- •Конспект лекцій з курсу « Теорія ймовірності та випадкові процеси» Розділ 1 Вступ. Поняття ймовірності.
- •Коротка історична довідка.
- •Непарні
- •Властивості ймовірності подій
- •2. Основні формули комбінаторики.
- •Статистичне визначення ймовірності подій
- •1. Для лінійного випадку
- •2. Для плоского випадку
- •1.Умовна ймовірність.
- •Л) незалежні події. Теорема множення незалежних подій.
- •Часто ймовірність події ā позначають
- •0) Наслідки із додавання і множення.
- •1)Теорема додавання ймовірностей сумісних подій.
- •Р(в) – ймовірність попадання другого.
- •Розділ 2: послідовності незалежних випробовувань. Формула бернуллі
- •Вивід формули Бернуллі:
- •Б) Локальна теорема Лапласа (без доведення)
- •Розділ 3. Основні поняття математичної статистики. Випадкові величини та їх числові характеристики. А. Поняття випадкової величини. Дискретні та неперервні випадкові величини.
- •В. Приклади: біноміальний закон розподілу. Закон розподілу Пуассона.
- •1) Біноміальний закон.
- •2) Розподіл Пуассона.
- •Г. Інтегральна та диференціальна функції розподілу випадкової величини, їх властивості та функція розподілу (крива розподілу).
- •Математичне сподівання та дисперсія випадкових величин.
- •Математичне сподівання має властивості:
- •Властивості дисперсії.
- •Сталий множник можна виключити
- •Якщо ξ: η- незалежні випадкові величини, то
- •Моменти к-того порядку.
- •Є. Ймовірність попадання випадкової величини в заданий інтервал. Нормальний закон розподілу неперервної випадкової величини
- •Правило трьох „σ”.
- •Ж. Поняття про функції випадкового аргументу і її закон розподілу.
- •Дискретна випадкова величина.
- •Неперервні випадкові величини
- •З. Закон великих чисел. Нерівність Чебишева , теореми Чебишева та Бернулі. Поняття про теорему Ляпунова.
- •Теорема Бернулі.
- •Теорема Ляпунова. (Поняття).
- •Теореми Чебишева, Бернулі. Та теорема Ляпунова складають закон великих чисел.
- •Вибірка з генеральної сукупності. Розподіл вибірки. Вибіркові характеристики. Загальні поняття математичної статистики.
- •Надійний інтервал для математичного сподівання ознаки γ нормальним законом розподілу і відомим середньоквадратичним відхиленням.
- •Приклад.
- •Інтервал надійності для оцінки математичного сподівання з нормальним розподілом випадкової величини та не відомим значенням σ.
- •Довірчий інтервал, інтервал надійності оцінки середньоквадратичного відхилення з нормальним законом розподілу.
- •В) .Поняття про умовні варіанти. Метод добутків для знаходження вибіркових середніх і дисперсії.
- •Дисперсія вибірки , де
- •Складаємо наступну розрахункову таблицю
- •Г)Багатовимірні випадкові величини.
- •Розділ 5. Елементи теорії кореляції. А. Функціональна та статистична залежності.
- •Б) Знаходження кореляційного зв‘язку між випадковими величинами у вигляді рівняння лінії регресії.
- •В. Додавання дисперсій
- •Перевірка статистичних гіпотез.
Коротка історична довідка.
Природно, що основною задачею, яка висувалась до Теорії ймовірностей це задача розробки теорії ігор, “Азартних ігор”. В XVI-XVII ст. працювали Кардано, Гюйгенс, Паскаль, Ферма та ін.
Як виявилось при великому числі випробувань усі випадкові процеси починають описуватись одними і тими ж законами, так званим законом “великих чисел”. Цей закон вперше був доведений як теорема Якобі Бернуллі (1654-1705) рр.
Подальший розвиток Теорії ймовірностей належить Муавру, Лапласу, Гаусу, Пуассону та іншим. Новий крок в Теорії ймовірностей належить Чебишеву П. Л. (1821-1894) та його учням Маркову (1856-1922) та Ляпунову (1857-1918). Серед визначних радянських вчених слід відзначити Колмогарова, Хінчина, Смірнова.
в) Класичне визначення ймовірності.
Розглянемо приклад. Нехай подією є вхідні дзвінки по домашньому телефону. Зрозуміло, що частіше всього вам дзвонять знайомі люди. Значно рідше не знайомі. Тобто, якщо є дзвінок, то швидше всього дзвонять знайомі. А чи можна цей факт охарактеризувати числом?
Поява одного дзвінка є елементарною подією. Нехай наявність зовнішнього дзвінка є подією типу А, якщо дзвонять родичі.
Тоді елементарними подіями є дзвінки родичів, знайомих − незнайомих.
Ясно, що вся сукупність подій володіє повнотою. Бо обов’язково або родич, або знайомий, або незнайомий.
Нехай родичів N, знайомих М, незнайомих, що можуть подзвонити К.
Ясно, що
│K│<│N│<│M│.
Зрозуміло, що подія А реалізується, якщо подзвонять один із ω1, …, ωn при чому байдуже хто саме.
Так от. Відношення числа результатів випробування, сприятливих до події А, до числа всіх рівно можливих , попарно не сумісних визначає значення ймовірності події “А”.
Наприклад: якщо відбувся дзвінок, то дзвонять або знайомі (А) або родичі (В) або незнайомі (С). Тоді ймовірність що подзвонили знайомі, яких 23 (а всіх можливих дзвінків 1000), буде визначатися формулою
(1)
Приклад: У ящику 10 куль, 5- чорних, 1- біла, 4- червоні. Тоді ймовірність витягнути червону кулю
.
Це легко зрозуміти пронумерувавши кулі. Елементарні події будуть різними, якщо витягнемо одну з 4-х куль з різними номерами. Але оскільки усі вони червоні, то кількість елементарних подій, що сприяють „А” буде 4.
А усіх різних подій 10.
Приклад 1. Навмання взятий номер телефону складається з 5 цифр. Яка ймовірність того, що усі числа різні (подія А), (однакові В), (непарні С).
Розв’язок . Оскільки у п’ятизначному числі на кожному місці стоїть будь-яке із 0….9 чисел то кількість різних комбінацій (з повторами ) 105 . Якщо числа без повторів то 10 • 9 • 8 • 7 • 6.
Шукана ймовірність
Р(А)= .
Р(В)= ;
Непарні
Р(С)=
Приклад 2.
Група, яка складається з 8 осіб сидить за круглим столом. Яка ймовірність того, що дві певні особи сидітимуть поруч (А)? Ясно, що перенумерувавши стільці існує N=8! можливих різних варіантів посадки людей.
N – кількість стільців.
Якщо посадити виділених людей на стільці то інші люди розмістяться варіантами. Оскільки стільці (1 2) можуть бути іншою парою, то таких вибраних різних пар є 8. Тоді кількість різних варіантів посадки буде
Тоді імовірність події “A”