- •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.
1. Для лінійного випадку
Нехай випадкова величина приймає значення, які належать відрізку L
Якщо при випробовуванні точка повинна попасти на відрізок “L” то геометрична ймовірність попадання визначається
Це справедливо лише в тому випадку, якщо на даному інтервалі L події рівнозмінні.
2. Для плоского випадку
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
де So – весь набір можливих значень. “S “ деяка виділена площа. Р – імовірність попадання точки в дану площадку „S”
Приклад 1 .
Нехай задано дві площадки радіусами Ro I r. Тоді ймовірність попадання точки в середній круг буде
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
S |
r |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
R0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Приклад 2.
В сигналізатор поступають сигнали від двох пристроїв рівноможливо в довільний момент часу з відрізка часу Т. Моменти появи даних сигналів незалежні. Сигналізатор спрацьовує лише у випадку, якщо між моментами виникнення сигналів головна віддаль буде менша t<T.
Знайти ймовірність того, що сигналізатор спрацьовує на відрізку часу Т.
Розв’язок.
Нехай поява сигналу 1 пристрою прийде в момент часу 0 <X<T;
А поява 2 сигналу прийде в момент часу 0<y<T
Тоді часова область набуде вигляду
|
У |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
Т |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
y-x=t |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
x=y |
|
|
T-t |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
t |
|
|
x-y=t |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
X |
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
T |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
T-t |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Сигналізатор спрацьовує якщо
Тобто, коли точка попадає в заштриховану область А.
Тоді ймовірність спрацювання сигналізатора:
Знаходиться як відношення двох площ.
З. ТЕОРЕМА ДОДАВАННЯ ЙМОВІРНОСТЕЙ
Сумою (об’єднанням) двох подій А+В ( А۷В) називається подія С, яка реалізується у випадку, коли відбуваються або подія А, або подія В, або обидві.
С = А+В (А۷В). В дискретній математиці застосовують позначення А۷В .
Тобто сумою подій називають подію, яка рахується реалізованою, коли реалізується хоча б одна із подій, що входять в суму.
Якщо події А та В несумісні А∩В = 0
То ймовірність сумарної події : Р(А+В)=Р(А)+Р(В) де Р(А)= ; .
Це реалізується для будь-якого числа незалежних несумісних подій. Зрозуміло, що повний набір елементарних подій створює універсум U.
P(U)=P(A1)+….+P(An)….=1. Оскільки потужність універсуму може бути як обмеженою так і необмеженою величиною, то обмеженою або необмеженою відповідно але обов‘язково повною є група елементарних подій. При цьому, використовуючи геометричне представлення ймовірності цілком зрозумілим є визначення ймовірності події А як відношення потужності множин, тобто Р(А)= .
К. МНОЖЕННЯ ПОДІЙ.
Визначення: під множенням подій називають подію С=А*В таку, яка рахується, що відбулась коли відбулись події А і В одночасно. Вірніше А ∩ В –область визначення добутку множин. Події можна множити будь-яку кількість С=А*В*К*М і т. п.