- •Тема 1 Элементы комбинаторики
- •1.1. Предмет комбинаторики
- •1.2. Правила комбинаторики
- •1.3.Понятие факториала
- •Пример 1.4. 1) ,
- •1.4. Перестановки
- •1.5. Размещения
- •Сочетания
- •Литература:
- •Контрольные вопросы:
- •Задания для самостоятельного решения
- •Тема 2 Случайные события и вероятности
- •2.2. Виды случайных событий
- •Каждое событие, которое может наступить в итоге опыта, называются элементарным исходом (элементарным событием, шансом).
- •2.3. Операции над событиями
- •2.4. Классическая вероятность и ее свойства
- •Статистическое определение вероятности
- •2.6. Геометрическое определение вероятности
- •2.6. Теоремы сложения и умножения вероятностей.
- •Сумма вероятностей противоположных событий равна единице:
- •Вероятность события в при условии, что произошло событие а, называется условной вероятностью события в и обозначается так: р(в/а), или ра(в).
- •2.7. Формула полной вероятности. Формула Байеса.
- •Литература:
- •Контрольные вопросы:
- •Задания для самостоятельного решения
- •Тема 3 Повторные испытания
- •3.1. Формула Бернулли
- •3.2.Локальная теорема Лапласа
- •3.3. Интегральная теорема Лапласа
- •Литература:
- •Контрольные вопросы:
- •Задания для самостоятельного решения
- •Тема 4 Случайные величины
- •4.1. Понятие случайной величины
- •4.2. Виды случайных величин.
- •4.3. Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины
- •4.4. Функция распределения.
- •Свойства функции распределения
- •4.5. Математическое ожидание случайной величины
- •Свойства математического ожидания:
- •4.6. Дисперсия случайной величины. Среднее квадратическое отклонение
- •Свойства дисперсии:
- •Литература:
- •Контрольные вопросы:
- •Задания для самостоятельного решения
- •Тема 5 Некоторые законы распределения случайных величин
- •5.1. Биноминальное распределение
- •5.2. Распределение Пуассона.
- •5.3. Равномерное распределение
- •5.4. Нормальное распределение.
- •Литература:
- •Контрольные вопросы:
- •Задания для самостоятельного решения
- •Тема 6 Двухмерные случайные величины
- •6.1. Понятие о системе нескольких случайных величин
- •6.2. Закон распределения вероятностей дискретной двумерной случайной величины
- •6.3. Функция распределения двумерной случайной величины
- •Свойства функции распределения двумерной случайной величины
- •6.4. Плотность непрерывной двумерной случайной величины
- •6.5. Числовые характеристики непрерывной системы двух случайных величин
- •Литература:
- •Контрольные вопросы:
- •Задания для самостоятельного решения
- •Тема 7 Элементы математической статистики
- •7.7.Эмпирическая функция распределения.
- •7.8. Числовые характеристики выборки.
- •7. 1. Предмет математической статистики
- •7.2.Первичная обработка выборок. Генеральная совокупность и выборка
- •7.3. Основные виды выборок
- •7.4. Способы отбора
- •7.5. Вариационный ряд
- •7.6. Графическое представление вариационных рядов
- •Гистограмма
- •Полигон частот
- •7.7.Эмпирическая функция распределения
- •7.8. Числовые характеристики выборки
- •Характеристики положения
- •Среднее арифметическое
- •Медиана
- •Характеристики рассеяния
- •Размах вариации
- •Дисперсия и стандартное отклонение
- •Коэффициент вариации
- •Коэффициент осцилляции
- •Литература:
- •Контрольные вопросы:
- •Задания для самостоятельного решения
- •Тема 8 Теория оценок
- •8.1. Статистические оценки параметров распределения
- •8.2. Несмещенные, эффективные и состоятельные оценки
- •8.3. Точность оценки, доверительная вероятность (надежность). Доверительный интервал
- •Доверительные интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения при известном .
- •Литература:
- •Контрольные вопросы:
- •Задания для самостоятельного решения
- •Тема 9 Статистические гипотезы
- •9.1. Статистическая гипотеза. Нулевая и конкурирующая, простая и сложная гипотезы
- •9.2. Сравнение двух дисперсий нормальных генеральных совокупностей
- •Литература:
- •Контрольные вопросы:
- •Задания для самостоятельного решения
- •Вопросы к экзамену
- •Эмпирическая функция распределения.
- •Числовые характеристики выборки. Характеристики положения.
- •Числовые характеристики выборки. Характеристики рассеяния.
- •Дополнительная литература
- •Содержание
5.2. Распределение Пуассона.
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, непоявления q = 1 – p.
Рассмотрим в качестве дискретной случайной величины X число появлений события А в этих испытаниях.
Поставим перед собой задачу: найти закон распределения величины X.
Если число испытаний велико, а вероятность появления события в каждом испытании мала, то вероятность того, что некоторое событие появиться k раз в испытаниях, приближенно вычисляется по формуле:
,
где – число появлений событий в независимых испытаниях,
– среднее число появлений событий в испытаниях.
Случайная величина, характеризующая число наступлений события в независимых испытаниях, распределена по закону Пуассона, если
Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, распределенной по закону Пуассона:
Замечание. Имеются специальные таблицы, пользуясь которыми можно найти , зная k и (Приложение 2).
Пример 5.2. Завод отправил на базу 5000 доброкачественных изделий. Вероятность того, что в пути изделие повредится, равно 0,0002. Найти вероятность того, что на базу прибудут 3 негодных изделия.
Решение.
По условию, п = 5000, р = 0,0002, k = 3.
Найдем :
По формуле Пуассона искомая вероятность приближенно равна:
5.3. Равномерное распределение
Распределение вероятностей случайной величины Х называется равномерным на отрезке , если плотность вероятности равна нулю всюду, кроме отрезка , на котором все значения случайной величины Х одинаково возможны.
Выражение плотности распределения вероятностей имеет следующий вид:
Функция равномерного распределения задается формулой:
Напомним, что вероятность попадания значений случайной величины Х в интервал равна определенному интегралу от плотности распределения по отрезку :
Математическое ожидание, дисперсия и среднее квадратическое отклонение соответственно равны:
5.4. Нормальное распределение.
Распределение с непрерывной случайной величины называется нормальным, если плотность распределения ее описывается формулой:
где – параметры нормального распределения.
Функция распределения случайной величины Х, распределенной по нормальному закону:
Полученный интеграл нельзя выразить через элементарные функции, но его можно вычислить через специальную функцию:
называемую нормальной функцией распределения (функцией Лапласа).
Эта функция неубывающая, непрерывная и
Вероятность попадания случайной величины , подчиненной нормальному закону распределения, на заданный интервал , определяется следующим образом:
где функция Лапласа.
Замечание. Имеются специальные таблицы, пользуясь которыми можно найти значения функции Лапласа (Приложение 1).
Вероятность заданного отклонения вычисляется по формуле:
Математическое ожидание и дисперсия соответственно равны:
Правило трех сигм: Интервалом практически возможных значений случайной величины , распределенной по нормальному закону, будет интервал .