- •Пространство элементарных событий.
- •Совместные и несовместные события.
- •Операции над событиями (сумма, разность, произведение).
- •Свойства операций над событиями.
- •Алгебра и сигма-алгебра событий.
- •Классическое определение вероятности события. Случаи равновероятных исходов.
- •Статистическое определение вероятности события. Случаи неравновероятных исходов.
- •Геометрические вероятности.
- •Аксиоматическое построение теории вероятностей.
- •Полная группа событий.
- •Условная вероятность.
- •Независимость событий.
- •Основные понятия комбинаторики.
- •Правила суммы и произведения.
- •Случай непостоянной вероятности появления события в опытах
- •Для того чтобы найти вероятность появления события ровно раз в серииопытов, достаточно произвести перемножение сомножителей в производящей функции. Коэффициент при членеи даст искомую вероятность.
- •Предельные теоремы для схемы Бернулли.
- •Теорема Пуассона.
- •Понятие потока событий.
- •Локальная теорема Муавра –Лапласа.
- •Интегральная (глобальная) теорема Муавра – Лапласа.
- •Закон распределения дискретной случайной величины.
- •Свойства функции распределения
- •Свойства математического ожидания:
- •Дисперсия случайной величины и ее свойства.
- •Среднее квадратическое отклонение.
- •Распределение Пуассона.
- •Геометрическое распределение
- •Гипергеометрическое распределение (урновая схема)
- •Равномерное распределение.
- •Показательное распределение.
- •Свойства функции Гаусса.
- •Вероятность попадания нормальной случайной величины в заданный интервал.
- •Где - функция Лапласа.
- •Функция Лапласа и ее свойства.
- •Отклонение нормальной случайной величины от ее математического ожидания. Правило «трех сигм».
- •Закон распределения вероятностей двумерной случайной величины
- •Свойства совместной функции распределения двух случайных величин
- •Плотность совместного распределения вероятностей непрерывной двумерной случайной величины
- •Свойства двумерной плотности вероятности
- •Независимые случайные величины
- •Для независимых случайных величин справедливы соотношения
- •Корреляционный момент
- •Коэффициент корреляции Коэффициентом корреляции случайных величинX и y называют отношение корреляционного момента к произведению средних квадратических отклонений этих величин:
- •Свойства коэффициента корреляции
- •Способы отбора На практике применяются различные способы отбора, которые можно подразделить на два вида:
- •Выборочные среднее и дисперсия
- •Статистический критерий
- •A. Понятие о корреляционном анализе
- •Линейная регрессия
- •Множественная линейная регрессия
- •Нелинейная регрессия
- •Однородные цепи Маркова
- •Понятие о системах массового обслуживания
Правила суммы и произведения.
Правило суммы– если элементаможет быть выбранспособами, а элементb –mспособами, то один из этих элементов можно выбратьn+m способами.
Правило произведения– если элементаможет быть выбранспособами и после каждого такого выбора элементb можно выбратьmспособами, то пару (ab) из этих элементов в указанном порядке можно выбратьnm способами.
Упорядоченные наборы, состоящие из kразличных элементов, выбранные изnданных элементов, называютсяразмещениямиизnэлементов поk. Размещения могут отличаться как элементами, так и порядком.
Теорема. Число всех размещений изnэлементов поkвычисляется по формуле:
Действительно, первый элемент размещения может быть выбран nспособами. Для каждого из этих вариантов естьn-1 способов расположения одного из оставшихся элементов на втором месте. Следовательно, по правилу произведения, имеетсяn*(n-1) различных способов выбора элементов на первых двух местах. Продолжая это рассуждение по индукции, получаем доказательство.
Пример: Различными размещениями множества из трех элементов {1,2,3} по два будут наборы (1,2), (2,1), (1,3), (3,1), (2,3), (3,2)
В частном случае k=nразмещения называютсяперестановками.
Так как каждая перестановка содержит все nэлементов множества, то различные перестановки отличаются друг от друга только порядком элементов и
Пример: Различными перестановками множества элементов {1,2,3} будут (1,2,3), (1,3,2), (2,3,1), (2,1,3), (3,2,1), (3,1,2)
Неупорядоченные наборы из kэлементов, взятых из данныхnэлементов, называютсясочетаниями изnэлементов поk.
Теорема. Число сочетаний из nэлементов поkвычисляется по формуле
Доказательство можно получить, учитывая, что сочетания отличаются от размещений тем, что в них не важен порядок следования заданных kэлементов. Поэтому при равныхnиkчисло сочетаний меньше числа размещений вk! раз.
Лекция 5. Схема независимых испытаний Бернулли. Наивероятнейшее число наступления событий в схеме Бернулли. Предельные теоремы для схемы Бернулли. Теорема Пуассона. Понятие потока событий. Локальная теорема Муавра –Лапласа. Интегральная теорема Муавра – Лапласа.
Серия повторных независимых испытаний, в каждом из которых данное событие имеет одну и ту же вероятность, не зависящую от номера испытания, называетсясхемой Бернулли. Таким образом, в схеме Бернулли для каждого испытания имеются только два исхода: событие(успех), вероятность которогои событие(неудача), вероятность которого.
Вероятность того, что событие наступит в испытаниях, определяется поформуле Бернулли
.
Пример. Вероятность поражения цели стрелком при одном выстреле равна 0,8. Найти вероятность того, что при 10 выстрелах цель будет поражена 8 раз. Ответ
Случай непостоянной вероятности появления события в опытах
Мы предполагали, что вероятность наступления события в каждом из опытов постоянна. На практике часто приходится встречаться с более сложным случаем, когда опыты производятся в неодинаковых условиях, и вероятность события от опыта к опыту меняется. Например, производится серия выстрелов при изменяющейся дальности.
Способ вычисления вероятности заданного числа появлений событий в таких условиях дает общая теорема о повторении опытов.
Пусть проводится независимых опытов, в каждом из которых может появиться или не появиться некоторое событие, причем вероятность появления этого события в-м опыте равна, а вероятность его не появления соответственно. Требуется найти вероятностьтого, что в результатеопытов событиепоявится ровнораз.
Решение данной задачи проводится с помощью так называемой производящей функции, имеющей вид:
.