
- •Основные понятия теории вероятностей: испытание, событие. Классификация событий. Полная группа событий. Примеры.
- •Вероятность. Классическое определение вероятности. Использование формул комбинаторики. Примеры.
- •Статическое определение вероятности.
- •Формула полной вероятности. Формула Байеса. Примеры.
- •Повторение независимых испытаний. Формула Бернулли. Примеры.
- •Повторение независимых испытаний. Асимптотические формулы. Локальная и интегральная теоремы Лапласа. Примеры.
- •Дискретные случайные величины. Закон распределения. Полигон распределения. Примеры построения дискретной случайной величины.
- •Числовые хар-ки дискретной случайной величины: математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическое отклонение. Примеры.
- •Свойства математического ожидания и дисперсии. Математическое ожидание и дисперсия среднего значения. Примеры.
- •Биномиальное распределение. Распределение Пуассона. Геометрическое распределение. Их числовые хар-ки. Примеры.
- •Непрерывная случайная величина. Функции распределения. Плотность вероятностей. Их свойства. Вероятность попадания в заданный интервал. Примеры.
- •Числовые хар-ки непрерывной случайной величины: математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, мода, медиана. Примеры.
- •Равномерное распределение. Нормальное распределение. Функции Гаусса и Лапласа. Их числовые хар-ки. Примеры.
- •Вероятность попадания в заданный интервал нормально распределенной случайной величины. Отыскание интервала по заданной вероятности. Примеры.
- •Понятие о центральной предельной теореме Ляпунова.
- •Понятие о случайном процессе. Система массового обслуживания как случайный процесс.
- •Случайный процесс со счетным множеством состояний. Виды. Система массового обслуживания с необратимыми и обратимыми переходами состояний.
- •Поток событий. Простейший поток и его свойства. Виды потоков событий.
- •Марковский случайный процесс.
- •Понятие о методе Монте-Карло.
- •Математическая статистика. Генеральная и выборочная совокупности. Репрезентативность выборки. Вариационные ряды. Полигон и гистограмма. Примеры.
- •Оценка числовых хар-к. Состоятельность, несмещенность и эффективность оценок. Оценка математического ожидания. Примеры.
- •Выборочная и исправленная дисперсии. Другие хар-ки вариации данных. Исправленная дисперсия среднего значения. Примеры.
- •Интервальные оценки. Доверительный интервал для оценки математического ожидания. Распределение Стьюдента.
- •Статистическая, корреляционная и функциональная зависимости. Уравнения регрессии. Примеры.
- •Коэффициент корреляции и его свойства. Нахождение уравнений регрессии по корреляционной таблице. Примеры.
Основные понятия теории вероятностей: испытание, событие. Классификация событий. Полная группа событий. Примеры.
Событие - рез-т испытания. Виды: 1)достоверное (соб., кот. обязательно произойдет, если будет осуществлена определенная сов-ть условий S), 2)невозможное (соб.кот заведомо не произойдет, если будет осуществлена сов-ть условий S), 3)случайное (соб.кот. при осуществлении сов-ти условий S м либо произойти, либо нет), 4) 2 события назыв. противоположными, если они явл. несовместными и одно из них происходит, например: стрелок стреляет по мишени, разделенной на 4 области, выстрел-это испытание, попадание в определенную область мишени - это событие. Классификация случайных событий: 1)события назыв совместными, если появление одного из них не исключает появление других событий в одном и том же испытании, и несовместными в противном случае. Пр: а)брошена монета, появление «герба» исключает появление надписи, события «появился герб» и «появилась надпись» - несовместные. б)при подбрасывании игральной кости выпадение числа 4 и выпадение четного числа - совместные события. Несколько событий образуют полную группу, если в рез-те испытания появится хотя бы одно из них, т.е. появление хотя бы одного из событий полной группы есть достоверное событие. Если события, образующие полную группу, попарно несовместны, то в рез-те испытания появится одно и только одно из этих событий. Пр: Стрелок произвел выстрел по цели, обязательно произойдет одно из след.событий: попадание, промах. Эти 2 несовместных события образуют полную группу. 2)события назыв равновозможными, если есть основание считать, что ни одного из них не явл. более возможным, чем другое. Пр: появление того или иного числа очков на брошенной игральной кости - равновозможные события, т.к. предполагается, что игральная кость изготовлена из однородного материала, имеет форму правильного многогранника и наличие очков не оказывает влияние на выпадение любой грани. 3)Соб. А назыв. благоприятствующим событию В, если наступление события А влечет за собой наступление события В. 4)равносильные события - события А и В, причем А влечет за собой В и наоборот (А=В).Сумма событий А и В – событие, состоящее в наступлении хотя бы одного из событий А или В (А+В). Разность событий А и В - событие, состоящее в том что А происходит, а В нет (А/В). Произведение событий А и В - событие, состоящее в наступление обоих событий А и В(АВ).
Вероятность. Классическое определение вероятности. Использование формул комбинаторики. Примеры.
Вер-ть
- мера возможностей наступления случайного
события. Вер-тью события А назыв отношение
числа благоприятствующих этому событию
исходов (т.е. элементарных исходов, в
кот интересующее нас событие наступает)
к общему числу всех равновозможных
несовместных элементарных исходов (ЭИ
- каждый из возможных рез-тов испытания),
образующих полную группу: Р(А)=
,
где m-число
элементарных исходов, благоприятствующих
А; n-число
всех возможных элементарных исходов
испытания. Св-ва вер-ти:1)
вер-ть достоверного события равна 1(если
событие достоверно, то каждый элементарный
исход испытания благоприятствует
событию, m=n)
Р(А)=
=
=1.
2) вер-ть невозможного события равна
0(если событие невозможно, то ни один из
элементарных исходов не благоприятствует
событию m=0)
Р(А)=
=
=0.
3) вер-ть случайного события есть
положительное число, заключенное между
0 и 1(случайному событию благоприятствует
лишь часть из общего числа элементарных
исходов испытания 0<m<n,
0<
<1)
0<P(A)<1.
Формулы комбинаторики:1) Перестановки
- комбинации, состоящие из одних и тех
же n
различных элементов и отличающиеся
только порядком их расположения. Число
всех возможных перестановок
,
где n!=1*2*3…n
Пр:
сколько
трехзначных чисел можно составить из
цифр 1,2,3, если каждая цифра входит в
изображение числа только 1 раз:
=3!=1*2*3=6.
2)Размещения - комбинации, составленные
из n
различных элементов по m
элементов, кот отличаются либо составом
элементов, либо их порядком. Число всех
возможных размещений:
=n(n-1)(n-2)…(n-m+1)
Пр: Сколько м составить сигналов из 6
флажков различного цвета, взятых по 2?
=6*5=30.
3)Сочетания - комбинации, составленные
из n
различных элементов по m
элементов, кот отличаются хотя бы одним
элементом
=
.
Пр: сколькими способами можно выбрать
2 детали из ящика, содержащего 10 деталей?
=
=45;
числа размещений, перестановок и
сочетаний связаны равенством:
=