- •Раздел 1. Лекции
- •Тема 1. Случайные события
- •Лекция 1
- •Введение
- •Предмет теории вероятностей
- •Основные понятия и определения теории вероятностей
- •Классическое определение вероятности
- •Действия над событиями Алгебра событий
- •Свойства событий
- •Частота события
- •Полная группа событий
- •Геометрическое определение вероятности
- •Аксиоматическое определение вероятности
- •Свойства вероятности. Условная вероятность
- •Условная вероятность.
- •Лекция 2 Основные теоремы теории вероятностей
- •2.1. Теорема сложения вероятностей несовместных событий
- •2.2. Теорема сложения вероятностей совместных событий
- •Лекция 3 Основные формулы вычисления вероятностей сложных событий
- •3.1. Формула полной вероятности
- •3.2. Теорема гипотез. Формула Байеса
- •3.3. Частная теорема о повторении опытов. Теорема я. Бернулли
- •Тема 2. Случайные величины и их распределения Лекция 4 Закон распределения случайной величины
- •Лекция 5 Числовые характеристики случайных величин
- •5.1. Характеристики положения
- •5.2. Характеристики рассеивания и взаимодействия
- •Лекция 6 Основные дискретные и непрерывные распределения Основные дискретные распределения
- •6.1. Биномиальное распределение
- •6.2. Распределение Пуассона
- •Основные непрерывные распределения
- •6.3. Равномерное распределение
- •6.4. Показательное распределение
- •6.5. Нормальное распределение
- •6.6. Распределение "хи-квадрат"
- •6.7. Распределение Стьюдента
- •Тема 3. Случайные векторы. Законы распределения и числовые характеристики Лекция 7 Системы случайных величин (случайные векторы)
- •Функция распределения системы двух случайных величин
- •Числовые характеристики системы двух случайных величин
- •Лекция 8 Система произвольного числа случайных величин
- •Числовые характеристики системы нескольких случайных величин
- •Лекция 9 Законы распределения отдельных компонент, входящих в систему. Условные законы распределения
- •Тема 4. Зависимые и независимые случайные величины Лекция 10
- •Квантиль
- •Тема 7. Случайные последовательности и их сходимость Лекция 14 Виды сходимости последовательностей случайных величин
- •Тема 8. Закон больших чисел. Центральная предельная теорема Лекция 15 предельные теоремы теории вероятностей
- •7.1. Неравенство Чебышева
- •Лекция 16 предельные теоремы теории вероятностей
- •Лекция 17 центральная предельная теорема
- •Тема 9. Первичный статистический анализ результатов измерений случайной величины Лекция 18 Основные понятия математической статистики
- •Статистическое распределение выборки
- •Лекция 19 Полигон частот и гистограмма
- •Эмпирическая функция распределения
- •Тема 10. Точечное оценивание параметров распределений случайных величин Лекция 20 Точечные оценки параметров распределений
- •Оценка математического ожидания случайной величины
- •Оценка дисперсии наблюдаемой случайной величины
- •Оценка вероятности случайного события
- •Лекция 22 Метод наименьших квадратов
- •Метод моментов
- •Тема 11. Интервальное оценивание параметров распределений случайных величин Лекция 23 Построение интервальных оценок параметров распределений
- •Построение доверительного интервала для математического ожидания случайной величины при известной дисперсии
- •Лекция 24 Построение интервальной оценки для математического ожидания и дисперсии Построение доверительного интервала для математического ожидания случайной величины при неизвестной дисперсии
- •Тема 12. Проверка статистических гипотез Лекция 25 Критерий значимости проверки статистических гипотез при принятии решений
- •Критерии согласия Сравнение средних и дисперсии нормальных генеральных совокупностей (малые независимые выборки)
- •Лекция 26 Критерии согласия Сравнение дисперсий по выборкам одинакового объема (критерий Кочрена)
- •Определение типа распределения с помощью критерия Пирсона ("хи-квадрат")
- •Лекция 27 Критерии согласия Критерий согласия Колмогорова
- •Список литературы
Действия над событиями Алгебра событий
М
ежду
событиями при фиксации условий их
появления Q могут существовать следующие
соотношения.
1. Если наступает событие A и при этом происходит событие B , то говорят, что A влечет за собой B.
Это обстоятельство записывается квантором принадлежности (или – включения ) события А событию В (рис.1.1) и обозначается А В или В А
2
.
Если события А
и В
оба наступают или не наступают, то
события А
и В
(рис.1.2) называют эквивалентными
(равносильными) и обозначают А
= В.
Очевидно, что все достоверные события
равносильны между собой и невозможные
события равносильны между собой.
3
.
Событие С
(рис.1.3), состоящее в наступлении обоих
событий А
и В,
называется произведением событий A
и B
и обозначается
C
= AB,
или C
= A
B.
Произведение двух событий обобщается на любое число событий:
,
или
.
4. Событие C состоящее в наступлении хотя бы одного из событий A и B , называется суммой событий A и B (рис.1.4) и обозначается
C
= A + B,
или
C = A
.
Сумма двух событий обобщается на любое число событий:
,
или
.
Достоверным событием в опыте называется событие, которое происходит при каждом повторении опыта ( ).
Невозможное
событие в
опыте никогда не происходит (
).
Случайное событие – это событие, которое может произойти и не произойти (А, В, С).
Событие А влечет за собой В в опыте, если из осуществления события А следует наступление события В.
События А и В
равные (А=В),
если
и
.
Суммой событий
А и В называется
событие А+В, состоящее в том, что в опыте
произойдет хотя бы одно из этих событий
.
Произведением
событий А и В
называется событие АВ, состоящее в
одновременном появлении этих событий
.
Разностью событий А и В называется событие А\В, состоящее в том, что событие А произойдет, а В – нет.
Событие
называется противоположным
события А , если оно заключается в не
появлении события А.
События А и В называются несовместными, если они не могут произойти одновременно.
Свойства событий
А+ = ;
А* =А;
А*А=А;
А+А=А;
С(А+В)=СА+СВ;
А+ =А;
А* = ;
(А\В)(В\А)= ;
А+В=В+А;
АВ=ВА;
Частота события
Пусть в n
опытах событие А произошло
раз. Частотой события А называется
отношение:
, где
- количество опытов, в котором появляется событие А;
- количество опытов.
Свойства частоты:
1)
;
2)
;
3) Если события А
и В несовместны и событие А появилось
раз, а В -
раз, то :
До опыта (априори) частота являлась случайной величиной, то есть предсказать ее точное значение до проведения серии из n опытов нельзя. Однако, природа случайных событий такова, что на практике наблюдается эффект устойчивости частот. То есть при увеличении числа опытов n, значение частот начинает стабилизироваться около некоторого числа Р(А).
Число Р(А) – вероятность событий (по Мизесу).
Классическое определение вероятности
(применяется в опытах, сводится к схеме случая)
Опыт сводится к схеме случаев, если ему соответствует конечное число исходов.
Вероятностью события А называется численная мера объективной возможности появления этого события:
- классическая
формула,
где n – число всех исходов опыта;
m – количество случаев в опыте, благоприятствующие появлению события А.
Пример 2. (условия примера см. выше)
Р(А) =
Р(С) =
=
