- •Классическое определение вероятности.
- •2 Основные правила и формулы комбинаторики: перестановки, размещения, сочетания.
- •Выборки элементов с повторениями
- •3 Случайные события и алгебра событий. Непосредственное вычисление вероятностей
- •4 Основные теоремы теории вероятностей.
- •Случайные величины (дискретные и непрерывные). Закон распределения дискретной случайной величины.
- •Пространство элементарных событий
- •Алгебра событий
- •Вероятность
- •Определение случайной величины
- •Классификация
- •Методы описания
- •Функция распределения вероятностей случайной величины. Плотность распределения.
- •Законы равномерного и нормального распределений
- •Свойства
- •Моделирование нормальных случайных величин
- •Центральная предельная теорема
- •I b Законы равномерного распределений
- •II b Равномерный закон распределения.
- •Вероятность попадания в заданный интервал нормальной случайной величины
- •Числовые характеристики случайных величин.
- •10 Схема повторных испытаний. Формула Бернулли. Предельные теоремы в схеме Бернулли (Пуассона, Муавра-Лапласа).
- •Предмет и основные задачи математической статистики.
- •Классификация статистической информации.
- •Классификация статистических методов
- •Понятия “генеральная совокупность”, “выборочная совокупность” и “репрезентативная совокупность ”. Способы выбора из генеральной совокупности.
- •Статистическое распределение выборки. Эмпирическая функция распределения. Графическое изображение статистического распределения.
- •Числовые характеристики распределений: мода, медиана, среднее.
- •Числовые характеристики распределений: генеральная средняя и дисперсия; выборочная средняя и дисперсия.
- •1.2.Выборочная средняя.
- •1.3. Генеральная дисперсия.
- •1.4.Выборочная дисперсия.
- •Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Выборочное уравнение регрессии. Отыскание параметров выборочного уравнения прямой линии среднеквадратичной регрессии.
- •Элементы теории корреляции. Коэффициент корреляции Пирсона.
- •9 Элементы теории корреляции. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.
- •В каких случаях можно обойтись без ранжирования
- •10 Точечные оценки параметров распределенияи методы их нахождения. Метод моментов.
- •4.1. Точечная оценка параметров распределения
- •Преимущества и недостатки метода
- •11 Точечные оценки параметров распределения и методы их нахождения. Понятие о методе наименьших квадратов. Метод наименьших квадратов (расчёт коэффициентов)
- •Интервальные оценки. Построение доверительного интервала для оценки математического ожидания при известной дисперсии.
Теория вероятностей
Классическое определение вероятности.
Вероятность – одно из основных понятий теории вероятностей. Существует несколько определений этого понятия. Приведем определение, которое называют классическим.
Пусть в урне содержится 6 одинаковых, тщательно перемешанных шаров, причем 2 из них красные, 3-синие и 1-белый. Очевидно, возможность вынуть наудачу из урны цветной (т.е. красный или синий) шар больше, чем возможность извлечь белый шар. Можно ли охарактеризовать эту возможность числом? Оказывается, можно. Это число и называют вероятностью события (появление цветного шара). Таким образом, вероятность есть число, характеризующее степень возможности появления события.
ОПРЕДЕЛЕНИЕ (классическое определение вероятности). Вероятностью события А называют отношение числа благоприятствующих этому событию исходов к общему числу всех равновозможных несовместных элементарных исходов, образующих полную группу.
Итак, вероятность события А определяется формулой:
(1)
где m – число элементарных исходов, благоприятствующих А; n – число всех возможных элементарных исходов испытания.
Пример 1 Найти вероятность события А={появление не менее пяти очков при одном бросании игральной кости}.
Используем формулу (1). В нашем случае число возможных исходов n=6, а число, благоприятствующих этому событию исходов, m=2. То есть P(A)=2/6=1/3. Итак, вероятность появления не менее пяти очков при одном бросании игральной кости равна 0.33 или 1/3
Из определения вероятности вытекают следующие ее свойства:
Свойство 1. Вероятность достоверного события равна единице.
Действительно, если событие достоверно, то каждый элементарный исход испытания благоприятствует событию. В этом случае m=n, следовательно, P(A)=m/n=n/n=1
Свойство 2. Вероятность невозможного события равна нулю.
В этом случае m=0, следовательно, P(A)=m/n=0/n=0
Свойство 3. Вероятность случайного события есть положительное число, заключенное между нулем и единицей.
Действительно, случайному событию благоприятствует лишь часть из общего числа элементарных исходов испытания. В этом случае 0<m<n, значит 0<m/n<1, следовательно,
0<P(A)<1
Итак, вероятность любого события удовлетворяет двойному неравенству
0 P(A) 1
2 Основные правила и формулы комбинаторики: перестановки, размещения, сочетания.
Большинство комбинаторных задач решается с помощью двух основных правил - правила суммы и правила произведения.
Правило суммы. Если некоторый объект можно выбрать способами, а другой объект можно выбрать способами, то выбор "либо , либо " можно осуществить способами.
Правило произведения. Если объект можно выбрать способами, а после каждого такого выбора другой объект можно выбрать (независимо от выбора объекта способами, то пары объектов и можно выбрать способами.
имея по элементов, выбранных из числа данных элементов, отличаются одна от другой либо составом элементов, либо порядком их расположения.
Число размещений из элементов по обозначим Используя основное правило комбинаторики, получаем
Если , то - число таких размещений, которые отличаются только порядком расположения элементов. Такие размещения называются перестановками. Их число находится по формуле
Выборки из элементов, взятых из данных , отличающихся только составом элементов, называются сочетаниями из элементов по . Число таких сочетаний находится