- •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
Свойства плотности распределения
1. f(x) – неотрицательная функция, т. е. .
Пояснение: это следует из того, плотность распределения есть производная от неубывающей функции . Геометрически: вся кривая распределения лежит не ниже оси абсцисс.
2. Условие нормировки: интеграл в бесконечных пределах от плотности распределения равен 1: . (4) Доказательство
Подставим в равенство (3) , учитывая, что : .
Геометрически данное свойство означает следующее: полная площадь, ограниченная кривой распределения и осью абсцисс равна единице.
Пример 1. Дана функция распределения НСВ Х: .
Найти 1) коэффициент а, 2) плотность распределения f(x), 3) , построить графики функций и f(x).
Решение.
1) Т. к. – непрерывная функция, то при х = 1 должно выполняться равенство, что ах2 =1. То есть а12 =1. Отсюда, а = 1.
2) f(x) = , тогда .
3) 1 способ: (0,25; 0,5) входит в интервал (0; 1). По свойству 6 функции распределения:
.
2 способ. Можно было найти по формуле (1) с помощью плотности распределения:
.
Пример 2. Пусть НСВ Х подчинена закону распределения с плотностью
Найти 1) коэффициент а, 2) функцию распределения F(x), 3) , 4) построить графики функций и f(x).
Решение.
1) Для нахождения коэффициента а воспользуемся условием нормировки (4):
.
2) Найдем функцию распределения по формуле (3): .
Если , то , следовательно .
Если , то .
Если , то .
Итак,
3) можно найти двумя способами,. .
1 способ: По свойству 6 функции распределения:
.
2 способ. Можно было найти по формуле (1) с помощью плотности распределения:
.
Вывод:
Законы распределения |
|
ДСВ |
НСВ |
1. Ряд распределения (графически – многоугольник распределения). |
1. Функция распределения F(x). |
2. Функция распределения F(x). |
2. Плотность распределения f(x) (графически – кривая распределения). |
П. 4. Числовые характеристики случайных величин, их роль и назначение
Определение 38. Характеристики, назначение которых – выразить в сжатой форме наиболее существенные особенности распределения, называются числовыми характеристиками СВ.
Они не характеризуют СВ полностью, а указывают только отдельные числовые параметры, например, какое-то среднее значение, около которого группируются возможные значения СВ; какое-либо число, характеризующее степень разбросанности этих значений относительно среднего и т. д.
Пп 1. Характеристики положения (математическое ожидание, мода, медиана)
Данные характеристики характеризуют положение СВ на числовой оси, т. е. указывают некоторое среднее, ориентировочное значение, около которого группируются все возможные значения случайной величины.
Например, 1) среднее время работы, 2) средняя точка попадания смещена относительно цели на 0,3 м вправо…
Разберем эти характеристики подробнее.