- •Тема 1 Элементы комбинаторики
- •1.1. Предмет комбинаторики
- •1.2. Правила комбинаторики
- •1.3.Понятие факториала
- •Пример 1.4. 1) ,
- •1.4. Перестановки
- •1.5. Размещения
- •Сочетания
- •Литература:
- •Контрольные вопросы:
- •Задания для самостоятельного решения
- •Тема 2 Случайные события и вероятности
- •2.2. Виды случайных событий
- •Каждое событие, которое может наступить в итоге опыта, называются элементарным исходом (элементарным событием, шансом).
- •2.3. Операции над событиями
- •2.4. Классическая вероятность и ее свойства
- •Статистическое определение вероятности
- •2.6. Геометрическое определение вероятности
- •2.6. Теоремы сложения и умножения вероятностей.
- •Сумма вероятностей противоположных событий равна единице:
- •Вероятность события в при условии, что произошло событие а, называется условной вероятностью события в и обозначается так: р(в/а), или ра(в).
- •2.7. Формула полной вероятности. Формула Байеса.
- •Литература:
- •Контрольные вопросы:
- •Задания для самостоятельного решения
- •Тема 3 Повторные испытания
- •3.1. Формула Бернулли
- •3.2.Локальная теорема Лапласа
- •3.3. Интегральная теорема Лапласа
- •Литература:
- •Контрольные вопросы:
- •Задания для самостоятельного решения
- •Тема 4 Случайные величины
- •4.1. Понятие случайной величины
- •4.2. Виды случайных величин.
- •4.3. Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины
- •4.4. Функция распределения.
- •Свойства функции распределения
- •4.5. Математическое ожидание случайной величины
- •Свойства математического ожидания:
- •4.6. Дисперсия случайной величины. Среднее квадратическое отклонение
- •Свойства дисперсии:
- •Литература:
- •Контрольные вопросы:
- •Задания для самостоятельного решения
- •Тема 5 Некоторые законы распределения случайных величин
- •5.1. Биноминальное распределение
- •5.2. Распределение Пуассона.
- •5.3. Равномерное распределение
- •5.4. Нормальное распределение.
- •Литература:
- •Контрольные вопросы:
- •Задания для самостоятельного решения
- •Тема 6 Двухмерные случайные величины
- •6.1. Понятие о системе нескольких случайных величин
- •6.2. Закон распределения вероятностей дискретной двумерной случайной величины
- •6.3. Функция распределения двумерной случайной величины
- •Свойства функции распределения двумерной случайной величины
- •6.4. Плотность непрерывной двумерной случайной величины
- •6.5. Числовые характеристики непрерывной системы двух случайных величин
- •Литература:
- •Контрольные вопросы:
- •Задания для самостоятельного решения
- •Тема 7 Элементы математической статистики
- •7.7.Эмпирическая функция распределения.
- •7.8. Числовые характеристики выборки.
- •7. 1. Предмет математической статистики
- •7.2.Первичная обработка выборок. Генеральная совокупность и выборка
- •7.3. Основные виды выборок
- •7.4. Способы отбора
- •7.5. Вариационный ряд
- •7.6. Графическое представление вариационных рядов
- •Гистограмма
- •Полигон частот
- •7.7.Эмпирическая функция распределения
- •7.8. Числовые характеристики выборки
- •Характеристики положения
- •Среднее арифметическое
- •Медиана
- •Характеристики рассеяния
- •Размах вариации
- •Дисперсия и стандартное отклонение
- •Коэффициент вариации
- •Коэффициент осцилляции
- •Литература:
- •Контрольные вопросы:
- •Задания для самостоятельного решения
- •Тема 8 Теория оценок
- •8.1. Статистические оценки параметров распределения
- •8.2. Несмещенные, эффективные и состоятельные оценки
- •8.3. Точность оценки, доверительная вероятность (надежность). Доверительный интервал
- •Доверительные интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения при известном .
- •Литература:
- •Контрольные вопросы:
- •Задания для самостоятельного решения
- •Тема 9 Статистические гипотезы
- •9.1. Статистическая гипотеза. Нулевая и конкурирующая, простая и сложная гипотезы
- •9.2. Сравнение двух дисперсий нормальных генеральных совокупностей
- •Литература:
- •Контрольные вопросы:
- •Задания для самостоятельного решения
- •Вопросы к экзамену
- •Эмпирическая функция распределения.
- •Числовые характеристики выборки. Характеристики положения.
- •Числовые характеристики выборки. Характеристики рассеяния.
- •Дополнительная литература
- •Содержание
Министерство сельского хозяйства и продовольствия Республики Беларусь
УО «Бобруйский государственный аграрно-экономический колледж»
В.П. Кошелева
«Теория вероятностей и
математическая статистика»
(пособие для учащихся)
Теория вероятности - это математическая наука, изучающая закономерности в случайных явлениях. Наблюдаемые нами события (явления) можно подразделить на следующие три вида: достоверные, невозможные и случайные.
Достоверным называют событие, которое обязательно произойдет, если будет осуществлена определенная совокупность условий S. Например, если в сосуде содержится вода при нормальном атмосферном давлении и температуре 20о, то событие ввода в сосуде находится в жидком состоянии? есть достоверное. В этом примере заданные атмосферное давление и температура воды составляют совокупность условий S.
Невозможным называют событие, которое заведомо не произойдет, если будет осуществлена совокупность условий S. Например, событие вода в сосуде находится в твердом состоянии заведомо не произойдет, если будет осуществлена совокупность условий S из предыдущего примера(20о, нормальное атмосферное давление).
Случайным называют событие, которое при осуществлении совокупности условий S может либо произойти, либо не произойти. Например, если брошена монет она может упасть вверх гербом или вверх надписью. Поэтому событие при бросании монеты выпал герб - случайное. Каждое случайное событие, в частности выпадение герба, есть следствие действия многих случайных причин (сила с которой брошена монета, форма монеты, вес и т.д.). Не возможно учесть влияние этих причин на результат, по сколку их число очень велико, по этому теория вероятностей не ставит перед собой задачу предсказать. Произойдет единичное событие или нет.
По-иному обстоят дело, если рассматривать случайные события, которые могут многократно наблюдаться при осуществлении одних и тех же условий S, то есть если речь идет о массовых однородных случайных событиях. Оказывается, что достаточно большое число однородных случайных событий независимо от их конкретной природы подчиняется определенным закономерностям. Установлением этих закономерностей и занимается теория вероятностей.
Следовательно, предметом теории вероятностей является изучение вероятностных закономерностей массовых однородных случайных событий.
Знание закономерностей, которым подчиняются массовые случайные события, позволяет предвидеть, как эти события будут протекать.
Методы теории вероятностей широко применяются в различных отраслях естествознания и техники: в теории надежности, теории массового обслуживания, в теоретической физике, геодезии, астрономии, теории автоматического управления и во многих других теоретических и прикладных науках. Теория вероятностей служит также для обоснования математической и прикладной статистики, которая в свою очередь используется при планировании и организации производства, при анализе технологических процессов, предупредительном и приемочном контроле качества продукции и для многих других целей.
В последние годы методы теории вероятностей все шире и шире проникают в различные области науки и техники, способствуя их прогрессу.
Тема 1 Элементы комбинаторики
Предмет комбинаторики.
Правила комбинаторики (сложения и произведения).
Понятие факториала.
Перестановки.
Размещения.
Сочетания.
1.1. Предмет комбинаторики
Комбинаторика – это раздел математики, в котором изучаются вопросы о том, сколько различных комбинаций, подчиненных тем или иным условиям, можно составить из заданных объектов. В зависимости от правил составления можно выделить три типа комбинаций: перестановки, размещения, сочетания.
Слово «комбинаторика» происходит от латинского combino — соединяю. Действительно, при получении любой комбинации мы составляем ее из отдельных элементов, последовательно соединяя их друг с другом. Чаще всего эти элементы выбираются из некоторого конечного множества.
1.2. Правила комбинаторики
Подсчитать общее число возможных комбинаций помогает одно из важнейших правил комбинаторики — правило умножения: если первый элемент в комбинации можно выбрать m способами, после чего второй элемент — n способами, то общее число комбинаций из двух элементов будет m · n .
Пример 1.1. Подсчитаем количество двузначных чисел, которые можно составить из цифр 1, 2, 3. На первое место цифру можно выбрать тремя способами, после чего на второе место — тоже тремя способами. Значит, всего таких чисел по правилу умножения будет 3 · 3 = 9. Можно проверить ответ, выписав друг за другом все эти числа в порядке возрастания:
11, 12, 13;
21, 22, 23;
31, 32, 33.
В приведенном примере выбор второй цифры никак не связан с выбором первой. Но это далеко не всегда так.
Пример 1.2. Подсчитаем количество двузначных чисел, которые можно составить из цифр 1, 2, 3 так, чтобы все цифры были различны. На первое место цифру можно выбрать тремя способами, после чего на второе место — только двумя способами (ту цифру, которая на первом месте, использовать уже нельзя). Значит, всего таких чисел по правилу умножения будет 3 · 2 = 6. Вот эти числа:
12, 13;
21, 23;
31, 32.
Теперь в каждой из трех групп только по два элемента.
В данных примерах две принципиально различные схемы выбора элементов:
а) без возращения (повторений) элементов (это значит, что отбираются либо сразу все элементов, либо последовательно по одному элементу, причем каждый отобранный элемент исключается из исходного множества);
б) с возвращением (повторением) элементов (выбор осуществляется поэлементно с обязательным возвращением отобранного элемента на каждом шаге и тщательном перемешиванием исходного множества перед следующим выбором).
Но бывают задачи, в которых после выбора одного из m объектов в качестве первого элемента комбинации нельзя однозначно сказать, сколькими способами можно выбрать второй элемент — это зависит от того, какой именно объект был выбран первым. Рассмотрим такую ситуацию на примере.
Пример 1.3. Подсчитаем количество двузначных чисел, которые можно составить из цифр 1, 2, 3 так, чтобы первая цифра была меньше второй. На первое место цифру можно выбрать тремя способами, а вот на второе место после этого:
– двумя способами, если первой цифрой была выбрана 1;
– одним способом, если 2;
– нулем способов, если 3.
Приходится применять комбинаторное правило сложения: разбить все комбинации на непересекающиеся классы, подсчитать количество комбинаций в каждом классе (например, по правилу умножения), а затем сложить эти количества.
В предыдущем примере количество комбинаций равно: 2 + 1 = 3.