- •Предмет теории вероятностей. Испытание. Классификация событий.
- •Комбинаторика. Основные формулы комбинаторики.
- •Классическое определение вероятности. Свойства вероятности.
- •Относительная частота. Устойчивость относительных частот. Статистическое определение вероятности.
- •Несовместные события. Сумма несовместных событий. Теорема сложения несовместных событий.
- •Совместные события. Сумма совместных событий. Теорема сложения совместных событий.
- •Полная группа событий. Теорема о сумме событий, образующих полную группу.
- •8. Зависимые события. Произведение событий. Теорема умножения вероятностей зависимых событий.
- •9. Независимые события. Произведение событий. Теорема умножения вероятностей независимых событий.
- •Вероятность появления хотя бы одного события.
- •11. Формула полной вероятности. Формулы Байеса.
- •12. Схема Бернулли. Теорема Бернулли, следствия.
- •13. Локальная теорема Лапласа. Функция (х), ее свойства.
- •14. Интегральная теорема Лапласа. Функция ф(х), ее свойства.
- •15. Теорема Пуассона, следствия.
- •16. Вероятность отклонения относительной частоты появления события от его вероятности в независимых испытаниях.
- •17. Вероятность отклонения числа появлений события от произведения (np) в независимых испытаниях.
- •Наивероятнейшее число появления события.
- •19. Случайные величины, их виды. Закон распределения вероятностей случайной величины, способы задания.
- •20. Равномерное дискретное распределение, его числовые характеристики.
- •21. Биномиальное распределение, его числовые характеристики.
- •22. Пуассоновское распределение, его числовые характеристики.
- •23. Геометрическое распределение, его числовые характеристики.
- •24. Гипергеометрическое распределение, его числовые характеристики.
- •25. Функция распределения f(х), ее свойства.
- •26. Плотность распределения вероятностей f(х), ее свойства.
- •27. Нахождение функции распределения по известной функции плотности.
- •28. Математические операции над случайными величинами.
- •29. Числовые характеристики случайных величин.
- •30. Математическое ожидание дискретной случайной величины, его вероятностный смысл.
- •Свойства математического ожидания.
- •32. Дисперсия дискретной случайной величины. Формула для вычисления.
- •33. Свойства дисперсии. Среднее квадратическое отклонение.
- •Числовые характеристики непрерывных случайных величин, их свойства.
- •35. Равномерное непрерывное распределение, его числовые характеристики.
- •36. Показательное распределение, его числовые характеристики.
- •37. Нормальное распределение, его числовые характеристики.
- •38. Нормальная кривая, ее свойства. Влияние параметров нормального распределения на вид нормальной кривой.
- •39. Вероятность попадания в заданный интервал нормальной случайной величины.
- •40. Вероятность заданного отклонения нормально распределенной случайной величины. Правило трех сигм.
- •41. Неравенство Маркова.
- •42. Неравенство Чебышева.
- •43. Закон больших чисел в форме Чебышева.
- •44. Генеральная и выборочная совокупности. Виды выборки. Способы отбора.
- •45. Статистическое распределение выборки. Полигон и гистограмма.
- •46. Эмпирическая функция распределения, ее свойства.
- •47. Статистические оценки параметров распределения. Несмещенные, эффективные и состоятельные оценки.
- •48. Выборочная дисперсия. Формула для вычисления дисперсии.
- •49. Точность оценки, доверительная вероятность, доверительный интервал.
- •50. Доверительный интервал для оценки математического ожидания нормального распределения при известном и неизвестном среднем квадратическом отклонении.
- •51. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Основные задачи теории корреляции.
- •52. Уравнение прямой линии регрессии.
- •53. Свойства выборочного коэффициента корреляции.
- •54. Статистическая гипотеза. Статистический критерий.
- •55. Ошибки первого и второго рода, уровень значимости.
- •56. Критическая область и область принятия гипотезы. Критические точки.
- •57. Методика вычисления теоретических частот нормального распределения для интервального ряда.
- •58. Методика вычисления теоретических частот нормального распределения для дискретного ряда.
- •59. Проверка гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности.
- •60. Проверка гипотезы о значимости коэффициента корреляции.
9. Независимые события. Произведение событий. Теорема умножения вероятностей независимых событий.
Независимые события – события, при появлении одного из которых в-ть появления другого не меняется.
Несколько событий называют независимыми в совокупности, если независимы каждые 2 из них и независимы каждое событие и все возможные произведения остальных.
НАПР. Если события А1, А2, А3 независимы в совокупности, то независимы события А1 и А2, А1 и А3, А2 и А3, А1 и А2А3, А2 и А1А3, А3 и А1А2.
ПРОИЗВЕДЕНИЕМ событий А1, А2, …, Аn наз-ся такое событие, которое предполагает совместное появление всех этих событий А1, А2, Аn.
ТЕОРЕМА «О произведении независимых событий». В-ть произведения 2ух независимых событий равна произведению в-тей этих событий.
Р(АВ)=Р(А)*Р(В)
ДОК-ВО. Т.к. события А и В – независимы, то Ра(В)=Р(В) и Рв(А)=Р(А).
Тогда по ТЕОР. «О в-ти произведения зависимых событий» имеем:
Р(АВ) = Система: Р(А)*Ра(В)=Р(А)*Р(В) и Р(В)*Рв(А)=Р(В)*Р(А).
СЛЕДСТВИЕ. В-ть совместного появления нескольких событий, независимых в совокупности, равна произведению в-тей этих событий. Р(А1,А2…Аn) = Р(А1)*Р(А2)*…*Р(Аn).
Вероятность появления хотя бы одного события.
Пусть в результате испытания могут появиться n событий А1, А2, Аn независимых в совокупности. Тогда событие А = А1+А2+…+Аn+А1А2+А1А3+…+Аn-1An+…+A1A2*An будет обозначать следующее: произошло хотя бы одно из событий А1, А2…Аn.
ТЕОРЕМА. В-ть появления хотя бы одного события из событий А1…Аn, независимых в совокупности, равна разнице м/д единицей и произведением в-тей противоположных событий А1|, A2|, An|.
Р(А) = 1 – Р(А1|)*P(A2|)*…*P(An|) или P(A) = 1 – q1*q*qn
ДОК-ВО. Т.к. события А и А1|*A2|*…*An| противоположны, то Р(А)+Р(А1|*A2|*…*An|)=1.
Тогда Р(А) = 1 - Р(А1|*A2|*…*An|). Т.к. события независимы в совокупности, то Р(А) = 1 – Р(A1|)*P(A2|)*P(An|).
ЗАМЕЧАНИЕ. Если в-ти наступления всех событий А1, А2, Аn совпадают, т.е. Р(А1)=Р(А2)=Р(Аn), тогда формула примет вид Р(А)=1-q^n.
11. Формула полной вероятности. Формулы Байеса.
Пусть событие А может наступить при условии появления одного из несовместных событий (гипотез) Н1, Н2…, Нn, образующих полную группу. Пусть известны в-ти этих гипотез и условные вероятности Рн1(А), Рн2(А),…, Рнn(A).
Постановка задачи: какова в-ть появления событии А?
ТЕОРЕМА. В-ть события А, которое может наступить лишь при условии появления одной из попарно несовместных гипотез Н1, Н2,…, Нn, образующих полную группу, равна сумме произведений в-тей каждой из этих гипотез на соответствующую условную в-ть события А.
ФОРМУЛА ПОЛНОЙ В-ТИ: Р(А) = Р(Н1)Рн1(А)+Р(Н2)Рн2(А)+…+Р(Нn)Рнn(А), где СУММА Р(Н)=1.
ДОК-ВО. Т.к. событие А наступает при условии наступления одной из гипотез, то появление события А означает осуществление одного из следующих событий Н1А, Н2А, …, НnА.
Тогда по теореме сложения вероятностей: Р(А)=Р(АН1+АН2+АНn)=Р(АН1)+Р(АН2)+Р(АНn).
По теореме умножения вероятностей зависимых событий имеем Р(Н1А) = Р(Н1)Рн1(А); Р(Н2А) = Р(Н2)Рн2(А); Р(НnА) = Р(Нn)Рнn(А).
Р(А) = Р(Н1)Рн1(А)+Р(Н2)Рн2(А)+…+Р(Нn)Рнn(А).
НАПР. Имеются 2 урны с шарами. В 1ой урне 5 белых и 7 черных шаров, во 2ой – 3 белых и 5 черных. Выбирается урна, из неё извлекается шар. Какова в-ть того, что он белый?
РЕШ-Е. 1. Исп.: сначала выбирается урна, затем извлекается шар. 2. Событие А: шар белый. Гипотеза Н1: выбирается 1ая урна. Гипотеза Н2: выбирается 2ая урна. 3. Р(А) = Р(Н1)Рн1(А)+Р(Н2)Рн2(А).
Р(Н1) = 0,5, Р(Н2) = 0,5. Сумма Р(Н) = 1.
Рн1(А) = 5/12; Рн2(А) = 3/8.
Р(А) = 0,5*5/12+0,5*3/8=19/48.
ФОРМУЛЫ БАЙЕСА
Пусть в результате испытания стало известно, что событие А произошло.
Постановка задачи: определить, как изменились в-ти гипотез Ра(Н1), Ра(Н2), Ра(Нn).
Найдем условную в-ть Ра(Н1).
По т. умножения имеем Р(АНi) = Р(А)Ра(Нi) = Р(Нi)Рнi(А).
Отсюда Ра(Нi) = Р(Нi)Рнi(А)/Р(А). Заменив знаменатель формулой полной в-ти получаем ФОРМУЛУ БАЙЕСА: Ра(Н) = Р(Нi)Рнi(А)/ Р(Н1)Рн1(А)+Р(Н2)Рн2(А)+…+Р(Нn)Рнn(А).
НАПР. Имеются 3 группы студентов. 1-24ст., 2-36, 3-40.
В 1ой группе экзамен сдали на 5ку 6 ст., во второй – 6, в третьей – 4.
Сначала всех студентов собрали, а потом выбрали одного. Выбран отличник. Найти в-ть того, что отличник из 1ой группы.
РЕШ-Е. 1. Испытание: сначала студентов собирают вместе, затем выбирают одного. 2. Событие А: выбран отличник. Гипотеза Н1: студент 1ой гр. Гипотеза Н2: студ 2ой гр. Гипотеза Н3: студ 3ей гр.
3. Ра(Нn) = Р(Нi)Рнi(А)/Р(А).
Р(Н1) = 24/100, Р(Н2) = 36/100, Р(Н3) = 40/100. Ра(Н1) = 6/24, Ра(Н2) = 6/36, Ра(Н3) = 1/10. Ра(Н1) = 0,24*0,25/0,16 = 0,375.