- •Теория вероятностей и математическая статистика
- •Случайные события
- •Действия над событиями
- •Свойства операций над событиями
- •Задачи, рассмотренные на лекции и семинаре. Тема 1. События. Основные операции над событиями Лекция 1
- •Семинар 1
- •Домашнее задание 1 – Тема 1.
- •Свойства относительной частоты
- •Свойства статистической вероятности
- •Классическое определение вероятности
- •Свойства «классической» вероятности
- •Полезный алгоритм
- •Задачи, рассмотренные на лекции и семинаре. Тема 2 Лекция 2
- •Семинар 2
- •Домашнее задание 2 – Тема 2.
- •Классическое определение вероятности
- •Домашнее задание 2 – Тема 2.
- •Классическое определение вероятности
- •Тема 2.1. Элементы комбинаторики. Правило суммы и правило произведения. – 4 часа 2 часа лекции, 2 часа семинарское занятие Элементы комбинаторики
- •Правило произведения
- •Правило сложения (суммы)
- •Задачи, рассмотренные на Лекции и Семинаре 2.1.
- •Домашнее задание 2.1 – Тема 2.1 Элементы комбинаторики: Правило Суммы, Правило Произведения
- •Тема 3. Элементы комбинаторики. Понятие о «схеме выбора». Схема выбора без возвращения: Перестановки, Размещения, Сочетания. – 4 часа: 2 часа лекции, 2 часа семинарское занятие
- •Соединения. Виды соединений
- •Перестановки
- •Размещения
- •Сочетания
- •Свойства Сочетаний (биномиальных коэффициентов)
- •Семинар 3
- •Домашнее задание 3 – Тема 3. Элементы комбинаторики: Перестановки, Размещения, Сочетания
- •Тема 4. Элементы комбинаторики. Схема выбора с возвращением: Размещения, Сочетания, Перестановки с повторением – 4 часа: 2 часа лекции, 2 часа семинарское занятие
- •Размещения с повторениями
- •Сочетания с повторениями
- •Перестановки с повторениями
- •Задачи, рассмотренные на лекции и семинаре. Тема 4.
- •Лекция 4
- •Семинар 4
- •Домашнее задание 4 - Тема 4.
- •Тема 5. Геометрическое определение вероятности. Субъективная вероятность. Примеры вычисления вероятностей. – 4 часа: 2 часа лекции, 2 часа семинарское занятие Субъективная вероятность
- •Геометрическое определение вероятности
- •Свойства геометрической вероятности
- •Задачи, рассмотренные на лекции и семинаре 5. Тема 5. Геометрическая вероятность
- •Домашнее задание 5 - Тема 5. Геометрическая вероятность
- •Тема 6. Независимость событий. Вероятность произведения событий. Вероятность суммы событий. – 4 часа: 2 часа лекции, 2 часа семинарское занятие
- •Независимость событий
- •Тема 6. Задачи, рассмотренные на лекции и семинаре 6 Лекция 6
- •Семинар 6 Дополнительное задание
- •Домашнее задание 6 – Тема 6. Формулы вероятности суммы и произведения событий
- •Тема 7. Независимость событий. Условные вероятности. – 4 часа: 2 часа лекции, 2 часа семинарское занятие Условные вероятности
- •Полезный алгоритм
- •Тема 7. Независимость событий. Условная вероятность Задачи, рассмотренные на лекции и семинаре 7 Лекция 7
- •Семинар 7
- •Тема 8. Формула полной вероятности. – 4 часа: 2 часа лекции, 2 часа семинарское занятие
- •Тема 8. Задачи, рассмотренные на Лекции 8
- •Тема 8. - Домашнее задание 8. Формула полной вероятности
- •Тема 9. Формула Байеса (формула гипотез, формула апостериорной вероятности). – 4 часа: 2 часа лекции, 2 часа семинарское занятие
- •Задачи, рассмотренные на Лекции и Семинаре 9
- •Домашнее задание 9. – Тема 9 – Теорема Байеса
- •Тема 10. Схема повторных независимых испытаний с двумя исходами. Схема Бернулли. Теорема и Формула Бернулли. - 4 часа: 2 часа лекции, 2 часа семинарское занятие
- •Формула Бернулли
- •Случай нескольких исходов
- •Вероятность появления рассматриваемого события не менее m раз
- •Задачи, рассмотренные на Лекции и Семинаре 10. Тема 10. Формула Бернулли Лекция 10
- •Семинар 10
- •Домашнее задание 10 – Тема 10. Схема Бернулли
- •Тема 11. Приближенные вычисления в схеме Бернулли. Формулы Пуассона, Муавра – Лапласа. Алгоритмы вычислений. Гауссиана. – 4 часа: 2 часа лекции, 2 часа семинарское занятие
- •Формула Пуассона
- •Алгоритм использования функции Гаусса в приближенных вычислениях
- •Алгоритм использования функции ф(х) в приближенных вычислениях
- •Задачи, рассмотренные на Лекции.
- •Тема 11. - Формулы Пуассона и Муавра – Лапласа
- •Домашнее задание 11. -Тема 11. Формулы Пуассона и Муавра – Лапласа. Кривая вероятностей (Гауссиана). Закон больших чисел
- •Тема 12. Бином Ньютона. Биномиальные коэффициенты. Свойства биномиальных коэффициентов. – 4 часа: 2 часа лекции, 2 часа семинарское занятие Свойства Сочетаний (биномиальных коэффициентов)
- •Треугольник Паскаля
- •Задачи, рассмотренные на Лекции 12. Бином Ньютона
- •Домашнее задание 12 – Тема 12. Бином Ньютона
- •Дискретная случайная величина
- •Закон распределения дискретной случайной величины
- •Математические операции над дискретными случайными величинами
- •Задачи, рассмотренные на Лекции и Семинаре. Тема 13
- •Домашнее задание 13 – Тема 13. Случайная величина (св).
- •Тема 14. Числовые характеристики случайной величины. «Меры положения»: среднее арифметическое, среднее геометрическое, мода, медиана. «Меры рассеяния»: дисперсия, эксцесс, асимметрия.
- •«Меры положения»
- •1. Средняя арифметическая величина. Понятие средней арифметической
- •Свойства средней величины
- •2. Мода
- •3. Медиана
- •Вариация массовых явлений. «Меры рассеяния»
- •4. Размах (интервал изменения)
- •5. Математическое ожидание
- •Свойства математического ожидания
- •6. Дисперсия и среднеквадратическое (стандартное) отклонение
- •Алгоритм вычисления дисперсии
- •Свойства дисперсии
- •7. Коэффициент вариации
- •Моменты распределения и показатели его формы. Центральные моменты распределения
- •9. Коэффициент асимметрии
- •10. Коэффициент эксцесса
- •Задачи, рассмотренные на Лекции и Семинаре 14
- •Домашнее задание 14. Тема 14 – Числовые характеристики случайной величины. Закон распределения св
- •Плотность распределения
- •Сходство и различия между законом распределения и плотностью распределения
- •Свойства плотности вероятности
- •Нормальный закон распределения
- •Свойства кривой вероятностей
- •Тема 16 – Понятие о биномиальной случайной величине. Основные характеристики биномиального распределения – 2 часа лекции Понятие о биномиальной случайной величине
- •Вопросы для контроля
- •Вопросы к зачету по теории вероятностей и математической статистике
- •Рекомендуемая литература
Домашнее задание 14. Тема 14 – Числовые характеристики случайной величины. Закон распределения св
Задача 1Д-Т14. Ученик выписал из дневника свои отметки за март месяц. У него получилось:
4, 4, 3, 2, 5, 3, 3, 4, 5, 4, 4, 4, 5, 4, 2, 4, 4, 5, 3, 3.
а) Составить сгруппированный ряд этих данных.
б) Чему равны размах, медиана и мода этого измерения и какова ее кратность?
в) Выпишите таблицу распределения данных.
г) Найдите среднее отметок за март, дисперсию этой оценки.
Задача 2Д-Т14. В очередном туре футбольного чемпионата состоялись 10 матчей. Вот из результаты: 3 : 1; 0 : 2; 1 : 1; 0 : 0; 0 : 4; 0 : 1; 2 : 2; 0 : 3; 1 : 0; 1 : 1.
Футбольный статистик подсчитал результативность матчей (количество голов).
а) Выпишите несгруппированный ряд полученных данных.
б) Сгруппируйте его и составьте таблицу распределения данных и распределение их частот в процентах.
в) Постройте гистограмму распределения данных.
г) Найдите среднюю результативность матчей в этом туре, а также дисперсию результата.
Задача 3Д-Т14. Лидеру партии принесли сводку данных о проголосовавших за его партию по пяти избирательным участкам одного округа:
Параметр |
Избирательный участок | ||||
№1 |
№2 |
№3 |
№4 |
№5 | |
Процент проголосовавших за партию |
77 |
88 |
110 |
22 |
99 |
Число голосовавших, тыс.чел. |
114 |
112 |
110 |
220 |
111 |
а) Найдите среднее результатов в процентах.
б) Подсчитайте общее количество голосовавших на этих пяти участках.
в) Подсчитайте число проголосовавших за партию на каждом участке.
г) Пройдет ли партия 7%-ный барьер в этом округе?
Задача 4Д-Т14. Измеряется длина слов в отрывке из поэмы А.С. Пушкина «Медный всадник». Составьте ряд данных и постройте гистограмму распределения этих данных.
«… Ужасен он в окрестной мгле!
Какая дума на челе!
Какая сила в нем сокрыта!
А в сем коне какой огонь!
Куда ты скачешь, гордый конь,
И где опустишь ты копыта?...»
Задача 5Д-Т14. По приведенным данным из сводной таблицы распределения результатов некоторого измерения:
Параметр |
Варианта | ||||
№1 |
№2 |
№3 |
№4 |
Сумма | |
Кратность |
|
х |
у |
х + у |
50 |
Частота |
|
|
|
|
|
Частота, % |
|
23х - 105 |
у2 – у - 70 |
|
|
а) найдите х;
б) найдите у;
в) восстановите всю таблицу;
г) найдите моду этого распределения.
Задача 6Д-Т14. Рассматриваются оценки, полученные выпускниками одной из школ за сочинение. Выставлялись две оценки: первая – по литературе, вторая – по русскому языку. Отметки эти таковы:
5/4; 4/5; 3/1; 4/3; 2/3; 3/3; 4/3; 5/3; 3/3; 1/2;
4/4; 4/2; 2/1; 3/5; 3/4; 4/3; 5/5; 4/4; 5/4; 2/2;
2/3; 4/3; 2/3; 3/3.
1) Для отметок по литературе, а также (аналогично) для отметок по русскому языку:
а) выпишите сгруппированный ряд данных;
б) составьте таблицу распределения кратностей;
в) постройте многоугольник распределения процентных частот;
г) найдите среднее значение.
2) а) вычислите размах, моду, медиану, дисперсию и среднее квадратичное распределения отметок по литературе;
б) вычислите размах, моду, медиану, дисперсию и среднее квадратичное распределения отметок по русскому языку;
в) по какому предмету отметки в среднем выше?
г) по какому предмету отметки имеют более устойчивый характер?
Задача 7Д-Т14. Научно-педагогический стаж (в годах) восьми преподавателей кафедры Психологии составил: 5, 8, 15, 12, 17, 14, 18, 9 лет. Найти среднее, моду, медиану, математическое ожидание, дисперсию и СКО этой выборки.
Задача 8Д-Т14. Студентки-первокурсницы на соревнованиях по легкой атлетике взяли высоты, величина которых составила (в см): 90, 125, 125, 130, 130, 135, 135, 135, 140, 140, 140. Какая высота прыжка наилучшим образом характеризует спортивную подготовку девушек?
Задача 9Д-Т14. В таблице приведены данные о рабочем стаже (в годах) сотрудников лаборатории. Найти среднее, моду, медиану, математическое ожидание, дисперсию и СКО рассматриваемой совокупности.
Стаж работы |
1 |
2 |
4 |
5 |
7 |
10 |
11 |
12 |
16 |
19 |
20 |
21 |
22 |
25 |
Число сотрудников |
2 |
1 |
4 |
3 |
4 |
2 |
3 |
1 |
2 |
5 |
3 |
1 |
1 |
2 |
Задача 10Д-Т14. Найти математическое ожидание, дисперсию и СКО СВ Х, заданной законом распределения:
Х |
-5 |
2 |
3 |
4 |
Р |
0,4 |
0,3 |
0,1 |
0,2 |
Задача 11Д-Т14. Пусть Х и Y – независимые дискретные СВ, причем МХ = 2, МY = -3, DX = 2, DY = 9. Найти MZ и DZ, если .
Задача 12Д-Т14. Игроку предложена следующая игра: он (игрок) бросает игральную кость и получает столько $, сколько выпало очков. Цена игры составляет 4$. Выгодно ли играть в такую игру?
Задача 13Д-Т14. Решить уравнения:
а) ;
б) = 15;
в) 49;
г) = 70;
д) ;
е) 79;
ж) ;
з) .
Задача 14Д-Т14. Стрелок ведет стрельбу по цели с вероятностью попадания при каждом выстреле 0,2. За каждое попадание он получает 5 очков, а в случае промаха очков ему не начисляют.
а) составить закон распределения числа очков, полученных стрелком за три выстрела;
б) определить математическое ожидание, дисперсию и стандартное отклонение.
Задача 15-Т14. В билете три задачи. Вероятность правильного решения первой задачи равна 0,9, второй задачи – 0,8, третьей задачи – 0,7. Составить закон распределения числа правильно решенных задач в билете. Определить математическое ожидание и дисперсию.
Тема 15. Случайные величины с бесконечным числом значений. Непрерывные случайные величины. Плотность распределения. Нормальное распределение. – 4 часа: 2 часа лекции, 2 часа семинарское занятие
Непрерывные случайные величины
Определение. Непрерывной называют случайную величину, которая может принимать любые значения из некоторого заданного интервала. Интервал, на котором она задана, может быть бесконечным в одну или обе стороны: он может быть отрезком прямой, всей числовой прямой или луче (полупрямой).
Главное отличие в задачах вычисления вероятностей для дискретного и непрерывного случаев состоит в следующем.
В дискретном случае определяется вероятность событий типа Р{Х = с}: случайная величина Х принимает определенное числовое значение с, которое можно представить точкой числовой прямой.
В непрерывном случае такие «точечные» вероятности равны нулю, поэтому интерес представляют вероятности событий типа Р{}: СВХ принимает значения на некотором отрезке [a; b]. При этом равновероятными считаются все «комбинации» отрезков, отличающихся друг от друга единственной точкой, например, - концевой точкой отрезка:
,
,
.