейший пуассоновский поток
- •27.Равномерное распределение.Мо и диспСв распред.Равном-но
- •29.Нормальный закон распределения.Мо и дисп.Св.Влияние пар-ов а и δ на вид норм крив.
- •30.Выражение ф-ии распред. Норм.Велич.Ч/з ф-ю Лапласа.Вер-ть попад.Знач.Норм.Св в задан.[ ],3
- •31. Неравенство Маркова
- •32. Неравенство Чебышева
- •33.Збч в форме т.Чебышева
- •34.Теорема Бернулли
- •35.Понятие о центральной предельной теореме
- •36.Генеральная и выборочная совокупности.Дискр.Вар ряд и его граф.Изобр-е
- •37. Интервальный вариационный ряд и его граф.Изображения
- •38. Эмпирическая ф-ия и эмпирич.Пл-ть распределения
- •39.Основные числовые хар-ки вар.Ряд.Ср.Арифм и выб.Дисп и их св-ва
5.Действия над событиями. Диаграммы Венна
Пусть некоторому опыту G соот-т простр-во элем-ых событий Ω, кот. изображ-ся в виде квадрата един-й площади. Вводимые далее действия над событиями м/представить также как операции над множ-ми и проиллюстр-ть с помощью диаграмм Венна.
Будем говорить, что соб. А влечет за собой соб.В, если из наступления А следует наступление В.( ; )
Суммой(объединением) соб.А и В наз. такое соб. С, кот. происходит т. и т.т., когда происх-т по крайне мере 1 из соб-й А и В.( )
Разностью соб. А и В наз. соб. С, кот. происходит т. и т.т., когда А происх-т, а В не происх-т.(С=А-В; С=А\В)
Произведением(пересечением) соб.А и В наз. С, кот. происходит т. и т.т., когда происходит А и В. (С=А*В; С=А∩В)
Соб. А и В наз. несовместными (не пересекающимися), если они не м/произойти одновременно, т.е. А*В=ǿ
Соб. В наз. противоположным к соб.А (дополнительным к А)[В= Ă], если оно происходит т. и т.т., когда А не происходит.(В=Ă)В рез-те опыта G 1 из 2-х соб-й А и Ă обязательно произойдет и эти события не совместны.( А+Ă= Ω; А*Ă= ǿ)
Говорят, что соб-я образуют полную группу(попарно несовместных) событий если: а)в рез-те G одно из них обязательно произойдет ; б) любые 2 из них не м/произойти одновр-но( ǿ)
6.Теорема сложения вероятностей.Вероятность разности 2х событий
Пусть нек-ому опыту G соотв-т простр-во элемент-ых соб. Ω; , кот-ое будем изобр-ть в виде квадрата единичной площади. P(A)=S(A).
1.Теорема сложения вер-ей
Вер-ть суммы 2-х соб. равна сумме вер-ей этих соб-ий без вер-ти их произведения.
P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)
Следствие:
1)для несовместных событий: P(A+B)=P(A)+P(B);
2)для полной группы соб. H1,+,Hn: P(H1+…+Hn)=P(Ω)=1
3)сумма вер-ей противополож. соб. Равна 1: P(A)+P(Ă)=1; P(A)=1-P(Ă)
2.Вероятность разности 2-х соб. P(A-B)=P(A)-P(AB)
7.Вероят-ть противоп.Соб-ия.Связь м/у вер-тями событий из полной группы
Г оворят,что события H1,H2,…,Hn обр-т полную группу соб-ий,если эти соб-ия попарно несовместны,а их сумма явл-ся достоверн. соб-ием,т.е. Hi*Hj=ǿ при i не= j и H1+H2+…+Hn= Ω
Простейшим примером такой группы событий явл. Произвольное событие А и его дополнение Ă .По т. сложения вер-тей,для полной группы соб-ий справедливо рав-во Р(H1)+Р(H2)+…+Р(Hn)=1 Полную группу соб-ий м представить диаграммой
Пусть проводится n-независ. Испытаний в рез-те кажд.из кот, возм. 2 исхода.Мпроизойти соб-ие А-успех с вер-тью р,или не произойти (Ă)-неуспех с вер-тью q.Тогда,т.к. из следствия т.сложения вер-тей имеем:р+q=1 =>q=1-р
8.Усл.вер-ть.Теорема умножения вер-тей
1) Условная вероятность события А при условии В равна Р(А/B)=P(A*B)/P(B), Р(В)>0. 2) Событие А не зависит от события В, если Р(А/B)=P(A). Независимость событий взаимна, т.е. если событие А не зависит от В, то событие В не зависит от А. В самом деле при Р(А)>0 имеем Р(B/A)=P(A*B)/P(A)=P(A/B)*P(B)/P(A)=P(A)*P(B)/P(A)=P(B). Вытекает следующая формула умножения вероятностей: Р(В*А)=Р(А)*Р(В/A). Для независимых событий вероятность произведения событий равна произведению их вероятностей: Р(А*В)=Р(А)*Р(В). 3) События А1,А2,…,Аn образуют полную группу событий, если они попарно несовместны и вместе образуют достоверное событие, т.е. Аi*Aj=0, i не=j, U по i от 1 до n Аi=омега. Если РВ(А)=Р(А),то соб-ия наз-ся нез-мыми.
Вероятность совместного появления двух событий равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого, вычисленную в предположении, что первое событие уже наступило: Р(АВ)=Р(А)*РА(В). В частности для независимых событий Р(АВ)=Р(А)*Р(В), т.е. вероятность произведения двух независимых событий равна произведению вероятностей этих событий.