- •Теория вероятностей
- •§ 1. Предмет теории вероятностей
- •§ 2. Случайные события или исходы. Множество элементарных событий. Основные понятия
- •Примеры на построение множества ω.
- •Алгебраические операции над событиями
- •Диаграмма Венна.
- •Свойства операций
- •§ 3. Различные подходы к определению вероятности
- •П. 1. Аксиоматическое определение вероятности
- •П. 2. Классическое определение вероятности
- •Решение.
- •Решение.
- •Пп. 1. Комбинаторный метод вычисления вероятностей в классической схеме
- •Решение.
- •Решение.
- •Решение.
- •Решение.
- •Решение.
- •Решение.
- •Решение.
- •Решение.
- •Решение.
- •Пп. 2. Геометрические вероятности в классической схеме
- •Решение.
- •П. 3. Статистическое определение вероятности
- •§ 4. Основные теоремы теории вероятностей п.1. Теоремы сложения вероятностей
- •Доказательство.
- •Доказательство (методом математической индукции).
- •Доказательство.
- •Доказательство.
- •Решение.
- •Д оказательство (геометрическое)
- •П.2. Теоремы умножения вероятностей
- •Доказательство.
- •Решение.
- •Решение.
- •§ 5. Формулы полной вероятности и формула Байеса п. 1. Формула полной вероятности (следствие обеих основных теорем сложения и умножения)
- •Решение.
- •П. 2. Формула Байеса (Бейеса) (следствие теоремы умножения и формулы полной вероятности)
- •Решение.
- •§ 6. Последовательность независимых испытаний п. 1. Независимые испытания
- •П. 2. Формулы Бернулли.
- •Решение.
- •Решение.
- •Замечания.
- •Решение.
- •П. 3. Предельные теоремы в схеме Бернулли
- •Решение.
- •Решение.
- •Доказательство.
- •Решение.
- •П. 4. Наивероятнейшее число появления события в независимых испытаниях
- •Решение.
- •§ 7. Случайные величины п. 1. Основные определения
- •П. 2. Законы распределения случайных величин. Законы распределения дискретных случайных величин. Функция распределения
- •Формы закона распределения дсв.
- •Решение.
- •Решение.
- •3. Функция распределения – универсальный закон распределения (для дсв и нсв).
- •Свойства f(X).
- •Доказательство.
- •Графики функции распределения.
- •Решение.
- •Решение.
- •П. 3. Плотность распределения вероятностей нсв
- •Свойства плотности распределения
- •2. Условие нормировки: интеграл в бесконечных пределах от плотности распределения равен 1: . (4) Доказательство
- •Решение.
- •Решение.
- •П. 4. Числовые характеристики случайных величин, их роль и назначение
- •Пп 1. Характеристики положения (математическое ожидание, мода, медиана)
- •1. Математическое ожидание или среднее значение случайной величины
- •2. Мода случайной величины
- •3. Медиана случайной величины
- •Пп 2. Моменты
- •Доказательство.
- •И эксцесс
- •Решение.
- •Решение.
- •Решение.
- •П. 5. Законы распределения вероятностей дискретных случайных величин: биномиальный, Пуассона, гипергеометрический. Пп 1. Биномиальное распределение
- •Решение.
- •Пп 2. Распределение Пуассона
- •Решение.
- •Решение.
- •Пп 3. Гипергеометрическое распределение
- •Решение.
- •П. 6. Законы распределения вероятностей непрерывных случайных величин: равномерный, показательный, нормальный Пп 1. Равномерное распределение или закон равномерной плотности
- •Решение.
- •Пп 2. Показательное или экспоненциальное распределение
- •Решение.
- •Пп 3. Нормальный закон распределения
- •Смысл параметров m и σ
- •Решение.
- •§ 8. Системы случайных величин или случайные векторы п. 1. Основные понятия.
- •П. 2. Законы распределения свдт и свнт
- •Закон. Таблица распределения – закон распределения свдт.
- •Решение.
- •Решение.
- •Закон. Функция распределения – закон распределения свдт и свнт.
- •Решение.
- •3. Плотность распределения (для свнт)
- •Решение.
- •Решение.
- •П. 4. Плотности распределения отдельных величин, входящих в систему. Равномерное и нормальное распределения. Условные законы распределения
- •Решение.
- •Решение.
- •П. 5. Числовые характеристики системы. Корреляция. Линии регрессии
- •Решение.
- •Решение.
- •Решение.
- •Решение.
- •§ 9. Закон больших чисел. Предельные теоремы теории вероятностей
Примеры на построение множества ω.
Задание. Построить множество элементарных событий Ω опыта и заданное множество А.
Пример 1. Опыт состоит в однократном подбрасывании монеты. Событие А = {выпадение орла}.
Решение. Элементарные исходы: ω1 ={выпадение орла}, ω2 ={выпадение решки}. Множество элементарных событий опыта Ω = {ω1, ω2}. Событие А = {ω1}.
Пример 2. Опыт состоит в троекратном подбрасывании монеты. Событие А = {не более одного раза выпала решка}.
Решение. Обозначим О – выпадение орла, Р – выпадение решки. Элементарные исходы опыта: ω1 ={ООО}, ω2 ={ООР}, ω3 ={ОРО}, ω4 ={РОО}, ω5 ={РОР}, ω6 ={ОРР}, ω7 ={РРО}, ω8 ={РРР}. Множество элементарных событий опыта Ω = {ω1, ω2, ω3, ω4, ω5, ω6, ω7, ω8}. Событие А = {ω1, ω2, ω3, ω4}.
Пример 3. Опыт состоит в стрельбе по плоской мишени. Событие А = {попадание в определенную точку}.
Решение. Введем в плоскости мишени прямоугольную декартовую систему координат. Каждому исходу – попаданию в определенную точку - поставим в соответствие координаты (х, у) точки. Тогда множество элементарных событий опыта , событие А = {(х1, у1)}.
Пример 4. Опыт состоит в оценивании студентов на экзамене. Событие А = {студент сдал экзамен}.
Решение. Множество элементарных событий Ω = {2, 3, 4, 5}. Событие А = {3, 4, 5}.
Пример 5. Опыт состоит в работе телефонной станции. Событие А = {поступило 3 звонка}.
Решение. Множество все элементарных событий
Алгебраические операции над событиями
Так как события отождествляются с множествами, то над событиями можно совершать все операции, выполняемые над множествами.
Множества |
События |
Множество А является подмножеством множества В: |
Событие А влечет за собой событие В, то есть В происходит всякий раз, как происходит А. Обозначение: |
Множества А и В эквивалентны: |
Событие А тождественно или равносильно событию В. Это возможно тогда и только тогда, когда и (оба наступают или нет). Обозначение: А = В |
Объединение множеств: |
Сумма событий, то есть событие, состоящее в наступлении хотя бы одного из них. Обозначение: А + В (знак«+» - логическое «или») |
Пересечение множеств: |
Произведение событий, то есть событие, состоящее в совместном наступлении обоих событий А и В. Обозначение: ( знак « » - логическое «и») |
Разность множеств: |
Разность событий, то есть событие, состоящее в том, что А произошло, а В нет. Обозначение: . |
Дополнение множества А до множества Ω: |
Противоположное событие, то есть событие А не происходит. Обозначение: , где . |
Примеры.
Диаграмма Венна.
В нутри квадрата, в котором две пересекающихся окружности разных радиусов, выбирается наудачу точка.
Событие А = {точка лежит внутри левой окружности}, В = {точка лежит внутри правой окружности}.
Изобразить с помощью диаграмм Венна основные алгебраические операции над событиями.
Решение.
А В
А + В
2. Опыт состоит в двукратной стрельбе по мишени. События: А = {попадание при первом выстреле}, В = {попадание при втором выстреле}. Записать в алгебре событий следующие события:
1) С = {попадание при обоих выстрелах}. Решение: С = ,
2) С1 = {попадание в цель вообще, безразлично при каком выстреле или обоих вместе}. Решение: С1 = А + В.
3) D1 = {промах при первом выстреле}. Решение: D1 = .
4) D2 = {промах при втором выстреле}. Решение: D2 = .
5) Е = {в результате двух выстрелов будет ровно одно попадание}. Решение: Е = .
6) H = {все промахи}. Решение: Н = .
3. Опыт состоит в вынимании карт из колоды. События: А = {появление карты червонной масти}, В = {появление карты бубновой масти}. Записать в алгебре событий событие С ={появление карты красной масти}.
Решение. С = А + В.