- •Часть I. Теория вероятностей
- •Тема 1. Классическое определение вероятности…………………………………………............................4
- •Тема 2. Геометрическое и статистическое определения вероятности……………………………………8
- •Тема 3. Алгебра событий....................................................................................................................................12
- •Тема 4. Формула полной вероятности и формула Байеса………………………………………………...15
- •Тема 5. Схема Бернулли……………………………………………………………………………………….19
- •Тема 6. Дискретные случайные величины....................................................................................................25
- •Тема 14. Предельные теоремы теории вероятностей………………………………………………….100
- •Тема 15. Случайные функции…………………………………………………………………………….108
- •Тема 16. Вероятностные основы теории информации…………………………………………………116
- •Тема 12. Системы случайных величин……………………………………………………………………63
- •Тема 13. Функции случайных величин……………………………………………………………………82
- •Тема 1. Классическое определение вероятности
- •Случайные события.
- •Классификация событий
- •Классическое определение вероятности.
- •1.4. Контрольные вопросы
- •Тема 2. Геометрическое и статистическое определения вероятности
- •2.1. Геометрическая вероятность
- •2.2. Статистическая вероятность. Закон больших чисел.
- •Число бросаний Относит. Частота появления герба
- •2.3. Условная вероятность
- •2.4. Контрольные вопросы
- •2.5. Задачи для самостоятельно решения
- •Тема 3. Алгебра событий
- •3.1. Произведение событий
- •3.2. Сумма событий. Свойства операций сложения и умножения событий.
- •3.3. Вероятность появления хотя бы одного из событий.
- •3.4. Принцип практической невозможности.
- •3.5. Контрольные вопросы
- •Тема 4. Формула полной вероятности события и формула Байеса
- •4.1. Формула полной вероятности события
- •4.2. Формула Байеса
- •4.3. Контрольные вопросы
- •4.4. Задачи для самостоятельно решения
- •Тема 5. Повторение опытов.
- •5.1. Частная задача о повторении опытов (схема Бернулли)
- •5.2. Независимые испытания с несколькими исходами.
- •5.3. Формулы Муавра-Лапласа
- •5.3.1. Локальная теорема Муавра-Лапласа. Функция Гаусса.
- •5.3.2. Интегральная теорема Муавра-Лапласа. Функция Лапласа.
- •Тема 6. Дискретные случайные величины
- •6.1. Классификация случайных величин
- •6.2. Законы распределения дискретных случайных величин
- •6.2.1. Ряд распределения. Многоугольник распределения
- •6.2.2. Функция распределения
- •Тема 7. Числовые характеристики дискретных случайных величин
- •7.1. Характеристики положения. Математическое ожидание. Мода. Медиана.
- •7.2. Дисперсия. Среднеквадратическое отклонение.
- •7.3. Контрольные вопросы.
- •Тема 8. Законы распределения дискретных случайных величин
- •8.1. Биномиальное распределение (закон Бернулли).
- •8.2. Закон Пуассона
- •8.3. Контрольные вопросы.
- •8.4. Задачи для самостоятельного решения.
- •Тема 9. Непрерывные случайные величины
- •9.1. Законы распределения непрерывных случайных величин.
- •9.1.1. Интегральный закон распределения
- •9.1.2. Плотность распределения
- •10.1. Математическое ожидание. Мода. Медиана.
- •10.2. Дисперсия. Среднее квадратичное отклонение.
- •10.3. Моменты распределения.
- •10.4. Контрольные вопросы.
- •Тема 11. Законы распределения непрерывных случайных величин
- •11.1. Закон равномерной плотности.
- •11.2. Задачи для самостоятельного решения.
- •11.3. Экспоненциальное (показательное) распределение.
- •11.4. Задачи для самостоятельного решения.
- •11.5. Нормальный закон распределения.
- •11.5.1. Плотность нормального распределения вероятностей.
- •11.5.2. Нормальная функция распределения.
- •11.6. Контрольные вопросы
- •11.7. Задачи для самостоятельного решения.
- •Тема 12. Системы случайных величин
- •12.1. Функция распределения системы двух случайных величин.
- •12.2. Плотность распределения системы двух непрерывных случайных величин.
- •12.3. Таблица распределения системы двух дискретных случайных величин.
- •12.4. Условные законы распределения и их числовые характеристики.
- •12.5. Зависимые и независимые случайные величины
- •12.6. Числовые характеристики системы двух случайных величин.
- •Тема 13. Функции случайных величин
- •13.1. Числовые характеристики функций случайных величин.
- •13.2. Теоремы о числовых характеристиках функций случайных величин.
- •13.3. Законы распределения функций случайных величин.
- •13.3.1. Закон распределения функции одного случайного аргумента.
- •Функция на участке (а, b) монотонно возрастает или убывает.
- •2. Функция на участке (а, b) не является монотонной.
- •13.3.2. Закон распределения функции двух случайных аргументов.
- •13.3.3. Закон распределения суммы двух непрерывных случайных аргументов. Композиция законов распределения.
- •Тема 14. Предельные теоремы теории вероятностей
- •14.1. Закон больших чисел. Центральная предельная теорема.
- •14.1.1. Неравенство Чебышёва.
- •14.1.2. Теорема Чебышёва.
- •14.1.3. Теорема Бернулли
- •14.2. Центральная предельная теорема.
- •Тема 15. Случайные функции
- •15.1. Понятие о случайной функции.
- •15.2. Закон распределения случайной функции.
- •15.3. Вероятностные характеристики случайных функций.
- •15.4. Стационарные случайные функции.
- •Тема 16. Вероятностные основы теории информации
- •16.1. Энтропия как мера степени неопределенности состояния физической системы.
- •16.2. Энтропия и информация.
- •Приложение. Приближённые значения функции стандартного нормального распределения
2.4. Контрольные вопросы
1. Дайте статистическое определение вероятности.
2. В чем отличие от классического определения вероятности?
3. В чем разница абсолютной и относительной частоты?
2.5. Задачи для самостоятельно решения
1. В ящике имеется 50 одинаковых деталей, из них 5 окрашенных. Наудачу вынимают одну деталь. Найти вероятность того, что извлеченная деталь окажется окрашенной.
Ответ: p 0.1.
2. Брошена игральная кость. Найти вероятность того, что выйдет четное число очков. Ответ: p 0.5 .
3. Участники жеребьевки тянут из ящика жетоны с номерами от 1 до 100. Найти вероятность того, что номер первого, наудачу извлеченного жетона, не "содержит цифры 5. Ответ: p 0.81.
4. В
мешочке имеется 5 одинаковых кубиков.
На всех гранях каждого кубика написана
одна из следующих букв: о, п, р, с, т. Найти
вероятность того, что на вынутых по
одному из расположенных «в одну линию»
кубиках можно будет прочесть слово
«спорт». Ответ:
5. Куб, все грани которого окрашены, распилен на тысячу кубиков одинакового размера, которые затем тщательно перемешаны. Найти вероятность того, что наудачу извлеченный кубик будет иметь окрашенных граней: а) одну; б) две; в) три.
Ответ: а) 0,384; б) 0,096; в) 0,008.
6. Из
тщательно перемешанного полного набора
28 костей домино наудачу извлечена кость.
Найти вероятность того, что вторую
наудачу извлеченную кость можно
приставить к первой, если первая кость:
а) оказалась дублем, б) не есть дубль.
Ответ:
(а)
,
(б)
.
7. В
замке на общей оси пять дисков, каждый
из которых разделен на шесть секторов
с различными написанными на них буквами.
Замок открывается, только в том случае,
если каждый диск занимает одно определенное
положение относительно корпуса замка.
Найти вероятность того, что при
произвольной установке дисков замок
можно будет открыть. Ответ:
.
8. Восемь различных книг расставляются наудачу на одной полке. Найти вероятность того, что две определенные книги окажутся поставленными рядом. Ответ: 0,25.
9. Библиотечка состоит из десяти различных книг, причем пять книг стоят по 4 рубля каждая, три книги — по одному рублю и две книги — по 3 рубля. Найти вероятность того, что взятые наудачу две книги стоят 5 рублей. Ответ: 5 /12.
10. В партии из 100 деталей отдел технического контроля обнаружил 6 нестандартных деталей. Чему равна относительная частота появления нестандартных деталей? Ответ: W 0,06 .
11. При стрельбе из винтовки относительная частота попадания в цель оказалась равной 0,85. Требуется найти число попаданий, если всего было произведено 120 выстрелов. Ответ: 102 попадания.
Тема 3. Алгебра событий
3.1. Произведение событий
Определение. Произведением нескольких событий называется событие, состоящие в совместном наступлении всех этих событий в результате испытания. Обозначают AB, AB, AиB.
Замечание. Произведение означает связку «и» (АВС, это означает, что наступило событие A и B и C ).
Пример.
Событие
A
– «из
колоды карт вынута дама», событие B
– «из
колоды карт вынута карта пиковой масти».
Тогда событие A
B
означает
«вынута дама пик».
Пример. Событие A – « число выпавших очков < 5», событие B – «число выпавших очков > 2», C – «число выпавших очков четное». Тогда событие ABC означает – «выпало 4 очка».
Теорема Вероятность произведения взаимно-независимых событий равна произведению их вероятностей.
P( A1 A2) P (A1) P(A2) .
Теорема Вероятность произведения зависимых событий равна произведению вероятности одного события на условную вероятность другого события, вычисленную в предположении,
что первое случайное событие уже произошло.
P(
A1
A2)
