- •1.Основные понятия теории вероятностей.
- •2.Вероятность события.
- •3. Произведение событий.
- •4.Независимые события.
- •5.Сумма событий.
- •6.Формула полной вероятности.
- •7. Формулы Байеса
- •8.Формула Бернулли. Локальная теорема Лапласа. Формула Пуассона.
- •9.Интегральная теорема Лапласа.
- •10. Относительная частота.
- •11.Статистическая вероятность.
- •12. Геометрические вероятности
- •13.Дискретные случайные величины. 13.Дсв.
- •14.Числовык характеристики Дискретной Случайной Величиной (дсв).
- •15.Функция распред. Св.
- •16)Непрерывные случайные величины. Плотность вероятности.
- •17)Другие числовые характеристики св.
- •18. Основные законы распределения дискретных случайных величин
- •19.Основные законы распределения нсв.
- •20.Вариационные ряды и их графическое изображение.
- •21.Средние величины вариационного ряда.
- •22. Показатели вариации.
- •23. Упрощенный способ расчета средней арифметической и дисперсии.
- •24. Начальные и центральные моменты вариационного ряда.
10. Относительная частота.
Относит.частотой события (ОЧС) наз-ют отношение числа испытаний, в которых событие появилось к общему числу фактически произведенных испытаний.ОЧС А вычисл.W(A)=m/n, где м-число появлений события А, н-общее число испытаний. Сопоставляя опред.вер-ти и относит.частоты,заключаем: определенные вер-ти не требуют, чтобы испытания проводились в действительности.Определенные относит.частоты предполагает что испытания были проведены фактически, др.словами вер-ть вычисляется до опыта, а относит.частота после опыта.Пример: отдел техн.контороля обнаружил 3 нестанд.детали в партии .из 80 случайно отобрали детали, тогда относит.частота появления нетанд.деталей=W(A)=3/80.Длительные испытания показали, что если в одинаковых условиях производят опыты, в каждом из которых число испытаний достаточно велико, то относит.частота обнаруживает свойства устойчивости.Это свойство состоит в том, что в различных опытах относит.частота изменяется мало(тем меньше,чем больше произведено испвтаний), колеблясьоколо некоторого пост.числа.Оказывается, что это пост.число и есть вер-ть появления события.поэтому,если опытным путем установлена относит.частота, то полученное число можно принять за приближенное знач.вер-ти.
11.Статистическая вероятность.
Классич.опред.вер-ти предполагает, что
число элементарных исходов испытания
конечно. На практике часто встречаются
испытания число возможных исходов
которых бесконечно, в этом случае
классич.опред.не применимо.Этот недостаток
может быть определен введением
геометрич.вер-ти.и использованием
аксиоматич.вер-ти. Наиболее слабая
сторона классич.опред.состоит в том,
что очень часть невозможно представить
результат испытания в виде совокупности
элементарных событий, еще труднее
указать основания,позволяющие считать
элементарные события равновозможными.Обычно
о равновозможном событии говорят из
соображения симметрия. Так,напр.предполагается,
что игральная кость имеет форму куба и
изготовлена из однородного материала,
однако на практике задача в которых
можно исходить из соображния симметрия
встречается крайне редко; по этой причине
наряду с классич.опред.вер-ти используют
стат-е опред.вер-ти.В качестве стат-ой
вер-ти принимают отности.частоту или
близкое к ней.Свойства вер-ти, вытекающие
из классич.опред.сохраняются и при
ста-ой опред.вер-ти.1.Если событие
достоверное, то в формуле для W(A)=m/n,
m=n , тогда
W(A)=n/m=1,т.е,стат.вер-ть
достоверного событит.=1. 2.Если событие
невозможное, то в W(A)=m/n
, m=0,тогда W(A)=0/n
т.е., стат.вер-ть невозможного события
=0. 3. Если рассматривается произвольные
события, то W(A)=m/n
, тогда
стат.вер-ть
любого события заключена между 0 и 1. Для
осуществления стат.вер-ти события А
требуется:а) возможность хотя бы
принципиально производить неогранич.число
испытаний, в каждом из которых событие
А наступит или не наступит.б)устойчивость
W(A) появления
события А в разных сериях достаточно
большого числа испытаний.Недостатком
стат.вер-ти является ее неоднозначность.
