- •Предмет теории вероятностей
- •2. Понятие события. Виды событий.
- •Виды случайных событий
- •3. Классическое и статистическое определение вероятности. Основные формулы комбинаторики
- •3.1 Классическое определение вероятности.Свойства вероятности.
- •3.2 Относительная частота. Устойчивость относительной частоты
- •3.3 Ограниченность классического определения вероятности. Статистическая вероятность.
- •3.4 Основные формулы комбинаторики
- •Решение. Искомое число способов
- •1. Понятие суммы и произведения событий.
- •2. Теоремы сложения вероятностей несовместных событий и событий, образующих полную группу событий
- •Теорема сложения вероятностей несовместных событий
- •2.2. Полная группа событий
- •Теорема сложения вероятностей противоположных событий. Принцип практической невозможности маловероятных событий.
- •3.1 Противоположные события
- •3.2. Принцип практической невозможности маловероятных событий
- •2. Теоремы умножения для зависимых и независимых событий.
- •Теорема о вероятности появления хотя бы одного независимого
- •Теорема сложения вероятностей совместных событий
- •2. Формула полной вероятности
- •Деталь может быть извлечена , либо из первого набора (событие в1), либо из второго (событие в2).
- •3. Вероятность гипотез. Формулы Бейеса
- •1) Деталь проверил первый контролер (гипотеза в1);
- •2) Деталь проверил второй контролер (гипотеза b2).
- •1. Формула Бернулли
- •2. Локальная теорема Лапласа
- •3. Интегральная теорема Лапласа
- •Случайная величина
- •Дискретные и непрерывные случайные величины
- •2. Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины .
- •3. Биномиальный закон распределения .
- •4 . Распределение Пуассона
- •5 . Геометрическое распределение .
- •Понятие и вероятностный смысл математического ожидания дискретной случайной величины
- •Вероятностный смысл математического ожидания Пусть произведено «n» испытаний, в которых слу-
- •2. Свойства математического ожидания
- •Математическое ожидание случайной величины сх:
- •3. Теорема о математическом ожидании биномиального закона распределения
- •Дисперсия дискретной случайной величины и формула для ее вычисления.
- •1.1 Целесообразность введения числовой характеристики рассеяния случайной величины
- •1.2 Отклонение случайной величины от ее математического ожидания
- •1.3 Дисперсия дискретной случайной величины
- •1.4. Формула для вычисления дисперсии
- •2. Свойства дисперсии и их следствия.
- •Доказательство. По формуле для вычисления дисперсии имеем
- •Дисперсия числа появлений события в независимых испытаниях (дисперсия биномиального закона распределения)
- •3. Среднеквадратическое отклонение одной и суммы независимых случайных величин.
- •Среднее квадратическое отклонение суммы взаимно независимых случайных величин
- •4. Сущность и значение для практики теоремы Чебышева.
- •2. Свойства функции распределения
- •3. График функции распределения
- •1. Определение и свойства плотности распределения.
- •Свойства плотности распределения
- •2. Взаимосвязь функции и плотности распределения вероятностей.
- •Вероятностный смысл плотности распределения.
- •Вероятность попадания непрерывной случайной величины в заданный интервал
2. Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины .
На первый взгляд может показаться, что для задания дискретной случайной величины достаточно перечислить все ее возможные значения. В действительности это не так: случайные величины могут иметь одинаковые перечни возможных значений, а их вероятности— различные. Поэтому для задания дискретной случайной величины недостаточно перечислить все возможные ее значения, нужно еще указать их вероятности.
Законом распределения дискретной случайной величины называют соответствие между возможными значениями и их вероятностями.
Его можно задать таблично, аналитически (в виде формулы) и графически.
При табличном задании закона распределения дискретной случайной величины первая строка таблицы содержит возможные значения, а вторая—их вероятности:
Приняв во внимание, что в одном испытании случайная величина принимает- одно и только одно возможное зна-
образуют полную группу; следовательно, сумма вероятностей этих событий, т. е. сумма вероятностей второй строки таблицы, равна единице:
Если множество возможных значений Х бесконечно (счетно), то ряд р1 +р2+••• сходится и его сумма равна единице.
Пример. В денежной лотерее выпущено 100 билетов. Разыгрывается один выигрыш в 50 руб. и десять выигрышей по 1 руб. Найти закон распределения случайной величины Х—стоимости возможного выигрыша для владельца одного лотерейного билета.
Решение. Напишем возможные значения X: X1= 50, х2= 1, X3==0. Вероятности этих возможных значений таковы: p1==0,01, р2 == 0,1, Рз = 1 - (P1 + Р2) = 0.89.
Напишем искомый закон распределения:
Х 50 10 О
р 0,01 0,1 0,89
Контроль: 0,01+0,1+0,89=1.
Для наглядности закон распределения дискретной случайной величины можно изобразить и графически, для чего в прямоугольной системе координат строят точки (Xi ,. Pi), а затем соединяют их отрезками прямых. Полученную фигуру называют многоугольником, распределения.
3. Биномиальный закон распределения .
Пусть производится п независимых испытаний, в каждом из которых событие А может появиться либо не появиться. Вероятность наступления события во всех испытаниях постоянна и равна р (следовательно, вероятность непоявления д==1—р). Рассмотрим в качестве дискретной случайной величины Х число появлений события А в этих испытаниях.
Поставим перед собой задачу: найти закон распределения величины X.
Для ее решения требуется определить возможные значения Х и их вероятности. Очевидно, событие А в п испытаниях может либо не появиться, либо появиться 1 раз, либо 2 раза, ..., либо п раз.
этих возможных значений, для чего достаточно воспользоваться формулой Бернулли:
Формула (*) и является аналитическим выражением искомого закона распределения.
Биномиальным называют распределение вероятностей, определяемое формулой Бернулли. Закон назван «биномиальным» потому, что правую часть равенства (*) можно рассматривать как общий член разложения бинома Ньютона:
Таким образом, первый член разложения р" определяет вероятность наступления рассматриваемого события
событие не появится ни разу.
Напишем биномиальный закон в виде таблицы:
Пример. Монета брошена 2 раза. Написать в виде таблицы закон распределения случайной величины Х—числа выпадений «герба».
Решение. Вероятность появления <герба» в каждом бросании
возможных значений по формуле Бернулли:
Напишем искомый закон распределения: