
- •1.Понятие испытания. Простр-во элементарных событий.
- •2. Определение событий. Виды событий. Действия над событиями.
- •3. Классическое определение вероятности.
- •4. Относительная частота. Устойчивость относительн. Частоты.
- •5.Статистическая вероятность
- •6.Геометрическая вероятность
- •7.Вычисление вероятностей с использованием комбинаторных схем
- •8.Понятие об алгебре событий
- •9.Аксиомы Колмогорова
- •10.Понятие вероятностного пространства
- •11.Теорема сложения вероятностей для несовместноых и совместн. Событий
- •12.Теорема сложения вер. Для совместн. Событий
- •13.Условная вероятность. Теорема умножения вероятностей.
- •14.Независимые события. Теорема умножения для независим. Событий.
- •15.Вероятность появления хотя бы одного события
- •16.Формула полной вероятности
- •17.Формула Байеса
- •18.Формула Бернулли
- •19.Наивероятнейшее число появления событ. В последовательности независим. Испытаний
- •21.Функция Лапласа. Интегральная функц. Лапласа. Их применение для решения задач в условиях повторения испытаний.
- •20.Формула Пуассона
- •22.Понятие случайной величины. Дискретные и непрерывн. Случайн. Величины.
- •23.Ряд распределения дискретн. Случ. Величины
- •24.Функция распредел. Св и ее св-ва
- •25. Плотность распределения вероятностей непрерывн. Св и ее св-ва.
- •29. Мода, медиана, ассиметрия, эксцесс.
- •30.Начальные и центральные моменты случайных величин.
- •31. Биномиальный закон распределения.
- •32. Гипергеометрическое распределение.
- •33. Закон Пуассона
- •38. Закон распределения монотонной функции одного случайного аргумента.
- •39. Закон распределения линейной функции от аргумента, подчиненного нормальному закону.
- •40. Закон распределения функции двух св.
- •42. Неравенство Чебышева.
- •44. Понятие центральной предельной теоремы.
- •46. Генеральная совокупность и выборка. Выборочное распределение.
- •47. Вариационный ряд, его хар-ки. Гистограмма. Полигон.
- •48. Эмпирическая функция распределения и ее св-ва.
- •49. Числовые хар-ки выборочного распределения: выборочное среднее, выборочная дисперсия, медиана, ассиметрия, эксцесс, выборочные моменты.
- •50. Понятие оценки параметра. Св-ва оценок: состоятельность, несмещенность, эффективность.
- •51. Интервальные оценки параметров распределения. Доверительный интервал.
- •53. Описание гипотез. Простые и сложные гипотезы. Нулевая и конкурирующая гипотезы.
- •54. Критерии проверки статистических гипотез.
- •55. Уровень значимости и мощность критерия. Ошибки первого и второго рода.
9.Аксиомы Колмогорова
Числовая функция Р, определенная на
классе событий F называется
вероятностью, если выполняются следующ.
условия: Аксиома 1. F
является алгеброй событий; Аксиома
2. Р(А)0 для любого
АF;
Аксиома 3. Р()=1;
Аксиома 4. Если А,В – несовместные
события, то Р(А+В)=Р(А)+Р(В). Для решения
задач, связанных с бесконечн.
последовательностями событий, требуется
дополнить приведен. аксиомы следующ.
аксиомой непрерывности: Аксиома 5.
Для любой убывающей последоват-и событий
из F такой, что произведение
этих событий есть невозможн. событие,
справедливо равенство: lim(при
x→∞) P(An)=0,
т.е. А1
А2
…
Аn
…Ai
F,
;
Эти аксиомы называются аксиомами Колмогорова.
10.Понятие вероятностного пространства
Тройку(
,
F, P), в кот.
Р удовлетворяет аксиомам Холмогорова
2-5, а F является σ-алгебр.
событий, называют вероятностным
простр-вом. Из определения вероятности
вытекают след. св-ва вероятности на
этом простр-ве: 1) P(
)=0,
вероятность невозможного события; 2)
P(Ā)=1-P(A);
3) Если A
B,
то P(A)
P(B);
4) 0
P(A)
1;
5) P(A+B)
=P(A)+P(B)-P(AB);
6) P(A+B)
P(A)+P(B).
11.Теорема сложения вероятностей для несовместноых и совместн. Событий
Пусть события А и В несовместны, причем
вероятности этих событий известны.
Теорема: Вероятн. появления одного
из 2-ух несовместн. событий(безразлично
какого) равна сумме вероятностей этих
событий, т.е. P(A+B)
= P(A)+P(B).
Доказ-во: Пусть n –
возможн. элементарн. исходов испытания.
m1 – число исходов
благоприятствующ. событию А; m2
– число исходов благоприятств. событию
В. Тогда P(A)=m1/n;
P(B)=m2/n.
Т.к события А и В несовместны, то нет
таких исходов, кот. благоприятствовали
бы одновремен. и событию А, и соб. В.
Поэтому событию А+В благоприятствует
m1+m2
элементарн. исходов испытания. Тогда
P(A+B)=(m1+m2)/n=m1/n+m2/n=P(A)+P(B).
Следствие: Вероятн. появления одного
из нескольких попарно несовместных
событий равна сумме вероятностей этих
событий, т.е. P(A1+A2+…+An)=P(A1)+P(A2)+…+P(An)
или P(
i)=
Теорема: Сумма вероятностей событий А1, А2…Аn, образующих полную группу равна 1, т.е. P(A1)+P(A2)+…+P(An)=1. Доказат-во: Т.к. появление одного из событий полной группы достоверно, а вероятн. достоверн. события равна 1, то P(A1+A2+…+An)=1. Любые 2 события полной группы несовместны, поэтому можно применить теорему сложения: P(A1+A2+…+An)= P(A1)+P(A2)+…+P(An)
Теорема:Сумма вероятн. противоположн. событий равна 1, т.е. P(A)+P(Ā)=1. Доказат-во: Противоположн. события образуют полную группу, а сумма вероятностей событий, образующих полную группу равна 1. Замечание: Если вероятн. одного из противоположн. событий обозначить за p, а вероятн. другого через q, то предыдущ. формулу можно записать в виде: p+q=1.
12.Теорема сложения вер. Для совместн. Событий
Определ.: События А и В назыв. совместными, если появление одного из них не исключает появления другого в одном и том же испытании, т.е. есть элементарн. события, входящие и в событие А, и в соб. В. Теорема: Вероятн. появления хотя бы 1 из 2-ух совместн. событий равна сумме вероятностей этих событий без вероятности их совместного наступления, т.е. P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB). Доказ-во: Пусть в рез-те опыта возможны N равновозможн. исходов. Пусть далее событию А благоприятствует М исходов, а событию В благопр. К исходов. События А и В совместны, поэтому часть указан. исходов благоприятст. и событию А, и соб. В. Предположим, что таких исходов L, тогда P(A)=M/N, P(B)=K/N, P(AB)=L/N. Событие А+В заключается либо в наступлении события А, либо соб. В, либо соб. АВ, поэтому ему будет благоприятствовать M+K-L исходов. Тогда P(A+B)=(M+K-L)/N=M/N+K/N-L/N. Вероятн. суммы 3-ех совместн. событий вычисляются по формуле: P(A+B+C)=P(A)+P(B)+P(C)-P(AB)-P(BC)-P(AC)+P(ABC)