- •1. Что изучает теория вероятностей
- •2. Испытание. Событие. Классификация событий
- •3. Понятие вероятности события. Классическое определение вероятности
- •4. Относительная частота события. Статистическое определение вероятности
- •5. Понятие комбинаторики. Основные правила комбинаторики
- •6. Основные комбинаторные соединения
- •7. Алгебра событий
- •8. Условная вероятность. Теоремы умножения вероятностей
- •9. Теоремы сложения вероятностей. Вероятность появления хотя бы одного события
- •10. Формула полной вероятности
- •11. Вероятность гипотез. Формула Байеса
- •12. Формула Бернулли
- •13. Формула Пуассона
- •14. Наивероятнейшее число появления события
- •15. Понятие и виды случайных величин
- •16. Закон распределения вероятностей дсв. Способы задания
- •17. Биноминальное распределение
- •18. Пуассоновское распределение
- •19. Геометрическое распределение
- •20. Гипергеометрическое распределение
- •21. Математическое ожидание дсв и его свойства
- •22. Дисперсия дсв и её свойства. Формула для вычисления дисперсии. Среднее квадратическое отклонение
- •23. Функция распределения вероятностей и её свойства
- •24. Плотность распределения вероятностей и её свойства
- •25. Числовые характеристики нсв
- •26. Равномерное распределение и его свойства
- •27. Показательное распределение и его свойства
- •28. Нормальное распределение и его свойства
- •29. Правило трёх сигм. Центральная предельная теорема Ляпунова
- •30. Закон больших чисел
- •31. Задачи математической статистики
- •32. Выборочный метод
- •33. Типы выборок и способы отбора
- •34. Вариационные ряды
- •35. Эмпирическая функция распределения
- •36. Полигон и гистограмма
- •37. Точечные оценки параметров распределения
- •38. Генеральная и выборочная средние
- •39. Генеральная и выборочная дисперсии
- •40. Оценка генеральной средней по выборочной средней
- •41. Оценка генеральной дисперсии по исправленной выборочной дисперсии
- •42. Метод моментов для точечной оценки параметров распределения
- •43. Метод наибольшего правдоподобия для точечной оценки параметров распределения
- •44. Интервальные оценки параметров распределения
- •45. Доверительные интервалы для параметров нормального распределения
- •46. Виды зависимостей между случайными величинами
- •47. Выборочные уравнения регрессии
- •48. Коэффициент корреляции
- •49. Линейная корреляция
- •50. Статистическая гипотеза
- •51. Виды ошибок
- •52. Статистический критерий. Критическая область
- •53. Сравнение выборочной средней с математическим ожиданием
- •54. Сравнение двух дисперсий нормальных генеральных совокупностей
3. Понятие вероятности события. Классическое определение вероятности
1. Понятие вероятности события О. 1. Вероятностью события называется численная мера степени объективной возможности наступления события в данном испытании. Выбор числового значения вероятности в конкретной задаче осуществляется либо при обработке результатов большого количества испытаний, либо предполагается теоретически (например по свойству симметрии).2. Классическое определение вероятности и его свойства Пусть в результате испытания может наступить конечное число n равновозможных элементарных событий (исходов), причем среди них имеются m таких исходов, которые ведут к появлению события A. Эти m событий называются благоприятствующими событию A.О. 2. (классическое определение) Вероятностью P(A) события A называется отношение числа элементарных событий благоприятствующих событию A к числу всех элементарных событий:
,
где
n
- общее число элементарных событий, -
число элементарных событий благоприятствующих
событиюA.
Пример 1. Даны числа от 1 до 30. Наудачу
выбирается одно число. Найти вероятность
того, что это число является делителем
30.Решение: n=30,
А={1,2,3,5,6,10,15,30}, m=8,
.
Свойства вероятности. Вероятность
достоверного события A
равна единице, т. к
;
Вероятность невозможного событияA
равна нулю, т. к.
;
Вероятность случайного событияA
есть положительное число, заключенное
между нулем и единицей, т. к. 0<m<n,
то
.
Недостатки классического определения.
1. Определение не применимо, если число
элементарных исходов испытания
бесконечно.
4. Относительная частота события. Статистическое определение вероятности
Часто не возможно представить результат испытания в виде совокупности элементарных событий. 3. Трудно указать основания, позволяющие считать события равновозможными. О равновозможности исходов опыта заключают из соображений симметрии. Для преодоления 3 недостатка вводятся статистические вероятности, а для преодоления 1 недостатка – геометрические (вероятности попадания точки в область). Рассмотрим более подробно понятие статистической вероятности. 3. Статистическое определение вероятности. Относительная частота события
Пусть произошло n испытаний, причем в этих испытаниях событие A появилось m раз. Число m называют абсолютной частотой события A. О. 3. Относительной частотой P*(A) события A называется отношение числа испытаний, в которых событие A появилось к общему числу проведенных испытаний
,
где
n
- общее число испытаний, m
- число появлений событияA.
Пример 2. Среди 1000 новорожденных оказалось
515. Чему равна частота рождения мальчиков.
Событие A
- родился мальчик. Относительная частота
события A:
.
Вероятность события может быть посчитана без проведения испытания, а относительная частота считается только в том случае, если испытание проведено фактически. Если в одинаковых условиях проводят опыты, в каждом из которых число испытаний достаточно велико, то относительная частота обнаруживает следующее свойство: в различных опытах относительная частота изменяется мало (тем меньше, чем больше произведено испытаний), колеблясь около некоторого постоянного числа. О. 4. (статистическое определение) Вероятностью события A в данном испытании называется число P(A), около которого группируется значения относительной частоты P*(A) при больших n Р(А)≈Р*(А) прип→∞. Недостатки статистического определения. Неоднозначность статистической вероятности.
