Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву
Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Алгебра случайных событий, диаграммы Вьенна-Эйлера.Содержание книги
Похожие статьи вашей тематики
Поиск на нашем сайте Сумма событий А и В называется такое событие, которое происходит, когда происходит либо А, либо В, либо оба события.
Произведением А и В называется событие, которое происходит, если в опыте происходят оба события.
Событием Ā, противоположное событию А называется событие, которое происходит всякий раз, когда не наступает событие А.
A\B (дополнение А до В) – происходит А, но не происходит В
Классическое определение вероятности. Комбинаторика.
m – общее число исходов n – число исходов, благоприятствующих наступлению события А.. Комбинаторика – раздел математики, изучающий расположение объектов в соответствии со специальными правилами и подсчитывает количество способов таких расположений. Комбинаторика возникла в 18 веке. Рассматривается как раздел теории множеств. Аксиоматическое построение теории вероятностей. Аксиома 1. «аксиома неотрицательности» P(A)≥0 Аксиома 2. «аксиома нормированности» P(Ω)=1 Аксиома 3. «аксиома аддитивности» Если события А и В несовместны (АВ=Ø), то P(A+B)=P(A)+P(B) Теорема о вероятности суммы событий. Для любых событий Р(А+В) = Р(А) + Р(В) – Р(АВ) (док-во в лекции) Условная вероятность. Зависимые и независимые события. Теоремы о вероятности произведения событий. Р(А|В) – вероятность события А, если событие В уже произошло – условная вероятность.
Событие А называют независимым, от события В, если вероятность события А не меняется в зависимости от того, происходит или нет событие В. Теорема умножения вероятностей: Р(АВ) = Р(А|В)·Р(В) = Р(В|А)·Р(А) Теорема умножения вероятностей независимых событий: Р(АВ) = Р(А)·Р(В) По определению условной вероятности, Формула полной вероятности.
Формула Байеса.
Схема Бернулли. Формула Бернулли. Наивероятнейшее число успехов. Пусть проводится конечное число n последовательных испытаний, в каждом из которых некоторое событие А может либо наступить «успех», либо не наступить «неудача», причем эти испытания удовлетворяют следующим условиям: · Каждое испытание случайно относительно события А.т.е. до проведения испытания нельзя сказать, появится А или нет; · Испытания проводятся в одинаковых с вероятностной точки зрения условиях, т.е. вероятность успеха в каждом отдельно взятом испытании равна р и не меняется от испытания к испытанию; · Испытания независимы, т.е. исход любого из них никак не влияет ни исходы других испытаний. Такая последовательность испытаний называется схемой Бернулли или биноминальной схемой, а сами испытания – испытаниями Бернулли. Для расчета вероятности Рn(к) того, что в серии из n испытаний Бернулли окажется ровно k успешных, применяется формула Бернулли: 10. Понятие случайной величины. Дискретная случайная величина, способы ее задания: ряд распределения. Случайной величиной называется величина, которая в каждом испытании (при каждом наблюдении) принимает одно из множества своих возможных значений, заранее не известно, какое. Дискретная с.в. – с.в., множество возможных значений которой конечно или счетно. Ряд распределения с.в. (ряд распределения вероятности). График ряда распределения задается многоугольником распределения – ломанная, которая соединяет точки с координатами (xi,pi)
Закон распределения с.в.: pk=P({X=xk}) Функция распределения дискретной случайной величины и ее свойства. Функцией распределения случайной величины Х называется функция FX(x) = P(X< x), Под (X< x) понимается событие, состоящее в том, что случайная величина Х примет значение, меньшее, чем число х. Если известно, о какой случайной величине идет речь, то индекс, обозначающий эту случайную величину, опускается: FX(x) = F(x). Свойства: 1. 2. 3. 4.Если
|
||||||||||||||||
|
Последнее изменение этой страницы: 2016-08-15; просмотров: 771; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 216.73.216.146 (0.007 с.) |