- •Информационные технологии в юридической деятельности
- •Тема 7. Случайность, статистика, вероятность 101
- •Тема 8. Выборочный метод 154
- •Основные понятия информатики, системы счисления
- •1. Основные понятия
- •2. Системы счисления
- •2.1. Позиционные и непозиционные системы счисления
- •2.2. Перевод из одной системы счисления в другую, арифметические действия
- •3. Единицы измерения информации, оцифровка информации
- •Аппаратное устройство компьютера
- •1. Определение компьютера, классы и виды компьютеров
- •2. Системный блок компьютера (основные устройства)
- •2.1. Обобщенная схема, материнская плата
- •2.2. Микропроцессор
- •2.3. Оперативная память
- •2.5. Системная шина, внутренние устройства ввода—вывода
- •3. Внешняя память
- •3.1. Определение, взаимодействие с основными устройствами, виды
- •3.2. Дискета
- •3.3. Жесткий диск
- •3.4. Оптический диск
- •3.5. Флеш-карта
- •3.6. Твердотельный диск
- •3.7. Sd карта
- •4. Другие устройства системного блока
- •5. Принцип открытой архитектуры
- •6. Периферийные устройства
- •6.1. Устройства ввода
- •6.1.1. Клавиатура
- •6.1.2. Манипуляторы
- •6.1.3. Сканер
- •6.1.4. Дигитайзер
- •6.1.5. Сенсорный экран
- •6.2. Устройства вывода
- •8.2.1. Монитор
- •6.2.2. Принтер
- •6.2.3. Плоттер
- •7. Загрузка компьютера
- •Программное обеспечение
- •1. Классификация программного обеспечения
- •2. Виды системного программного обеспечения
- •2.1. Операционная система (ос)
- •2.1.1. Основные функции ос
- •2.1.2. Дополнительные функции ос
- •2.1.3. Состав ос
- •2.1.4. Драйверы
- •2.1.5. Оболочка ос (графический интерфейс)
- •2.1.6. Классификация ос
- •2.2. Оболочки (внешние) операционной системы, инструментальные системы
- •2.3. Утилиты
- •2.3.1. Утилиты обслуживания дисков
- •2.3.2. Предоставление информации о ресурсах
- •2.3.3. Шифрование информации
- •2.3.4. Защита от вредоносных программ
- •2.3.5. Архивация данных
- •3. Классы прикладного программного обеспечения
- •3.1. Виды прикладного по общего назначения
- •3.2. Виды прикладного по специального назначения
- •4. Программное обеспечение органов прокуратуры
- •5. Вредоносные программы
- •5.1. Общие сведения
- •5.2. Нормативная база борьбы с вредоносными программами
- •5.3. Основные виды вредоносных программ
- •5.3.1. Вирусы
- •5.3.2. Трояны
- •5.3.3. Черви
- •5.3.4. Логические люки и логические бомбы
- •5.4. Защита от вредоносных программ
- •Компьютерные сети
- •1. Определение сети, функции
- •2. Серверы и рабочие станции
- •3. Способы передачи сигналов
- •4. Конфигурация сети
- •4. Классификация сетей по их размеру и статусу
- •5. Устройства соединения локальных сетей в глобальные
- •7. Протоколы коммуникации
- •8. Интернет
- •9. Протоколы tcp/ip
- •11. Сайты
- •12. Адреса сайтов и почтовых ящиков
- •13. Поисковые системы
- •Защита информации
- •1. Виды тайн, государственная тайна
- •2. Каналы утечки информации
- •3. Методы и средства защиты информации
- •3.1. Нормативная база защиты информации
- •3.2. Организационные меры защиты информации
- •3.3. Программно-технические средства защиты информации
- •Тема 7. Случайность, статистика, вероятность
- •7.1. Случайные явления
- •7.2. Первые статистические опыты и характеристики: вероятность, частота, нормальное распределение
- •7.3. Свойства частоты
- •7.4. Случайные события и их виды
- •7.5. Действия со случайными событиями
- •7.6. Классическое определение вероятности
- •7.7. Свойства вероятности. Полная группа событий
- •7.8. Геометрическое определение вероятности. Плотность вероятности
- •7.9. Случайная величина. Виды случайных величин
- •7.10. Закон распределения
- •7.11. Плотность распределения
- •7.12. Свойства плотности распределения
- •7.13. Равномерно и нормально распределённые случайные величины
- •7.14. Среднее арифметическое
- •7.15. Математическое ожидание дискретной случайной величины
- •7.16. Математическое ожидание непрерывной случайной величины
- •7.17. Разброс значений случайной величины
- •7.18. Дисперсия дискретной случайной величины
- •7.19. Дисперсия непрерывной случайной величины
- •7.20. Симметричные интервалы нормального распределения
- •Тема 8. Выборочный метод
- •8.1. Единица наблюдения. Генеральная совокупность. Выборка. Единица наблюдения
- •Генеральная совокупность
- •Выборка
- •8.2. Понятие оценивания Оценивание (оценка)
- •8.3. Выборочное среднее Выборочное среднее
- •Статистика
- •Закон больших чисел для статистики
- •8.4. Выборочная дисперсия Выборочная дисперсия
- •Выборочное среднеквадратическое отклонение
- •8.5. Ошибка оценки
- •8.6. Оценка доли качественного признака
- •8.7. Вероятностные характеристики качественного признака
- •8.8. Ошибка оценки доли качественного признака
- •8.9. Оценка математического ожидания количественного признака и её ошибка Количественный признак
- •8.10. Понятие доверительного интервала
- •1. Если известно значение математического ожидания, то весьма вероятно, что в результате опыта случайная величина примет значение, мало отличающееся от математического ожидания.
- •8.11. Расчёт доверительного интервала
- •8.12. Необходимый объем выборки при оценке доли качественного признака
- •8.13. Необходимый объем выборки при оценке математического ожидания количественного признака
- •8.14. Статистическая связь и корреляция
- •8.15. Двумерное нормальное распределение и коэффициент корреляции
- •8.16. Коэффициент корреляции как вероятностная характеристика
- •8.17. Выборочный коэффициент корреляции
7.5. Действия со случайными событиями
Событие С называется произведением событий А и В, если оно состоит из тех и только тех элементарных исходов, которые входят в А и В одновременно.
Обозначается
как
.
Широко
используется также и другое обозначение:
.
Оно заимствовано из теории множеств. Это вполне уместно, т.к. здесь событие рассматривается как множество исходов.
Однако для простоты мы будем использовать алгебраический значок умножить, а не значок объединения множеств. Не забывая, что смысл «умножить» другой.
Событие С называется суммой событий А и В, если оно состоит из тех элементарных исходов, которые входят либо в А, либо в В, либо в А и В одновременно.
Графический пример.
Обозначается
как
.
Широко
используется также и другое обозначение:
.
Но мы, по-прежнему, будем использовать знак плюс. И это не знак арифметического сложения!
Событие С называется разностью событий А и В, если оно состоит из тех и только тех элементарных исходов, которые одновременно входят в А и не входят в В.
Обозначается
как
.
В теории множеств для разности используется и другое обозначение: С = A \ B .
Но мы будем использовать знак минус.
Этот знак минус не означает арифметическую разность, т.к. из не следует, что .
Знак
плюс также не означает арифметическую
сумму, т.е. из
не следует, что
.
Знак умножить также не является арифметическим произведением, т.к. обратным к нему должно было бы быть действие деления, а оно для событий вообще не определено.
Исходя из определения разности событий А и В можно записать, что
=
События А и В называются несовместными, если ни один из элементарных исходов, входящих в А, не входит в В, и наоборот.
Иными словами, наступление одного из них исключает наступление другого.
Изобразить
несовместные события можно так
Математическая
запись этого случая такая:
.
7.6. Классическое определение вероятности
Мы помним, что вероятность – это численная мера возможности
Под словами «определение вероятности» мы будем понимать не формулировку, мол, что это такое, а способ установления этой численной меры.
Мы уже рассмотрели статистический способ определения вероятности, т.е. через частоту. Он прост и понятен.
Но определять вероятность, проводя многократные опыты, часто крайне затратно.
Поэтому рассмотрим другие подходы к определению вероятности.
Первым рассмотрим классическое определение вероятности.
Этот способ состоит из трёх положений.
Пространство элементарных исходов состоит из N равновозможных элементарных исходов.
.
N – конечное число (это непременное условие!).
Вероятность любого i-ого элементарного исхода определяется просто как:
.
Ещё раз подчеркнём: исходы равновозможны, следовательно, равновероятны.
Вероятность любого события A определяется как
,
где k – число элементарных исходов, из которых состоит событие А.
Чисто внешне последняя формула похожа на формулу для частоты, но в ней всё другое:
в числителе – не число выпадений события A в последовательности опытов, а число благоприятных исходов, возможных в условиях данного опыта,
в знаменателе – не число опытов, а общее число элементарных исходов.
При таком подходе для определения вероятности нет необходимости в проведении многочисленных опытов.
Достаточно 1) убедиться в равновозможности всех исходов, 2) убедиться в конечности их числа, 3) подсчитать число благоприятных исходов среди всех и 4) разделить на их общее число.
Так для ровной, непогнутой монеты можно сразу сказать, что вероятность выпадения орла равна 1/2.
А вероятность вытащить короля бубей из полной колоды равна 1/52.
