- •Формулы нахождения производных показательной функции.
- •Решение упражнений.
- •Решение упражнений
- •Определение максимума
- •Определение минимума.
- •Признаки максимума и минимума.
- •2. Применения дифференциала в приближенных вычислениях.
- •1.Наибольшее, наименьшее значения функции на промежутке.
- •2.Задачи на максимум, минимум функции.
- •1.Дифференциал функции и его геометрический смысл.
- •Решение упражнений.
- •Решение упражнений.
- •Контрольная работа.
- •Домашняя работа.
- •Раздел VI. Прямые и плоскости в пространстве.
- •Определение перпендикулярности прямой и плоскости
- •Признак перпендикулярности прямой и плоскости.
- •Тема 6.7. : Двугранный угол. Перпендикулярность двух плоскостей.
- •1. Организация занятия.
- •2. Проверка домашнего задания.
- •Разложение вектора по координатным осям
- •Прямоугольные координаты на плоскости и пространстве.
- •Действия над векторами, заданными своими координатами.
- •Длина вектора, угол между векторами.
- •Неопределенный интеграл
- •Свойства неопределенного интеграла.
- •Непосредственное интегрирование.
- •Площадь криволинейной трапеции.
- •Определенный интеграл
- •Свойства определенного интеграла.
- •Вычисление определенного интеграла.
- •Тема 9.4.: Решение задач.
- •3. Решение задачи
- •Тема 9.6.: Осевые сечения цилиндра, конуса, усеченного конуса.
- •Осевые сечения цилиндра.
- •Осевые сечения конуса.
- •Осевые сечения усеченного конуса.
- •Тема 9.7.: Шар, сфера. Поверхность сферы.
- •Тема 10.1.: Объем призмы.
- •Тема 10.2: Объем пирамиды, объем усеченной пирамиды.
- •Тема 10.3.: Решение задач.
- •Тема 10.4.: Объем цилиндра.
- •Тема 10.6: Объем конуса, усеченного конуса.
- •Формула нахождения объема конуса, усеченного конуса.
- •Решение задач на применение формул.
- •Формула нахождения объема шара.
- •Решение задач
- •2.Элементы комбинаторики
- •Теоремы сложения и умножения вероятностей
- •Решение задач.
- •Случайные величины
- •Закон распределения дискретной случайной величины
- •Биноминальное распределение
- •Закон распределения дискретной случайной величины
- •Биноминальное распределение
- •Числовые характеристики дискретных случайных величин
- •Определение дисперсии.
- •2. Свойства математического ожидания
- •Вычисление дисперсии
- •Свойства дисперсии
- •Среднее квадратическое отклонение
Числовые характеристики дискретных случайных величин
Определение дисперсии.
Закон распределения полностью характеризует случайную величину. Однако когда невозможно найти закон распределения, или этого не требуется, можно ограничиться нахождением значений, называемых числовыми характеристиками случайной величины. Эти величины определяют некоторое среднее значение, вокруг которого группируются значения случайной величины, и степень их разбросанности вокруг этого среднего значения.
Определение. Математическим ожиданием дискретной случайной величины называется сумма произведений всех возможных значений случайной величины на их вероятности.
Математическое ожидание существует, если ряд, стоящий в правой части равенства, сходится абсолютно.
С точки зрения вероятности можно сказать, что математическое ожидание приближенно равно среднему арифметическому наблюдаемых значений случайной величины.
2. Свойства математического ожидания
1) Математическое ожидание постоянной величины равно самой постоянной.
2) Постоянный множитель можно выносить за знак математического ожидания.
3) Математическое ожидание произведения двух независимых случайных величин равно произведению их математических ожиданий.
Это свойство справедливо для произвольного числа случайных величин.
4) Математическое ожидание суммы двух случайных величин равно сумме математических ожиданий слагаемых.
Это свойство также справедливо для произвольного числа случайных величин.
Пусть производится п независимых испытаний, вероятность появления события А в которых равна р.
Теорема. Математическое ожидание М(Х) числа появления события А в п независимых испытаниях равно произведению числа испытаний на вероятность появления события в каждом испытании.
Однако математическое ожидание не может полностью характеризовать случайный процесс. Кроме математического ожидания надо ввести величину, которая характеризует отклонение значений случайной величины от математического ожидания.
Это отклонение равно разности между случайной величиной и ее математическим ожиданием. При этом математическое ожидание отклонения равно нулю. Это объясняется тем, что одни возможные отклонения положительны, другие отрицательны, и в результате их взаимного погашения получается ноль.
Определение. Дисперсией (рассеиванием) дискретной случайной величины называется математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от ее математического ожидания.
Вычисление дисперсии
Теорема. Дисперсия равна разности между математическим ожиданием квадрата случайной величины Х и квадратом ее математического ожидания.
Свойства дисперсии
Дисперсия постоянной величины равна нулю.
2) Постоянный множитель можно выносить за знак дисперсии, возводя его в квадрат.
3) Дисперсия суммы двух независимых случайных величин равна сумме дисперсий этих величин.
4) Дисперсия разности двух независимых случайных величин равна сумме дисперсий этих величин.
Справедливость этого равенства вытекает из свойства 2.
Теорема. Дисперсия числа появления события А в п независимых испытаний, в каждом из которых вероятность р появления события постоянна, равна произведению числа испытаний на вероятности появления и непоявления события в каждом испытании.
