- •Н.Н. Одияко н.Ю. Голодная теория вероятностей
- •Введение
- •Тема 1. Случайные события
- •1.1. Основные понятия комбинаторики
- •1.1.1. Правила суммы и произведения
- •1.1.2. Упорядоченные и неупорядоченные последовательности
- •1.2. Случайные события и предмет теории вероятностей
- •1.3. Вероятность события
- •1.3.1. Частотное определение вероятности и его свойства
- •1.2.1. Пространство элементарных событий
- •1.2.2. Алгебра событий
- •1.3.2. Аксиоматическое определение вероятности события
- •1.3.3. Простейшие свойства вероятности
- •1.3.4. «Геометрические» вероятности
- •1.3.5. Условная вероятность. Зависимые и независимые события
- •1.3.6. Формула полной вероятности
- •1.3.7. Формулы Байеса
- •1.4. Решение типовых задач
- •1.5. Задачи для самостоятельного решения
- •1.6. Индивидуальные домашние задания по теме «Случайные события» Вариант 1
- •Вариант 2
- •Вариант 3
- •Вариант 4
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Вариант 8
- •Вариант 9
- •Вариант 10
- •Вариант 11
- •Вариант 12
- •Вариант 13
- •Вариант 14
- •Вариант 15
- •Вариант 16
- •Вариант 17
- •Вариант 18
- •Вариант 19
- •Вариант 20
- •Вариант 21
- •Вариант 22
- •Вариант 23
- •Вариант 24
- •Вариант 25
- •Вариант 26
- •Вариант 27
- •Вариант 28
- •Вариант 29
- •Вариант 30
- •Тема 2. Повторные независимые испытания
- •2.1. Схема испытаний Бернулли. Формула Бернулли
- •2.2. Предельное поведение вероятностей при больших
- •2.2.1. Формула Пуассона
- •2.2.2. Простейший поток событий
- •2.2.3. Наивероятнейшее число появления события в независимых испытаниях
- •2.2.4. Локальная теорема Муавра-Лапласа
- •2.2.5. Интегральная теорема Муавра-Лапласа
- •2.3. Решение типовых задач
- •2.4. Задачи для самостоятельного решения
- •2.5. Индивидуальные домашние задания по теме «Повторные независимые испытания» Вариант 1
- •Вариант 2
- •Вариант 3
- •Вариант 4
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Вариант 8
- •Вариант 9
- •Вариант 10
- •Вариант 11
- •Вариант 12
- •Вариант 13
- •Вариант 14
- •Вариант 15
- •Вариант 16
- •Вариант 17
- •Вариант 18
- •Вариант 19
- •Вариант 20
- •Вариант 21
- •Вариант 22
- •Вариант 23
- •Вариант 24
- •Вариант 25
- •Вариант 26
- •Вариант 27
- •Вариант 28
- •Вариант 29
- •Вариант 30
- •Контрольные вопросы для самостоятельной оценки качества освоения тем 1, 2
- •Тема 3. Случайные величины
- •3.1. Основные понятия
- •3.2. Функция распределения вероятностей и её свойства
- •Свойства функции распределения
- •3.3. Плотность распределения случайной величины и ее свойства
- •Свойства функции плотности
- •3.4. Операции над случайными величинами
- •3.5. Числовые характеристики случайных величин
- •3.5.2. Свойства дисперсии случайной величины
- •3.5.1. Свойства математического ожидания
- •Тема 4. Двумерные случайные величины
- •4.1. Функция распределения двумерной случайной величины. Закон распределения. Условные распределения
- •Свойства функции распределения двумерной случайной величины
- •4.2. Ковариация и коэффициент корреляции
- •Свойства коэффициента корреляции
- •4.3. Решение типовых задач
- •4.4. Индивидуальнsе домашнbе заданиz по теме «Двумерные дискретные случайные величины»
- •Тема 5. Законы распределения дискретных случайных величин
- •5.1. Биномиальный закон распределения
- •5.2. Закон распределения Пуассона
- •5.3. Геометрическое распределение
- •5.4. Гипергеометрическое распределение
5.4. Гипергеометрическое распределение
Определение.
Дискретная случайная
величина
имеет гипергеометрическое распределение,
если она принимает значения
с
вероятностями
=
где
,
;
–
натуральные числа.
Гипергеометрическое
распределение имеет случайная величина
– числу объектов,
обладающих заданным свойством, среди
объектов,
случайно извлеченных (без возврата) из
совокупности
объектов,
из
которых обладают этим свойством.
Теорема.
Математическое
ожидание случайной величины
,
имеющей гипергеометрическое распределение
с параметрами
есть
а ее дисперсия
Случайную величину , распределенную по биномиальному закону, можно интерпретировать как число объектов, обладающих данным свойством, из общего числа объектов, случайно извлеченных из некоторой воображаемой бесконечной совокупности, доля объектов которой обладает этим свойством. Поэтому гипергеометрическое распределение можно рассматривать как модификацию биномиального распределения для случая конечной совокупности, состоящей из объектов, из которых обладают этим свойством.
Можно
показать, что при
функция вероятностей гипергеометрического
распределения стремится к соответствующей
функции биномиального закона.
Гипергеометрическое распределение широко используется в практике статистического приемочного контроля качества промышленной продукции, в задачах, связанных с организацией выборочных обследований, и других областях.
