- •Комбинаторные формулы
- •Теорема умножения вероятностей
- •Числовые последовательности
- •Бесконечно большие и бесконечно малые последовательности
- •Сходящиеся последовательности. Свойства сходящихся последовательностей
- •1.3. Число «е»
- •1.2.2. Объем шара и пирамиды
- •Геометрические приложения определённого интеграла Вычисления площадей плоских фигур
- •Случайные величины.
- •3.1. Закон распределения дискретной случайной величины
- •3.2. Закон распределения непрерывной случайной величины. Плотность распределения вероятности.
- •§1. Понятие случайной величины. Закон распределения случайной величины
- •Закон распределения дискретной случайной величины. Многоугольник распределения
- •1.7.1 Формула Бернулли
- •1.7.2 Наивероятнейшее число успехов.
- •Нормальный закон распределения.
- •Совместное распределение двух случайных величин.
- •3 Ряд распределения, многоугольник распределения
Геометрические приложения определённого интеграла Вычисления площадей плоских фигур
Пусть функция f(x) непрерывна на отрезке . Если при этомf(x) на этом отрезке, то площадь S криволинейной трапеции, ограниченной линиями y=f(x), y=0, x=a, x=b, выразится с помощью интеграла:
Замечания:
1. Если же на, то –f(х) на этом отрезке. Поэтому площадь S соответствующей криволинейной трапеции находится по формуле
или
Наконец, если линия y=f(x) пересекает ось Ох, то отрезок надо разбить на части, в пределах которыхf(x) не меняет знака, и к каждой части применить ту из формул, которая ей соответствует.
2. Площадь криволинейной фигуры, ограниченной сверху графиком функции y2=f2(x), снизу – графиком функции y1=f1(x), слева и справа прямыми x=a, x=b, вычисляется по формуле:
3. Площадь криволинейной фигуры, ограниченной справа графиком функции x2=2(y), слева – графиком функции x1=1(y), снизу и сверху прямыми y=c, y=d, вычисляется по формуле:
Пример 11. Найти площадь плоской фигуры, ограниченной графиком функции y = sinx и осью абсцисс при условии .
Решение: Разобьём отрезок на два отрезка:и. На первом из них sinx, на втором sinx. Тогда, используя формулы, находим искомую площадь:
Вычисление объёмов
Если тело образовано вращением вокруг оси Ох криволинейной трапеции, ограниченной непрерывной кривой y=f(x) (), осью Ох и прямыми x=a, x=b (a<b), то
или
Вокруг Оу:
Пример 12 Найти объем тела, полученного вращением y=tgx вокруг оси Ox, .
Решение:
Дискретные и непрерывные случайные величины. Математическое ожидание СВХ и его вычисления. Примеры с игральными костями и монетами.
Случайные величины.
В математике величина – это общее название различных количественных характеристик предметов и явлений. Длина, площадь, температура, давление и т.д. – примеры различных величин.
Величина, которая принимает различные числовые значения под влиянием случайных обстоятельств, называется случайной величиной. Примеры случайных величин: 1) число больных, ожидающих приема у врача, 2) точные размеры внутренних органов людей и т.д.
Различают дискретные и непрерывные случайные величины.
Случайная величина называется дискретной, если она принимает только определенные отделенные друг от друга значения, которые можно установить и перечислить.
Примеры: 1) число студентов в аудитории – может быть только целым положительным числом:0,1,2,3,4….. 20…..
2) цифра, которая появляется на верхней грани при бросании игральной кости – может принимать лишь целые значения от 1 до 6.
3) относительная частота попадания в цель при 10 выстрелах - ее значения:0; 0,1; 0,2; 0,3 ….. 1
4) число событий, происходящих за одинаковые промежутки времени: частота пульса, число вызовов скорой помощи за час, количество операций в месяц с летальным исходом и т.д.
Случайная величина называется непрерывной, если она может принимать любые значения внутри некоторого интервала, который иногда имеет резко выраженные границы, а есди они не известны, то считают, что значения случайной величины Х лежат в интервале (-; ).. К непрерывным случайным величинам относятся, например, температура, давление, вес и рост людей, размеры форменных элементов крови, рН крови и т.п.
Понятие случайной величины играет определяющую роль в современной теории вероятностей, разработавшей специальные приемы перехода от случайных событий к случайным величинам.
Если случайная величина зависит от времени, то можно говорить о случайном процессе.