- •Федеральное агентство по образованию
- •Isbn Севмашвтуз, 2007
- •Введение
- •Теория вероятностей
- •1. Предмет теории вероятностей. Статистическая устойчивость
- •1.1. Пространство элементарных исходов. Алгебра событий
- •1.2. Классическое определение вероятности
- •1.3. Формулы комбинаторики
- •1.4. Урновые схемы
- •Урновая схема: выбор без возвращения, с учетом порядка
- •Урновая схема: выбор без возвращения и без учета порядка
- •Урновая схема: выбор с возвращением и с учетом порядка
- •Урновая схема: выбор с возвращением и без учета порядка
- •Заметим, что число выборок, различающихся еще и порядком, в k! раз больше, чем число выборок, различающихся только составом.
- •2. Геометрическая вероятность
- •3. Теоремы сложения и умножения вероятностей
- •3.1. Теорема сложения
- •3.2. Условная вероятность
- •3.3. Теорема умножения
- •3.4. Независимые события
- •3.5. Вероятность появления хотя бы одного из событий, независимых в совокупности
- •4. Формула полной вероятности. Формула Байеса
- •4.1. Формула полной вероятности
- •4.2. Формула Байеса
- •5. Схема Бернулли
- •5.1. Формула Бернулли
- •5.2. Теорема Пуассона для схемы Бернулли
- •5.3. Локальная теорема Лапласа
- •5.4. Интегральная теорема Лапласа
- •6. Случайные величины
- •6.1. Законы распределения дискретных случайных величин
- •6.1.1. Распределение Бернулли
- •6.1.2. Биномиальное распределение
- •6.1.3. Геометрическое распределение
- •6.1.4. Распределение Пуассона
- •6.4.5. Гипергеометрическое распределение
- •6.2. Функция распределения св
- •6.3. Непрерывные случайные величины
- •6.4. Числовые характеристики случайных величин
- •6.4.1. Математическое ожидание
- •6.4.2. Мода и медиана св
- •7. Моменты случайных величин
- •7.1. Начальные моменты св
- •7.2. Центральные моменты св. Дисперсия
- •7.2.1. Дисперсия
- •Свойства дисперсии.
- •7.3. Асимметрия и эксцесс
- •Математические ожидания и дисперсии стандартных распределений дсв
- •8. Законы распределения непрерывных случайных величин
- •8.1. Равномерное распределение
- •8.2. Показательное распределение
- •8.3. Нормальное распределение
- •8.3.1. Свойства нормального распределения
- •8.3.2. Стандартное нормальное распределение
- •8.3.3. Правило трех сигм
- •Математические ожидания и дисперсии стандартных распределений нсв
- •Указания к выполнению контрольной работы №1
- •Варианты заданий для контрольной работы №1 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
- •Список рекомендуемой литературы
- •164500, Г. Северодвинск, ул. Воронина, д.6
8.3.2. Стандартное нормальное распределение
Нормальное распределение при иназываетсястандартным нормальным распределением. Плотность стандартного нормального распределения имеет вид:
,
а функция распределения
называется функцией Лапласа.
Свойства функции Лапласа:
1. Функция Лапласа является табулированной, то есть ее значения приведены в таблицах (приложение 2). Она принимает значения от 0 до 0,5, то есть .
2. Функция нечетная, .
3. Вероятность попадания СВ на заданный интервал :
.
4. Вероятность отклонения СВ от своего математического ожидания
.
Пусть требуется найти вероятность попадания СВ на заданный интервал, симметричный относительно ее математического ожидания . По предыдущей формуле имеем:
.
Замечание. Иногда в качестве функции Лапласа берут функцию
,
тогда , значения этой функции принадлежат промежутку от 0 до 1: .
Пример. Найти вероятность попадания в интервал значений нормальной случайной величины, для которой математическое ожидание, среднее квадратическое отклонение.
Решение. Применим формулу:
;
в данном случае она примет вид:
.
Функция Лапласа является нечетной, поэтому
.
Значения ,найдены по таблице значений функции Лапласа (приложение 2).
8.3.3. Правило трех сигм
Сформулируем теперь «правило трёх сигм»: практически достоверно, что если случайная величина распределена нормально, абсолютное отклонение ее от математического ожидания не превосходит утроенного среднеквадратического отклонения:
.
Или – вероятность того, что случайная величина отклониться от своего математического ожидания на величину, большую утроенного среднеквадратического отклонения, равна:
.
Смысла в запоминании числа 0,0027 нет никакого, а вот помнить, что почти вся масса нормального распределения сосредоточена в границах , всегда полезно.
Математические ожидания и дисперсии стандартных распределений нсв
Распределение НСВ |
Математическое ожидание |
Дисперсия |
Среднеквадратическое отклонение |
Равномерное | |||
Показательное | |||
Нормальное
|
Указания к выполнению контрольной работы №1
Цель контрольной работы – углубление и закрепление студентами знаний, полученных в процессе изучения настоящего курса, подготовка их к успешной сдаче экзамена.
Контрольная работа оформляется на одной стороне стандартного листа бумаги формата А4 с использованием любых средств печати либо рукописно (в этом случае выполнение допускается только крупным и разборчивым почерком). Работа представляется не менее чем за 5 дней до сдачи экзамена.
Вариант работы выбирается согласно общему списку группы, помещенному в журнале:
№ в списке группы |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
16 |
17 |
18 |
19 |
20 |
21 |
22 |
23 |
24 |
25 |
26 |
№ варианта |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
16 |
17 |
18 |
19 |
20 |
21 |
22 |
23 |
24 |
1 |
2 |
Если фамилия значится в списке группы под номером 25, то следует выполнять вариант 1; 26 – вариант 2; 27 – вариант 3 и т.д.
Контрольная работа состоит из десяти задач, связанных с математическими расчетами, построением таблиц и вычерчиванием графиков. Решение задач должно быть представлено подробно (поэтапно) с указанием условия, соответствующих формул и вычислений. Таблицы и графики следует изображать с соблюдением общих правил оформления табличного и графического материала.