- •Математика и информатика
- •Содержание
- •Часть 1. Основания математики Глава 1. Понятийный аппарат аксиоматического метода
- •1.1. Понятие аксиоматического метода
- •1.2. Аксиоматическое построение математической теории
- •1.3. Вопросы для самоконтроля по теме «Аксиоматический метод»
- •Глава 2. Основные понятия теории множеств. Основные структуры
- •2.1. Понятие множества
- •2.2. Способы задания множеств
- •2.3. Алгебра множеств
- •2.3.1. Отношения между множествами
- •2.3.2. Операции над множествами
- •2.3.3. Алгебраические свойства операций над множествами
- •2.3.4. Геометрическая интерпретация операций над множествами
- •2.4. Декартово произведение множеств. Бинарные отношения
- •2.5. Символический язык логической структуры математических предложений
- •2.6. Алгебраические операции над различными математическими объектами
- •2.7. Вопросы для самоконтроля по теме «Теория множеств»
- •Глава 3. Структуры на множестве. Комбинаторика
- •3.1. Перестановки
- •3.2. Размещения
- •3.3. Сочетания
- •3.4. Вопросы для самоконтроля по теме «Комбинаторика»
- •Часть 2. Основы теории вероятностей Глава 4. Случайные события
- •4.1. Основные понятия теории вероятностей. Виды случайных событий
- •4.2. Алгебра случайных событий
- •4.3. Определение вероятности
- •4.3.1. Классическое определение вероятности
- •4.3.2. Аксиомы теории вероятностей. Аксиоматическое определение вероятности
- •4.4. Теоремы сложения и умножения вероятностей
- •4.4.1. Сложение вероятностей несовместных событий
- •4.4.2. Умножение вероятностей независимых событий
- •4.4.3. Вероятность появления хотя бы одного события
- •4.4.4. Умножение вероятностей зависимых событий. Условная вероятность
- •4.4.5. Сложение вероятностей совместных событий
- •4.5. Формула полной вероятности
- •4.6. Формула Байеса
- •4.7. Вопросы для самоконтроля по теме «Основы теории вероятностей»
- •Глава 5. Случайные величины
- •5.1. Понятие случайной величины
- •5.2. Дискретная случайная величина
- •5.2.1. Закон распределения дискретной случайной величины
- •5.2.2. Числовые характеристики дискретных случайных величин
- •5.3. Непрерывная случайная величина
- •5.3.1. Функция распределения вероятностей и плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины
- •5.3.2. Числовые характеристики непрерывной случайной величины
- •5.3.3. Равномерный и нормальный законы распределения непрерывных случайных величин
- •5.3.4. Вероятность попадания в заданный интервал нормальной случайной величины
- •5.3.5. Вычисление вероятности заданного отклонения нормальной случайной величины
- •5.4. Вопросы для самоконтроля по теме «Случайная величина»
- •Часть 3. Элементы математической статистики Глава 6. Статистические оценки параметров распределения
- •6.1. Предмет и задачи математической статистики
- •6.2. Выборочный метод
- •6.2.1 Полигон и гистограмма
- •6.2.2. Эмпирическая функция распределения
- •6.3. Статистические оценки параметров распределения
- •6.4. Некоторые статистические распределения
- •6.4.2. Распределение Стьюдента
- •6.5. Интервальные оценки
- •6.5.1. Доверительные интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения случайной величины
- •6.5.2. Доверительные интервалы для математического ожидания при известной дисперсии
- •6.5.3. Оценка генеральной дисперсии по исправленной выборочной
- •6.5.4. Доверительные интервалы для математического ожидания при неизвестной дисперсии
- •Глава 7. Проверка статистических гипотез
- •7.1. Понятие и классификация статистических гипотез
- •7.2. Общая схема проверки гипотез
- •7.3. Статистическая проверка гипотез о параметрах распределения
- •7.4. Вопросы для самоконтроля по теме «Элементы математической статистики»
- •Часть 4. Алгоритмизация и программирование Глава 8. Основы алгоритмизации
- •8.1. Понятие и свойства алгоритма
- •8.2. Таблица блоков
- •8.3. Линейные алгоритмы
- •8.4. Ветвления
- •8.5. Циклы. Повтор с заданным количеством циклов
- •8.6. Вопросы для самоконтроля по теме «Алгоритмизация»
- •Глава 9. Программирование на Паскале
- •9.1. Конструкция языка Turbo-Pascal
- •9.1.1. Алфавит
- •9.1.2. Данные и типы данных
- •9.1.3. Стандартные функции
- •9.1.4. Арифметические, логические, символьные выражения
- •9.2. Структура программы на языке Паскаль
- •9.3. Основные операторы Паскаля
- •9.3.1. Оператор присваивания
- •9.3.2. Операторы ввода
- •9.3.3. Операторы вывода
- •9.3.4. Комментарий
- •9.4. Программы линейных алгоритмов
- •9.5. Операторы передачи управления
- •9.5.1. Оператор безусловного перехода
- •9.5.2. Операторы условного перехода
- •9.5.3. Оператор выбора варианта
- •9.6. Разветвляющийся алгоритм
- •9.7. Операторы цикла
- •9.8. Программы циклических алгоритмов
- •9.9. Массивы
- •9.9.1. Понятие и описание массива
- •9.9.2. Ввод и вывод элементов массивов
- •9.9.3. Операции с массивами
- •9.10. Вопросы для самоконтроля по теме «Программирование»
- •Литература
- •Приложениe 1
- •Приложениe 2
- •Приложениe 3
- •Математика и информатика учебное пособие
4.2. Алгебра случайных событий
Между случайными событиями и множествами существует связь. Совокупность элементарных событий можно назвать множеством (пространством) элементарных исходов, которое обозачается: . Соответственно, пространство элементарных исходов рассматривается как универсальное множество по отношению к случайным событиям. Любое случайное событие А состоит из одного и более элементарных исходов. Если элементарный исход обозначить через, тогда случайное событие А можно рассматривать как подмножество пространства:
А={|A}.
Достоверному событию соответствует всё пространство . Невозможное событие описывается пустым множеством.
Событие, состоящие в наступлении хотя бы одного из событий А или В, называется суммой(объединением) этих событий и обозначается: А+В или АВ (рис.2.1). Сумму событий можно рассматривать как объединение соответствующих множеств. Пример. Двое стреляют по мишени. Попадание в цель это событие, состоящее из суммы событий: попал первый или второй или оба стрелка.
Событие, состоящее в наступлении обоих событий: А и В, называется произведением(пересечением) событий А и В и обозначается: АВ или АВ (рис. 2.2). Произведение событий можно рассматривать как пересечение соответствующих множеств. Для совместных событий АВ. Пример. Двое стреляют по мишени. Попадание в цель сразу двух стрелков это событие, состоящее из совместного появления событий: попал первый и второй стрелок.
Событие, состоящее в том, что событие А происходит, а В не происходит, называется разностьюсобытий А и В и обозначается: А\В или А-В (рис. 2.3).
Событие, обозначаемое черезА, называется противоположным событию А, если оно происходит тогда и только тогда, когда событие А не происходит.
Пример 1.
Стрелок попал в цель – это событие А. Стрелок не попал в цель – это событиеА.
Зависимые события. Событие А происходит при условии, что событие В уже произошло,т.е. событие В включено в событие А и обозначается: В А.
Пример 2.
Абитуриентов зачисляют в ВУЗ сразу (это событие А) при условии, что они сдали все вступительные экзамены на «отлично» (это событие В).
Если А В и ВА, то события А и В называются равносильными, или эквивалентными (записывают АВ).
Если наступление события А делает невозможным наступление события В (и наоборот), то событие А и В называются несовместными или непересекающимися, в этом случае АВ=.
Пример 3.
Двое стреляют по мишени. Попадание в цель сразу двух стрелков – это событие А. Промахнулись оба стрелка – это событие В. События А и В в данном примере несовместны.
События А1, А2,..., Аkобразуют полную группу событий, если:
А1А2...Аk=;
Пример 4.
Студент сдаёт два экзамена. Возможно одно из событий: «сдан первый экзамен и не сдан второй», «не сдан первый экзамен и сдан второй», «сданы два экзамена», «не сданы два экзамена». Эти события образуют полную группу попарно несовместных событий.
Элементарными событиями или исходами называют события, удовлетворяющие трем условиям:
1) они попарно несовместны;
2) образуют полную группу;
3) равновозможны.
Операции над событиями удовлетворяют свойствам, приведённым в таблице 4.1.
Таблица 4.1
1 |
АВ = ВА; |
2 |
АВ = ВА; |
3 |
АА = А; |
4 |
АА = А; |
5 |
А=; |
6 |
А= А; |
7 |
А= А; |
8 |
А=; |
9 |
А(ВС)=(АВ)С; |
10 |
А(ВС)=(АС)В; |
11 |
А(ВС)=(АВ)АС); |
12 |
А(ВС)=(АВ)(АС); |
13 |
=. |
14 |
=. |
В результате можно устанавить соответствие между понятиями теории множеств и теории вероятностей, которое приводится в таблице 4.2.
Таблица 4.2
№ |
Теория множеств |
Терия вероятностей |
1 |
Множество |
Случайное событие |
2 |
Объединение АВ |
Сумма А+В |
3 |
Пересечение АВ |
Произведение событий АВ |
4 |
Непересекаюшиеся множества |
Несовместные события |
5 |
Разбиение |
Полный набор событий |
6 |
Дополнение |
Противоположное событие |
7 |
Универсальное множество |
Достоверное событие |
8 |
Пустое множество |
Невозможное событие |