- •1.Комбинаторика
- •2. Выборки с повторениями
- •3. Классификация событий. Элементарные события. Классическое определение вероятности.
- •5. Геометрическая вероятность.
- •7. Произведение событий. Условная вероятность. Теорема умножения вероятностей.
- •9.Теорема сложения вероятностей совместных событий.
- •10. Формула полной вероятности. Формулы Байеса.
- •13. Повторение испытаний. Формула Бернулли. Наивероятнейшее число наступлений события в схеме Бернулли.
- •14. Понятие случайной величины. Закон распределения дискретной случайной величины
- •15.Функция распределения случайной величины и ее свойства. Функция распределения дискретной случайной величины.
- •16. Математические операции над дискретными случайными величинами
- •18.Дисперсия дискретной случайной величины и ее свойства.
- •20.Ковариация двух случайных величин и ее свойства. Коэффициент корреляции.
- •23. Функция распределения и плотность вероятности непрерывной случайной величины. Свойства плотности вероятности.
- •26.Биномиальный закон распределения. Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, распределенной по биномиальному закону
- •27.Теорема Пуассона. Формула Пуассона
- •28.Закон распределения Пуассона. Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, распределенной по закону Пуассона.
- •29.Геометрическое распределение. Гипергеометрическое распределение.
- •30.Равномерный закон распределения. Математическое ожидание и дисперсия равномерно распределенной случайной величины.
- •31Показательный закон распределения
- •32 Нормальный закон распределения. Гауссова кривая, ее свойства. Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, распределенной по нормальному закону
- •34. Свойства нормально распределенной случайной величины: вероятность попадания на отрезок, отклонение от математического ожидания, правило «трех сигм».
- •36. Интегральная теорема Муавра-Лапласа:
- •37. Неравенсто маркова(лемма чебышева)
- •40. Центральная предельная теорема. Теорема Ляпунова.
- •45. Основные понятия теории оценок
- •48. Методы получения оценок: метод моментов и метод наибольшего правдоподобия, функция правдоподобия( дискретный и непрерывный случаи), примеры.
- •49. Метод наибольшего правдоподобия
- •55.Общая схема проверки гипотез:
5. Геометрическая вероятность.
Постановка задачи: пусть G – огранич. плоская область с конечной площадью. В эт. области содержится обл. g облад-щая те-ми же св-ми. В обл. G наугад бросается точка, она может попасть в любое место обл-ти G (рис.1). Вер-ть точки попасть в g пропорциональна отношению площадей G и g и не зависит от ее формы и расположения. Т.о. вер-ть попадан. в обл. g точки, брош. в обл. G наудачу, =, по опред.: Р=S(g)/S(G), S(g) и S(G) – площ. g и G в общем виде S(g) и S(G) – меры множеств g и G.
Задача о встрече: Два лица А и В условились встретиться м/у 12 и часом дня. Пришедший первым ждёт 20 минут и уходит. Какова вероятность встречи, если приход каждого в течен. часа мож. произойти наудачу и моменты прихода А и В независимы. Решение: обозначим момент прихода А через х, а В – у. Изобразим х и у как декарт. коорд-ты, единиц. масшт. – 1 мин. (рис.2). Всевозможн. исходы можн. изобразить ввиде пар (х, у) – т. квадрата со стороной 60. Встр. состоится, если x – y ≤20 (заштрих. обл.). Область G =60 2, g = 60 2 - 2*0,5*(40*40) = 602- 402, p = (602- 402) / 602= 5 / 9.
6. Сумма событий. Теоремы сложения вероятностей несовместных событий.
Суммой А+В соб. А и В называется событие, которое состоит в наступлении собития А или В или обоих А+В=АvВ
Теорема
сложения вер-тей:
Вер-ть суммы
2-х совместных соб-ий = вер-ти суммы этих
событий минус вер-ть их пересечений
АВ
=> P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)
Док-во:
А+В=А
+AB+B
А
,
AB,
B
–
попарно несовместны =>
Р(А+В)=Р(А
)+Р(В
)+Р(АВ).
Выразим через А,В,АВ:
А= А +АВ
B=B +AB
Р(А)=Р(А +АВ)
Р(В)= B +AB =>
Р(B )=P(B)–P(AB)
P(А )=P(A)–P(AB)
подставляем в Р(А+В): Р(А+В)= P(A)–P(AB)+P(B)–P(AB)+Р(АВ)= P(A)–P(AB)+P(B). Теорема доказана
7. Произведение событий. Условная вероятность. Теорема умножения вероятностей.
Произведением двух событий А и В называется событие, состоящее в совместном наступлении событий А иВ. Если А и В несовместны то А*В=0
Вероятность события А, вычисленная при условии что событие В произошло называется условной вероятностью и обознач. P(А/В)
Теорема умножения вероятностей: Вер-ть совместного появления двух событий равна произведению вер-ти одного из них на условную вер-ть другого, вычисленную в предположении, что первое событие уже наступило:P(AB) = P(A) ∙ PA(B).Для независимых событий:P(AB) = P(A) ∙ P(B), т.е. вер-ть совместного появления двух независимых событий равна произведению вер-тей этих событий.
8.Независимые события. Независимость в совокупности. Теорема умножения для независимых событий.
Событие А называется независимым от события В, если вероятность события А не зависит от того, произошло событие В или нет.
Условие независимости событий можно записать в виде: P(А/В)=P(А) а P(В/А)=P(В)
Если события А и В независимы, то вероятность их совместного появления равна произведению вероятностей P(А*В)=P(А)* P(В)
Вероятность
наступления хотя бы одного из n
независимых событий может быть вычеслена
по формуле
Несколько событий называют независимыми в совокупности (или просто независимыми), если независимы каждые два из них и независимы каждое событие и все возможные произведения остальных.
Для независимых событий теорема умножения Р (АВ) = Р (А) РA (В) имеет вид
Р (АВ) = Р (А) Р (В), (**) т. е. вероятность совместного появления двух независимых событий равна произведению вероятностей этих событий.
