- •1 Случайные события
- •1.1 Вероятностный эксперимент, случайные события,
- •1.2 Операции над событиями
- •1.3 Вероятности случайных событий
- •1.3.1 Относительная частота случайных событий
- •1.3.2 Понятие вероятности случайного события. Аксиомы
- •1.4 Методы вычисления вероятностей
- •1.4.1 Классический метод вычисления вероятностей
- •1.4.2 Элементы комбинаторики
- •1.4.3 Геометрический метод вычисления вероятностей
- •1.4.4 Статистический и экспертный методы вычисления
- •1.5 Свойства вероятностей случайных событий
- •1.6 Теоремы сложения и умножения вероятностей
- •1.6.1 Теорема сложения вероятностей
- •1.6.2 Условная вероятность; независимость событий
- •1.6.3 Теорема умножения вероятностей
- •1.7 Формулы полной вероятности и Байеса
- •1.7.1 Формула полной вероятности
- •1.8 Последовательность независимых испытаний
- •1.8.1 Последовательность независимых испытаний; испытания
- •1.8.3 Наиболее вероятное число успехов в схеме Бернулли
- •1.8.4 Предельная теорема Пуассона
- •1.8.5 Предельные теоремы Муавра-Лапласа
- •2 Одномерные случайные величины
- •2.1 Понятие случайной величины
- •2.2 Закон распределения случайной величины
- •2.3 Функция распределения случайной величины; свойства
- •2.4 Функция плотности распределения непрерывной случайной
- •2.5 Числовые характеристики случайных величин
- •2.5.1 Характеристики положения
- •2.5.2 Характеристики рассеяния
- •2.5.3 Моменты случайных величин; характеристики
- •2.6 Законы распределения дискретных случайных величин
- •2.6.1 Биномиальный закон распределения
- •2.6.2 Закон распределения Пуассона
- •2.6.3 Геометрический закон распределения
- •2.7 Законы распределения непрерывных случайных величин
- •2.7.1 Равномерный закон распределения
- •2.7.2 Показательный закон распределения
- •2.7.3 Закон распределения Эрланга
- •2.7.4 Нормальный закон распределения
- •3 Многомерные случайные величины
- •3.1 Понятие многомерной случайной величины
- •3.2 Функция распределения двумерной случайной величины
- •3.3 Функция плотности распределения непрерывной
- •3.4 Понятие независимости случайных величин
- •3.5 Числовые характеристики двумерной случайной величины
- •4 Математическая статистика
- •4.1. Выборочный метод; эмпирическая функция
- •4.2 Проверка статистических гипотез
- •4.2.1 Критерий Пирсона
- •4.3 Элементы теории корреляции; линейная корреляция
- •Стандартного нормального распределения
- •Квантили стандартного нормального распределения
- •Квантили распределения 2 (2)
- •Квантили распределения Стьюдента (t,)
- •Квантили распределения Фишера (f,1,2)
- •Квантили распределения Фишера (f,1,2)
1.2 Операции над событиями
Пусть имеется пространство элементарных событий . Будем рассматривать в качестве случайных событий подмножества A, B, C, … этого пространства.
Суммой
(объединением) событий A
и B
называется третье событие А+В
,
состоящее в осуществлении хотя бы одного
из событий А или В. Благоприятными
событию А
В
являются все элементарные события,
благоприятные хотя бы одному из событий
А
или В.
Аналогично
определяется сумма любого числа событий
.
Произведением
(пересечением) событий А
и В
называется третье событие АВ
,
состоящее в одновременном осуществлении
событий А
и В.
Благоприятными
событию А
В
являются все элементарные события,
благоприятные одновременно событию А
и событию В.
Произведение
любого числа событий
состоит в одновременном осуществлении
событий
и т. д.
Разностью событий А и В называется третье событие А–В (А\В), состоящее в осуществлении события А без осуществления события В. Событие А\В состоит из элементарных событий благоприятных событию А, за исключением элементарных событий благоприятных событию В.
Противоположным
событию А
называется событие
,
состоящее в ненаступлении события А.
Событию
благоприятны все возможные элементарные
события пространства элементарных
событий
,
кроме тех, которые благоприятны событию
А
(
).
События
А
и В
называются несовместными, если они не
могут произойти одновременно, т. е.
одновременное осуществление событий
А
и В
есть событие невозможное (
).
События
образуют полную группу событий, если
их сумма составляет пространство
элементарных событий
(
),
т. е. в результате эксперимента хотя бы
одно из событий произойдёт.
Пример 2
Рассмотрим операции над событиями, используя условия из примера 1.
а)
б)
;
;
в)
;
г)
д)
События А
и В
образуют полную группу событий, т. к.
.
Пример 3
Е: в прямоугольник (рисунок 1) наудачу бросается точка.
Элементарное событие данного эксперимента – некоторая точка внутри прямоугольника. Пространство элементарных событий (в данном случае – несчётное) – всё множество точек внутри прямоугольника. На множестве определены два события: А={выбранная точка лежит внутри круга А} и В = { выбранная точка лежит внутри круга В}.
|
Рисунок 1 – Диаграмма Венна-Эйлера |
Изобразим
области, попадание в которые соответствует
осуществлению событий
,
,
,
:
|
|
|
|
|
|
|
|
Пример 4
Е: в прямоугольник наудачу бросается точка.
На
множестве
определены три события: А = {выбранная
точка лежит внутри круга А},
В = {выбранная
точка лежит внутри круга В},
С = {выбранная
точка лежит внутри круга С}.
Изобразим области, попадание в которые
соответствует осуществлению следующих
событий
,
,
,
:
|
|
|
|
|
|
|
|
