
- •1. Предмет комбінаторики. Правила суми і добутку. Перестановки без повторення . Перестановки з повтореннями.
- •2.Розміщення без повторення. Розміщення з повтореннями.
- •5. Трикутник Паскаля, біном Ньютона. Число всіх підмножин множини.
- •6.Комбінації з повтореннями.
- •7. Формули включень та виключень; вміти записати для 2 і 3.
- •8.Простір елементарних подій. Операції над подіями. Класичне означення ймовірності. Статистичне означення ймовірності.
- •9.Теорема додавання ймовірностей для несумісних подій. Теорема додавання ймовірностей для сумісних подій.
- •10.Залежні та незалежні події, умовна ймовірність.
- •11.Теорема множення для двох випадкових подій. Теорема множення для довільних випадкових подій.
- •12.Попарно залежні та незалежні у сукупності події. Приклад Бернштейна.
- •13.Геометричні ймовірності. Задача про зустріч. Задача Бюффона.
- •14. Ймовірність появи хоча б однієї випадкової події. Задача про товсту монету.
- •15.Формула повної ймовірності. Формула Бейеса.
- •1.Формула повної ймовірності
- •16. Формула Бернулі. Найймовірніше число “успіхів” у схемі Бернулі.
- •17.Теорема Пуассона
- •18. Локальна теорема Муавра-Лапласа. Функція Гаусса.
- •19. Інтегральна теорема Муавра-Лапласа. Функція Лапласа.
- •20.Поняття випадкової величини. Функція розподілу. Приклади. Властивості функцій розподілу.
- •21.Закон розподілу дискретної випадкової величини. Математичне сподівання двв та його властивості.
- •Дисперсія двв та його властивості. Середнє квадратичне відхилення.
- •Математичне сподівання та дисперсія біномного розподілу двв.
- •24.Диференціальна функція розподілу неперервної випадкової величини, її властивості та ймовірносний смисл.
- •25. Відшукання інтегральної функції неперервної випадкової величини за відомою диференціальною функцією. Доведення рівності та її геометричний зміст.
- •26.Числові характеристики неперервної випадкової величини.
- •27. Нормальний закон розподілу, його параметри та графік. Зв’язок між функцією розподілу нормального закону та функцією Лапласа.
- •28.Ймовірність попадання нормально розподіленої величини в заданий інтервал.
- •29. Правило трьох сигм.
- •30. Поняття про закон великих чисел. Нерівності Чебишева.
- •31.Мода та медіана, квантилі.
- •32.Рівномірний розподіл та його числові характеристики.
- •Показниковий розподіл та його числові характеристики.
- •34. Закон розподілу Пуассона
- •35.Геометричний розподіл та його числові характеристики.
- •36. Початкові та центральні моменти. Асиметрія та ексцес.
- •37.Приклади: асиметрія показникового розподілу; асиметрія розподілу Пуассона.
- •Розподіл Пуассона
- •38.Теорема Чебишова.
- •39.Теорема Бернуллі
- •40. Центральна гранична теорема.
- •Классическая формулировка ц.П.Т.
- •41. Випадковий процес та його характеристики.
- •42.**Ланцюгі Маркова
- •Формальне визначення Послідовність дискретних випадкових величин називається ланцюгом Маркова (з дискретним часом), якщо
- •43.**Марківський випадковий процес. Потоки подій.
- •**Пуассонівський випадковий процес.
- •45. Поняття про генеральну сукупність та вибірку. Емпірична формула розподілу.
- •46. Вибіркові характеристики. Варіаційний ряд, таблиці частот, гістограма.
- •47.Полігон частот. Статистичне та інтервальне оцінювання параметрів розподілу.
- •48. Вибіркове середнє, вибіркова дисперсія. Інтервальні оцінки параметрів розподілу.
- •49.Надійні межі для математичного сподівання у випадку нормального розподілу.
- •50.Статистична гіпотеза та загальна схема її перевірки. Критерій Пірсона.
13.Геометричні ймовірності. Задача про зустріч. Задача Бюффона.
У
випробуваннях з незчисленною кількістю
результатів для підрахунку ймовірностей
вводять поняття геометричної
ймовірності.
,
де
-це
міра області A.
Приклад : Нехай в нас є поле розміром 50
на 100 (м). Перед нами стоїть ціль, яка
ймовірність того, що парашутист попадало
в коло на цьому полі радіусом 10(м). Рішення
:
.
Тоді
.
Задача
про зустріч: Дві
особи В і C умовилися зустрітися у
визначеному місці між 14 і 15 годинами
дня. Особа, що прийшла першою чекає другу
впродовж 10 хвилин, після чого вирушає.
Чому дорівнює ймовірність зустрічі цих
осіб, якщо кожна з них може прийти у
будь-який час протягом вказаної години
незалежно від іншої? Розв’язання.
Рахуватимемо інтервал з 14 до 15 годин
дня відрізком [0,1] з довжиною 1 година.
Нехай x і y — моменти приходу В і C (точки
відрізка [0,1]). Всі можливі результати
експерименту – множина точок квадрата
із стороною 1 (рис. 2.2): Ω ={(x, y): 0 ≤ x ≤1, 0
≤ y ≤1}=[0, 1]×[0, 1] .
Можна
вважати, що експеримент зводиться до
кидання точки навмання в квадрат. При
цьому сприятливими результатами є точки
множини А: A={(x, y): x − y ≤1/6} (10 хвилин =
1/6 години). Тобто попадання у множину А
навмання кинутої в квадрат точки U
означає, що В і C зустрінуться. Тоді
ймовірність зустрічі дорівнює
З
адача
Бюффона:
На площині накреслені паралельні прямі,
що знаходяться одна від одної на відстані
2a . На площину навмання кинута голка
довжина якої 2l < 2a . Яка ймовірність
того, що голка пересіче одну з прямих?
Розв’язання.
Зрозуміємо, що означає тут “навмання
кинута голка”. Усі можливі положення
голки (відрізки) на площині повністю
визначаються положенням середини голки
і кутом повороту голки відносно
якого-небудь напряму. Причому дві ці
змінні (положення центру і кут повороту)
міняються незалежно один від одного
(рис. 2.3).
Позначимо через x ∈[0,a]
відстань від середини голки до найближчої
прямої, а через ϕ ∈[0,π
] — кут між якимсь напрямом прямих і
голкою. Множина положень голки цілком
визначається вибором навмання
точки з
прямокутника Ω = [0,π ]×[0,a]. (рис. 2.4). Голка
пересікає найближчу пряму, якщо
координати вибраної навмання точки
задовольняють нерівності: x < l ⋅sinϕ
. Площа області A ⊂
Ω , точки якої задовольняють такій
нерівності, рівна
.
Оскільки μ(Ω) = a ⋅π
, то шукана ймовірність дорівнює
.
14. Ймовірність появи хоча б однієї випадкової події. Задача про товсту монету.
Вероятность появления хотя бы одного события.
Теорема.Вероятность появления хотя бы одного из попарно независимых событий
А1, А2,…, Ап равна р (А) = 1 — q1q2…qn , (2.9)
где qi — вероятность события , противоположного событию Аi .
Доказательство.
Если событие А заключается в появлении хотя бы одного события из А1, А2,…, Ап, то события А и противоположны, поэтому по теореме 2.2 сумма их вероятностей равна 1. Кроме того, поскольку А1, А2,…, Ап независимы, то независимы и , следовательно, р() = . Отсюда следует справедливость формулы (2.9).
Задача про товсту монету
Какой толщины должна быть монета, чтобы вероятность падения на ребро равнялась бы 1/3?
Для решения этой задачи нужно знакомство с принципом симметрии.
Решение задачи
Для решения задачи нам понадбится следующий результат. Поверхность куска сферы, заключенного между двумя паралельными плоскостями, пропорциональна расстоянию между этими плоскостями, так что толщина нашей монеты должна составлять 1/3 диаметра сферы. Пусть R – радиус сферы, а r – радиус монеты. Согласно теореме Пифагора:
Итак высота ребра монеты составляет около 35% ее диаметра