
- •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.
15.Вероятность появления хотя бы одного события
Пусть в рез-те испытания могут появиться
n событий независим. в
совокупности, либо некоторое из них.
Причем вероятности появления кажд. из
событ. известны. Как найти вероятн. того,
что наступит хотя бы одно из них? Теорема:
Вероятн. появления хотя бы одного из
событий А1, А2…Аn
независим. в совокупн. Равна разности
между 1 и произведением вероятностей
противоположн. событий
,
т.е. P(A1+A2+…+An)=1—
P(
)
.
Доказ-во: Событ.
(ни
одно событ. не произошло) и событие
A1+A2+…+An
противоположны, значит P(A1+A2+…+An)+P(
)=1.
Отсюда P(A1+A2+…+An)=1-
P(
)=1-
P(
)
(
последн. действие - по теореме умножен.
вероятност.). Частный случай: Если
событ. А1, А2…Аn
имеют одинак. вероятность p,
то вероятн. появления хотя бы 1 из этих
событий вычисляется по формуле 1- qn,
где q=1-p.
16.Формула полной вероятности
Пусть требуется определить вер. некотор.
события А, кот. может произойти вместе
с одним из событий H1,H2,…,Hn,
образующ. полную группу несовместн.
событий. События H1,H2,…,Hn
будем называть гипотезами. Докажем, что
в этом случае P(A)
вычисляется как
+
+…+
=
.
Т.е. P(A)
вычисляется как сумма произведений
вероятности каждой гипотезы на соответств.
условн. вер. события А. Доказ-во: Т.к.
гипотезы H1,H2,…,Hn
образуют полную группу, то соб. А может
появиться в комбинации с какой-л. из
этих гипотез, т.е. A=H1A+H2A+…+HnA.
Т.к. гипотезы H1,H2,…,Hn
несовместны, то и комбинации H1A,H2A,…,HnA
несовместны. Применяя теорему сложения,
получаем P(A)=
P(H1A)+P(H2A)+…+P(HnA).
Применяя к событию HiA
теорему умножения вероятностей, получаем
P(A)=
+
+…+
.
17.Формула Байеса
Следствиеь теоремы умножения и формулы
полной вер. явл. теорема гипотез или
формула Байеса. Поставим след. задачу:
имеется полная группа несовместн.
гипотез H1,H2,…,Hn.
Вероятности этих гипотез до опыта
известны и равны P(H1),
P(H2),…,
P(Hn).
Произведен опыт, в рез-те кот. появилось
некотор. событие А. Как следует изменить
вероятности гипотез в связи с появлением
этого события? Т.е. нужно найти условн.
вер. PA(Hi)
для каждой гипотезы. Из теоремы умножения
вероятностей: P(AHi)=P(A)
PA(Hi)=P(Hi)
,
;
PA(Hi)=
,
.
Выражая P(A)
с пом. формулы полн. вероятности, получаем
PA(Hi)=
,
.
Данная формула назыв. формулой Байеса
или теоремой гипотез.
18.Формула Бернулли
При решении вероятностн. задач часто
приходится сталкиваться с ситуациями,
в кот. одно и тоже испытание повторяется
многократно. В рез-те каждого опыта
может появиться или не появиться некотор.
соб. А, причем нас интересует не рез-т
каждого отдельного опыта, а общее число
появлений соб. А в рез-те серии опытов.
Модель рассматрив. ситуации выглядит
след. образом: проводится n
испытаний, в каждом из кот. соб. А может
произойти или нет. Причем вероятность
события в кажд. отдельн. испытании
постоянна, т.е. не меняется от испытания
к испытанию. Требуется определить вер.
m появлений соб. А в n
испытаниях. Подобн. задачи решаются
довольно легко, если испытания явл.
независимыми. Опред.: Неск-ко испытаний
назыв. независим. относит-но соб. А, если
вер. соб. А в кажд. из них не зависит от
исходов др. испытаний. Напр, неск-ко
последоват. бросаний монет представляют
собой независим. опыты. Производится n
независим. опытов, в кажд. из кот. может
появиться или не появ. некотор. соб.А.
Вер. появл. данного события в кажд. опыте
постоянна и равна p, а вер.
непоявления=q. Требуется
найти вер. Pn(m)
того, что соб. А в этих n
опытах появится m раз.
Рассмотрим событие Bm,
состоящ. в том, что соб. А появится в этих
n опытах ровно m
раз. Разложим соб. Bm
на сумму произведен. событий, состоящих
в появлении или непоявл. соб. А в определ.
опыте. Каждый вар-т появл. соб. Bm
должен состоять из m
появлений соб. А или n-m
непоявл. соб. А. Bm=А1А2…Аm
…
. Каждое произведен. соб. А должно
происходить m раз, а
n-m раз. Число
всех комбинаций такого рода равно
,
т.е. равно числу способов, какими можно
из n опытов выбрать m,
в кот. произошло соб. А. Вер. каждой такой
комбинации по теор. умножен. для независ.
событий равна
.
Т.к. комбинации между собой несовместны,
то по теор. сложения вер. соб. Bm
равна
.
Т.о., если производится n
независим. опытов, в кажд. из кот. соб. А
появляется с вер. p, то
вер. того, что соб. А появится ровно m
раз, выражается формулой