- •С.Н.Дементьев, а.М.Слиденко, с.О.Стрыгина
- •Воронеж
- •Дементьев с.Н.
- •Часть I. Теория вероятностей Введение
- •Основные понятия
- •Классическое определение вероятности
- •Основные понятия комбинаторики
- •Геометрическое определение вероятности
- •Статистическое определение вероятности
- •Примеры решения индивидуальных заданий
- •Основные понятия
- •Примеры решения индивидуальных заданий
- •Основные понятия
- •Основные понятия
- •Формула Бернулли
- •Формула Пуассона
- •Локальная формула Лапласа
- •Интегральная формула Лапласа
- •Основные понятия
- •Основные понятия Равномерное распределение
- •Показательное (экспоненциальное) распределение
- •Примеры решения индивидуальных заданий
- •Основные понятия
- •Пример решения индивидуального задания
- •Основные понятия
- •Распределение Стьюдента ( распределение)
- •Распределение Фишера ( -распределение)
- •Примеры решения индивидуальных заданий
- •Основные понятия
- •Часть II. Математическая статистика Введение
- •Основные понятия Методика рациональной организации выборки большого объема
- •Нахождение точечных и интервальных статистических оценок неизвестных числовых характеристик теоретических распределений
- •Основные понятия
- •Проверка гипотезы о равенстве дисперсий двух нормально распределенных генеральных совокупностей
- •Проверка гипотезы о равенстве средних
- •Дисперсии которых неизвестны и одинаковы
- •Проверка гипотезы о нормальном распределении случайной величины с помощью критерия Пирсона
- •«Проверка статистических гипотез»
- •«Проверка статистических гипотез»
- •Основные понятия
- •«Однофакторный дисперсионный анализ»
- •«Однофакторный дисперсионный анализ»
- •Основные понятия
- •Проверка качества модели регрессии с помощью коэффициента детерминации
- •Проверка значимости регрессии по критерию Фишера
- •Построение доверительных интервалов для генеральных параметров регрессии
- •Построение доверительного интервала для прогноза индивидуального значения отклика
- •«Корреляционный и регрессионный анализ»
- •«Корреляционный и регрессионный анализ»
- •Часть III. Примеры лабораторных работ по математической статистике в системе mathcad Темы лабораторных работ и их основные цели
- •Лабораторная работа №1 (листинги 1-5) Распределения, связанные с нормальным законом распределения
- •Лабораторная работа №2 (листинги 6-8) Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло)
- •Лабораторная работа №3 (листинги 9-15) Описательные статистики
- •Лабораторная работа №4 (листинги 16-18) Проверка гипотезы о нормальном распределении
- •Лабораторная работа №5 (листинги 19-24) Примеры проверки статистических гипотез
- •Лабораторная работа №6 (листинги 25-27) Однофакторный дисперсионный анализ
- •Лабораторная работа №7 (листинги 28-31) Корреляция и регрессия
- •Продолжение приложения 2
- •Приложение 4
- •Критические точки распределения Фишера
- •Критические точки распределения Фишера
- •Примеры тестовых вопросов по теории вероятностей и математической статистике
- •394087, Воронеж, ул. Мичурина, 1
Основные понятия
Всякий факт, который может наблюдаться при соблюдении некоторых условий, будем называть событием. Условия, при наличии которых может произойти событие, будем называть опытом, или испытанием. Например, подбрасывание монеты – это опыт, а появление герба в результате подбрасывания – это событие; сдача экзамена – это опыт, а получение пятерки – это событие и т.д.
Определение 1.1. Событие называют случайным для данного опыта, если в результате опыта оно может появиться или не появиться.
Определение 1.2. Событие называют невозможным по отношению к данному опыту, если в результате опыта оно не может произойти.
Определение 1.3. Событие называют достоверным для данного опыта, если в результате опыта оно обязательно произойдет.
Например, при подбрасывании игральной кости выпадение пяти очков – случайное событие, выпадение нуля очков – невозможное событие, а выпадение не более шести очков – достоверное событие.
Случайные события обозначают заглавными буквами латинского алфавита. Например, А – выпадение герба при броске монеты, В – попадание в десятку при выстреле в мишень и т.д. Достоверное событие будем обозначать буквой U, невозможное – буквой V.
З а м е ч а н и я.
1. В дальнейшем, говоря о событии, будем подразумевать, что речь идет о конкретном опыте.
2. После буквенного обозначения события будем ставить знак равенства и дальше в фигурных скобках записывать его содержание. Например, А = {завтра будет солнечный день}.
Определение 1.4. События А и В называются несовместными, если появление одного из них исключает появление другого. В противном случае А и В называют совместными.
Пусть, например, из колоды в 36 карт извлекается наудачу одна. Пусть А = {эта карта картинка}, В = {эта карта бубновой масти}, С = {эта карта черной масти}. Тогда А и В – совместные события, так как карта может быть бубновой картинкой, а В и С – несовместные события.
Определение 1.5. События А1,… , Аn называют полной группой событий, если они являются единственно возможными и несовместными исходами опыта, т.е. в результате опыта появляется одно и только одно из этих событий.
Например, при сдаче экзамена события А – получение пятерки, B – четверки, C – тройки, D – двойки образуют полную группу событий.
Определение 1.6. Два события называют противоположными, если они образуют полную группу. Если одно из них обозначено А, то противоположное ему обозначают .
Например, противоположными являются сдача экзамена и получение двойки, попадание и промах при выстреле в мишень и т.д.
В дальнейшем любое событие, которое может появиться в результате опыта, будем называть исходом опыта. Если нельзя отдать предпочтение ни одному из исходов в смысле возможности его появления, то исходы называют равновозможными. Например, при подбрасывании игрального кубика выпадение одного очка, двух, … шести очков – равновозможные исходы, а попадание и промах при броске в корзину мяча баскетболистом, вообще говоря, не равновозможные исходы (попадание или промах зависит от тренированности баскетболиста).
Возможность появления того или иного события характеризуется числом, называемым вероятностью этого события. По мере развития теории вероятностей предлагались разные способы вычисления вероятности случайного события. Единый теоретико-множественный подход к определению вероятности был предложен в 1933 г. российским академиком А.Н. Колмогоровым. Однако при решении несложных задач достаточно использовать более простые определения вероятности.