- •Вопрос №11. Определения отображения множеств. Определения образа элемента и образа множества, прообраза и полного прообраза элемента, прообраза множества. Примеры.
- •Вопрос №12 Определения инъекции, сюръекции, биекции. Примеры отображений, обладающих (или не обладающих) указанными свойствами.
- •Вопрос №16. Определение операций сложения комплексных чисел, умножения комплексных чисел. Свойства этих операций (только формулировки). Вычисление квадрата мнимой единицы
- •Вопрос № 19. Модуль и аргумент комплексного числа . Тригонометрическая форма комплексного числа. Умножение и деление чисел в тригонометрической форме. Вывод формулы для произведения
- •Вопрос № 24. Определение операции умножения матриц. Примеры. Свойства умножения. Перестановочные матрицы. Примеры.
- •Билет №31. Случайный эксперимент. Пространство элементарных событий. События (определение события, достоверное и невозможное события, равенство событий, частный случай).
- •Билет №32. Операции над событиями (сложение, умножение, разность). Противоположное событие. Несовместные события.
- •Вопрос № 36. Свойства вероятностей (сумма вероятностей противоположных событий, вероятность частного случай, теорема сложения - все с доказательствами)
- •Вопрос № 40. Случайные величины. Дискретные случайные величины. Закон распределения дискретной случайной величины. Математическое ожидание и дисперсия дискретной случайной величины.
Вопрос № 40. Случайные величины. Дискретные случайные величины. Закон распределения дискретной случайной величины. Математическое ожидание и дисперсия дискретной случайной величины.
Пусть {Ω, ϭ, В} – вероятностное пространство
Х: Ω->R
x=X (ὠ), где ὠ℮Ω
х – случайная величина, функция случайного элемента
В зависимости от ὠ множество значений случайной величины может быть конечным, счетным или континуальным. В первых двух случаях случайную величину называют дискретной
х=хi, эта запись означает – {ὠ| x (ὠ) = xi}℮ϭ P(X=xi)=P({ὠ|x(ὠ)=xi})
Если задан некоторый закон, сопоставляющий каждому значению случайной величины его Р, то говорят, что задан закон распределения случайной величины
Закон распределения полностью характеризует случайную величину. Однако, когда невозможно найти закон распределения, или этого не требуется, можно ограничиться нахождением значений, называемых числовыми характеристиками случайной величины. Эти величины определяют некоторое среднее значение, вокруг которого группируются значения случайной величины, и степень их разбросанности вокруг этого среднего значения.
Определение. Математическим ожиданием дискретной случайной величины называется сумма произведений всех возможных значений случайной величины на их вероятности. Математическое ожидание существует, если ряд, стоящий в правой части равенства, сходится абсолютно.
Пусть х задано рядом распределения
Х|x1 x2 x3 … xi … xn
|p1 p2 p3 … pi … pn
Математическое ожидание случайной величины
Е(х)=М(х)
E(x) =
Математическое ожидание не обязано совпадать со значением случайной величины Дисперсией случайной величины D(X) - математическое ожидание случайной величины, мера отклонения значения случайной величины от среднего значения
D(x) = E (X-E(x))2
D(x) =
Случайную величину назовем непрерывной, если ее функция распределения непрерывна.
Важный класс непрерывных случайных величин -- абсолютно непрерывные случайные величины. Это случайные величины, распределение которых имеет плотность.
случайная величина непрерывна тогда и только тогда, когда Р{ξ=х}=0 при всех х
Непрерывной случайной величиной (НСВ) называют случайную величину, которая может принимать все значения из некоторого конечного или бесконечного промежутка. Множество возможных значений непрерывной случайной величины бесконечно и несчетно.
Диаметр изготавливаемой детали на станке- непрерывная случайная величина, т.к. возможны отклонения из-за возникающих погрешностей ввиду температурных изменений, силы трения, неоднородности материала и т.д., а диаметр может принять любое значение из промежутка