- •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
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).
Теорема умножения вероятностей. Вероятность произведения двух событий равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого при условии, что первое событие произошло:
Р(АВ)=Р(А)РА(В).
Событие В не зависит от события А, если
РА(В)=Р(В),
т.е. вероятность события В не зависит от того, произошло ли событие А.
Теорема умножения вероятностей двух независимых событий. Вероятность произведения двух независимых событий равна произведению их вероятностей:
Р(АВ)=Р(А)Р(В).
Пример 2.17. Вероятности попадания в цель при стрельбе первого и второго орудий соответственно равны: р1 = 0,7; р2 = 0,8. Найти вероятность попадания при одном залпе (из обоих орудий) хотя бы одним из орудий.
Решение.
Вероятность попадания в цель каждым из орудий не зависит от результата стрельбы из другого орудия, поэтому события А – «попадание первого орудия» и В – «попадание второго орудия» независимы.
Вероятность события АВ – «оба орудия дали попадание»:
Искомая вероятность
Р(А+В) = Р(А) + Р(В) – Р(АВ) = 0,7 + 0,8 – 0,56 = 0,94.
Теорема умножения вероятностей п событий. Вероятность произведения п событий равна произведению одного из них на условные вероятности всех остальных, вычисленные в предположении, что все предыдущие события наступили:
Пример 2.18. В урне 5 белых, 4 черных и 3 синих шара. Каждое испытание состоит в том, что наудачу извлекают один шар, не возвращая его обратно. Найти вероятность того, что при первом испытании появится белый шар (событие А), при втором – черный (событие В) и при третьем – синий (событие С).
Решение.
Вероятность появления белого шара в первом испытании:
Вероятность появления черного шара во втором испытании, вычисленная в предположении, что в первом испытании появился белый шар, т. е. условная вероятность:
Вероятность появления синего шара в третьем испытании, вычисленная в предположении, что в первом испытании появился белый шар, а во втором — черный, т. е. условная вероятность:
Искомая вероятность равна:
Теорема умножения вероятностей п независимых событий. Вероятность произведения п независимых событий равна произведению их вероятностей:
Р(А1А2…Ап)=Р(А1)Р(А2)…Р(Ап).
Вероятность появления хотя бы одного из события. Вероятность появления хотя бы одного из событий А1, А2, …, Ап, независимых в совокупности, равна разности между единицей и произведением вероятностей противоположных событий :
.
Пример 2.19. Вероятности попадания в цель при стрельбе из трех орудий таковы: р1 = 0,8; р2 = 0,7; р3 = 0,9. Найти вероятность хотя бы одного попадания (событие А) при одном залпе из всех орудий.
Решение.
Вероятность попадания в цель каждым из орудий не зависит от результатов стрельбы из других орудий, поэтому рассматриваемые события A1 (попадание первого орудия), А2 (попадание второго орудия) и А3 (попадание третьего орудия) независимы в совокупности.
Вероятности событий, противоположных событиям А1, А2 и А3 (т.е. вероятности промахов), соответственно равны:
, , .
Искомая вероятность равна:
.
Если независимые события А1, А2, …, Ап имеют одинаковую вероятность, равную р, то вероятность появления хотя бы одного из этих событий выражается формулой:
Р(А)= 1 – qn,
где q=1- p