- •1. Событие. Классификация событий
- •2. Вероятность события. Свойства вероятности. Классическая вероятность
- •3. Статистическое определение вероятности
- •4. Геометрическая вероятность
- •5. Задача о встрече
- •6. Действия над событиями
- •7. Теорема сложения вероятностей
- •8. Теорема умножения вероятностей
- •9. Условная вероятность события
- •10. Следствия из теоремы умножения вероятностей
- •11. Формула полной вероятности
- •12. Теорема гипотез. ( Формула Байеса )
- •13. Дискретные и непрерывные случайные величины
- •14. Закон распределения
- •15. Функция распределения
- •16. Общие свойства функции распределения
- •17. Плотность распределения
- •18. Основные свойства плотности распределения
- •19. Математическое ожидание и его свойства
- •20. Математическое ожидание непрерывной случайной величины
- •21. Мода и медиана
- •22. Дисперсия случайной величины
- •23. Свойства дисперсии
- •27. Условные законы распределения. Зависимые и независимые случайные величины
- •30. Корреляционный момент случайных величин и его свойства
- •31. Коэффициент корреляции и его свойства
- •32. Формула Бернулли
- •33. Наивероятнейшее число наступления события
- •34. Асимптотические формулы вычисления вероятностей
- •35. Биномиальный закон распределения
- •36. Закон распределения Пуассона
- •37. Равномерный закон распределения
- •38. Показательный закон распределения
- •39. Нормальный закон распределения
- •40. Математическое ожидание нормального закона распределения
- •41. Дисперсия нормального закона распределения
- •44. Неравенство Маркова
- •45. Неравенство Чебышева
- •46. Теорема Чебышева
- •47. Теорема Бернулли
- •48. Теорема Ляпунова
- •49. Интегральная теорема Лапласа
- •50. Виды статистических наблюдений
- •Виды статистических наблюдений:
- •51. Виды измерений
- •Количественные измерения
- •Порядковые (ранговые) измерения
- •Номинальные измерения
- •Статистические таблицы
- •52. Методы ранжирования
- •53. Группировка и табулирование количественных данных
- •54. Графическое изображение вариационных рядов
- •55. Показатели центра распределения (мода, медиана, среднее арифметическое, среднее гармоническое, среднее геометрическое)
- •56. Показатели вариации
- •57. Ассиметрия и эксцесс
- •58. Эмпирическая функция распределения
- •59. Точечные интервальные оценки
- •60. Доверительные интервалы
1. Событие. Классификация событий
Событием называется любой факт, который в результате опыта может произойти или не произойти. События обозначают заглавными буквами латинского алфавита.
Достоверным называется событие, которое непременно произойдет при определенной совокупности условий.
Невозможным называется событие, которое заведомо не произойдет при определенной совокупности условий.
Случайным, называется событие, которое при определенных условиях может произойти или не произойти.
Два события называются совместными в данном опыте, если появление одного не исключает появление другого.
Два события называются несовместным, если они не могут произойти в одном испытании.
Несколько событий называются несовместными, если они попарно несовместны.
Два события называются противоположными, если появление одного равносильно непоявлению другого.
Множество событий называются полной группой событий, если они попарно несовместны; появление одно и только одного из них является достоверным событием. Например, шесть граней кубика образуют полную группу событий.
События называются равновозможными, если нет оснований полагать, что одно событие более возможно, чем другие.
Каждое событие, которое может наступить в процессе опыта, называется элементарным исходом.
2. Вероятность события. Свойства вероятности. Классическая вероятность
Для качественного сравнения событий вводится определенная мера, которая называется вероятностью события.
Классическое определение вероятности , - общее число исходов, - число благоприятствующих исходов.
Свойства вероятности:
-
Вероятность достоверного события равна единице. Обозначим - достоверное событие, т.е. , .
-
Вероятность невозможного события равна нулю. Обозначим - невозможное событие, т.е. , .
-
Вероятность случайного события выражается положительным числом, меньшим 1. Поскольку для случайного события выполняются следующие неравенства или , .
-
Вероятность любого события удовлетворяет неравенству .
3. Статистическое определение вероятности
Классическое определение вероятности предполагает, что все элементарные исходы равновозможные. О равновозможности исходов опыта заключают в силу соображений симметрии (как в случае монеты или игрального кубика). Задачи, в которых можно исходить из соображений симметрии, на практике встречаются редко. Существует обширный класс событий, вероятности которых нельзя вычислить по классической формуле . Рассмотрим, например, неправильно выполненную, несимметричную игральную кость. Выпадение определенной грани уже не будет характеризоваться вероятностью ; но, вместе с тем ясно, что для данной конкретной несимметричной кости выпадение данной грани обладает некоторой степенью вероятности, указывающей, насколько часто в среднем должна появляться данная грань при многократном бросании. Очевидно, что вероятности таких событий, как “попадание в цель при выстреле”, “пробивание брони осколком снаряда”, “улучшение состояния больного при приеме лекарств”, также не могут быть вычислены по классической схеме. В связи с этим появилась необходимость введения еще одного определения вероятности, называемого статистическим. Чтобы дать это определение, предварительно вводят понятие относительной частоты события.
Относительной частотой события, или частотой, называется отношение числа опытов, в которых появилось это событие, к числу всех произведенных опытов, , где m – число появления события , n – число произведенных опытов.
Наблюдения позволили установить, что относительная частота обладает свойствами статистической устойчивости: в различных сериях многочисленных испытаний (в каждой из которых может появиться или не появиться это событие) она принимает значение достаточно близкое к некоторой постоянной. Эту постоянную, являющуюся объективной числовой характеристикой явления, считают вероятностью данного события.
Статистической вероятностью называется число, около которого группируются значения частоты данного события в различных сериях большого числа испытаний (например, на 1000 новорожденных – 515 мальчики и т.д.).