- •1. Предмет теории вероятностей.
- •2. Пространство элементарных исходов стохастических экспериментов. Примеры.
- •3. Случайные события. Операции над событиями.
- •4. Понятие вероятности. Свойства вероятности.
- •5. Классическое определение вероятности.
- •6. Виды выборок в классическом стохастическом эксперименте.
- •7. Геометрические вероятности.
- •8. Условная вероятность. Произведение вероятностей. Зависимые и независимые события.
- •9. Вероятность появления хотя бы одного события.
- •10. Формула полной вероятности.
- •11. Формулы Бейесса.
- •12. Повторение испытаний. Формула Бернулли.
- •13. Закон массовых, но маловероятных событий. Формула Пуассона.
- •14. Локальная и интегральная теоремы Лапласа.
- •15. Дискретные случайные величины. Закон распределения вероятностей. Функция распределения вероятностей.
- •16. Основные типы распределения дискретных случайных величин.
- •22, 24. Математическое ожидание и дисперсия основных типов дискретных случайных величин.
- •23, 25. Математическое ожидание и дисперсия основных типов непрерывных случайных величин.
- •26. Двумерный случайный вектор. Функции распределения вероятности и плотности.
- •27. Двумерный нормальный случайный вектор.
- •28. Числовые характеристики двумерного случайного вектора. Ковариация и коэффициент корреляции. Свойства.
- •29. Условные распределения и условные характеристики. (графики)
- •30. Условное математическое ожидание нормального распределения. Функция регрессии. Теорема о линейной кореляционной зависимости. (график)
5. Классическое определение вероятности.
элем-е благопр-е исходы.
Теорема: Вероятность события А численно равно отношению числа благоприятных исходов к общему числу этих исходов.
Пример: В урне 10
шаров (5 бел, 3 кр, 2 син).
6. Виды выборок в классическом стохастическом эксперименте.
Генеральная совокупность – n единотипных объектов.
Выборочная совокупность объемом k, где k≤n, назовем упорядоченную последовательность k элементов.
Виды:
1. Выборки без возвращения, но с упорядочиванием – элемент, выбранный из генеральных совокупностей, туда не возвращается, он может быть записан только в 1 генеральной совокупности.
Число размещений:
→
2. Выборки без возвращения и без упорядочивания – выборки отличаются только составом.
3. Выборки с возвращением и с упорядочиванием.
число таких выборок.
4. C возвращением, но без упорядочивания.
7. Геометрические вероятности.
Обобщают классическое определение вероятности.
1. Ω - замкнутая ограниченная плоская область, каждая – элементарный исход. А - подмножество Ω, состоящее из части множества элементарных исходов Ω.
2.
Ω
– ограниченная линейная область
(отрезок).
-длина.
3. V(A), V(Ω) – объем.
8. Условная вероятность. Произведение вероятностей. Зависимые и независимые события.
,
кол-во
элементарных исходов;
Пусть состоялось
событие
условная
вероятность события А, при условии, что
В произошло.
Событие А – независимое от события В. Если выполняется условие независимости:
Умножение вероятностей:
1.
Если А и В независимы,
то
Рассмотрим груму
событий
Пусть
;
Два события А и В называются независимыми, если появление одного из них не изменяет вероятности появления другого.
События А и В называются зависимыми, если появление одного из них изменяет вероятность появления другого.
Теорема 1:
Вероятность произведения двух зависимых
событий А и В равна произведению
вероятности одного из них на условную
вероятность другого, в предположении,
что первое уже произошло, т.е.
Теорема 2:
Вероятность произведения двух независимых
событий А и В равна произведению их
вероятностей
9. Вероятность появления хотя бы одного события.
независимы
в совокупности.
даны
независимых событий.
В эксперименте
может произойти
количество, найти
хотя бы того, что в эксперименте появилось
хотя бы 1 событие из этих всех.
Найти:
вер-ть
появл-я соб. A.
вер.
не появл-я соб-й.
–
вероятность появления события A.
10. Формула полной вероятности.
Теорема: Пусть
полная
группа событий. Тогда вероятность любого
события
может быть вычислена по формуле:
Доказательство:
и события
попарно несовместимы. Поэтому
