- •Пример.
- •Определение случайного события.
- •Несовместные события.
- •Вероятность случайного события.
- •Свойства вероятности
- •Классическое определение вероятности события
- •Пример.
- •Основные формулы теории вероятностей Независимость случайных событий.
- •Правило умножения вероятностей
- •Вероятность суммы событий.
- •Некоторые формулы комбинаторики. Правило сложения.
- •Правило умножения.
- •Пример.
- •Размещения и перестановки
- •Сочетания
- •Формула Пуассона
- •Формула полной вероятности.
- •Случайная величина.
- •Пример.
- •Дискретные случайные величины.
- •Непрерывные случайные величины.
- •Числовые характеристики случайных величин.
- •Свойства дисперсии.
- •Некоторые законы распределения. Биномиальный закон распределения.
- •Закон распределения Пуассона.
- •Полиномиальное распределение
- •Пример.
- •Равномерный закон распределения случайной величины.
- •Нормальный закон распределения случайной величины (закон Гаусса).
- •Стандартная форма нормального закона распределения.
- •Распределение «хи-квадрат».
- •График распределения.
- •Показательный (экспоненциальный) закон распределения.
- •Структурные характеристики распределения случайной величины.
- •Медиана.
- •Квантиль.
- •Системы случайных величин.
- •Свойства функции распределения.
- •Свойства плотности вероятности.
- •Математическое ожидание и дисперсия системы случайных величин.
- •Дисперсия двумерной случайной величины.
- •Условное математическое ожидание.
- •Свойства коэффициента корреляции.
- •Функции случайных величин. Функции одной случайной величины.
- •Функция двух случайных величин.
- •Случайные функции.
- •Свойства математического ожидания случайной функции.
- •Свойства дисперсии случайной функции.
- •Свойства корреляционной функции.
- •Свойства взаимной корреляционной функции.
- •Свойства корреляционной функции стационарной случайной функции.
- •Математическая статистика. Выборочный метод.
- •Свойства эмпирической функции распределения.
- •Статистические оценки параметров распределения. Точечные оценки.
- •Метод моментов.
- •Метод наибольшего правдоподобия.
- •Распределение дискретной случайной величины.
- •Распределение непрерывной случайной величины.
- •Распределение выборочных характеристик.
- •Пример 1.
- •Пример 2.
- •3.Распределение выборочной дисперсии.
- •Доверительные интервалы.
- •Проверка статистических гипотез.
- •1.Понятие статистической гипотезы.
- •Проверкa гипотезы о равенствt средних двух нормальных распределений с известными дисперсиями.
- •Двухвыборочный t-тест с одинаковыми и различными дисперсиями.
- •Двухвыборочный f-тест для дисперсий.
- •Парный двухвыборочный t-тест для средних значений.
- •Дисперсионный анализ.
- •Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений и с повторениями
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
Тверской государственный технический университет
Кафедра «Информационные системы»
Лекции
по курсу
«Теория вероятностей и математическая статистика»
Vetrov_48@mail.ru
Тверь 2010 г.
Случайные события.
Понятие «случайное событие» является важнейшим в теории вероятностей. Под случайным событием понимают такое событие, которое может наступить в данном опыте, а может не наступить. При этом предполагается, что исходов у данного опыта несколько и результат его заранее не известен.
Примерами таких опытов могут быть бросание монеты или кубика, розыгрыш лотерейных билетов, ожидание автобуса на остановке и т.п. Исходами в этих опытах являются соответственно: сторона, которая выпадает при бросании монеты, грань, которая выпадает при бросании кубика, номер выигравшего лотерейного билета, время ожидания автобуса.
Обозначим через Ω множество возможных исходов данного опыта. Элементы этого множества ( т.е. возможные исходы опыта) будем называть элементарными событиями, а само множество Ω - пространством элементарных событий. Если число элементарных событий, составляющих множество Ω, конечное или счетное, то их можно обозначить как 1, 2, …, j…, где j - j-тый возможный исход опыта. Тогда можно записать: Ω={j}.
Пример.
Опыт с бросанием монеты имеет два возможных исхода. Это можно записать следующим образом:
Ω={1, 2}.
Опыт с бросанием кубика имеет 6 возможных исходов (выпадение граней с номерами 1, 2, 3, 4, 5 или 6). В этом случае множество возможных исходов:
Ω={1, 2,3,4 ,5 ,6}.
Определение случайного события.
Пусть Ω конечное множество случайных элементарных событий. Случайным событием А будем называть любое подмножество множества Ω, включая и пустое множество. Очевидно, множество Ω также есть случайное событие.
Случайное событие, которое не произойдёт ни при каких условиях, будем называть невозможным случайным событием. Случайное событие, которое в результате данного опыта обязательно наступает, называют достоверным
Пример: Событие, которое заключается в том, что в результате бросания кубика выпадет четная грань, есть случайное событие. Обозначим это событие как А. Тогда А = {2,4 ,6} и А Ω = {1, 2,3,4 ,5 ,6}. Случайное событие В = {1,3 ,5} есть дополнение множества А до множества Ω. Множество Ω есть достоверное событие.
Сложение случайных событий.
Пусть А и В – два случайных события.
Суммой событий А и В называется случайное событие (А + В), которое происходит тогда и только тогда, когда происходит событие А или событие В. Этому соответствует теоретико-множественная операция объединение .
Пример.
Пусть А и В – два случайных события. Ω - результат бросаний кубика с 6 гранями. Событие А – кубик падает чётной гранью вверх.
Событие В – номер выпавшей грани больше трёх.
А={2,4 , 6}
B={4 ,5 ,6}
A+B={2,4 ,5 ,6}.
Произведение случайных событий.
Произведением случайных событий А и В будем называть событие (А×В или АВ), которое происходит тогда и только тогда, когда события А и В происходят одновременно. АВ есть совместное наступление событий А и В. Этому соответствует теоретико-множественная операция пересечения А∩В.
Пример.
Произведением событий А={2,4 , 6} и B={4 ,5 ,6}при бросании кубика является событие А×В ={4 , 6}.
Противоположное событие.
Пусть А – случайное событие.
Противоположным случайным событием называется событие (читается «не А»), которое происходит тогда и только тогда, когда не происходит событие А. Это соответствует операции дополнения множества А до множества Ω - = Ω\ А. Сумма противоположных событий есть достоверное событие.
Пример.
Для события А – кубик падает чётной гранью вверх противоположным будет событие ={1, 3 ,5} - кубик падает нечётной гранью вверх .
Несовместные события.
Будем называть события А и В несовместными, если они не могут наступить вместе в одном опыте. В противном случае события называются совместными. Например в опыте с бросанием кубика события А = {2,4 ,6} и В = {1,3,5} являются несовместными. Назовем события А1, А2, …, Аn попарно несовместными, если из i ≠ j следует несовместность Аi и Аj. Два события А и В будут несовместными если их произведение есть пустое множество.
Несколько событий А1, А2, …, Аn образуют полную группу событий, если их сумма образует пространство элементарных событий, т.е. А1 + А2 + , …, + Аn = Ω, а сами события А1, А2, …, Аn - попарно несовместные
Операции над событиями обладают следующими свойствами:
А + В = В + А, - А×В = В × А (переместительное);
(А + В) C = А C + В C, А×В + C = (А + C)× (В + C) (распределительное)
(А + В) + C = А + (В + C), (А×В)×C = А×(В×C) (сочетательный)