Теория вероятностей и математическая статистика

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "Теория вероятностей и математическая статистика"

Транскрипт

1 Теория вероятностей и математическая статистика Доктор физ.-мат. наук профессор Михаил Павлович Харламов «Страница» с методическими материалами Волгоградский филиал РАНХиГС (ФГОУ ВПО ВАГС) Направления Экономика, социология (бакалавриат)

2 Лекция 1 Тема Комбинаторика. Перестановки, размещения, сочетания. Содержание темы Предмет комбинаторики. Факториал и его свойства. Определения и формулы для подсчета вариантов перестановок, размещений с повторениями и без повторений, сочетаний. Использование функций Excel для расчетов комбинаций. Основные категории предмет комбинаторики как науки, факториал, перестановка, размещение с повторениями, размещение без повторений, сочетание.

3 Комбинаторика Комбинаторика это раздел математики, изучающий методы подсчета вариантов перестановок, комбинаций объектов различного рода, выбора объектов из заданного множества. Основные понятия перестановки, размещения, сочетания. Далее будем считать заданным некоторое множество из n объектов (цифр, букв, людей, предметов и т.п.). Факториал Для любого неотрицательного целого числа n определена функция, называемая «факториал числа». Она обозначается через n! (читается как «эн факториал») и равна произведению всех целых положительных чисел от 1 до n. В случае n = 0 считается по определению, что 0! = 1.

4 Как ведет себя факториал? Приближенная формула Муавра Стирлинга n! ( n ) n 2πn. e Для вычисления n! в Excel существует функция ФАКТР(n). Задание Составить в Excel таблицу вида n n! Формула МС Погрешность Заполнить ее для n = 1,..., 20. Построить сравнительные графики точного и приближенного значения для n = 1,..., 6.

5 Перестановки Перестановкой называется расположение заданного количества различных предметов в определенном порядке. Пусть даны n различных предметов. Количество всевозможных их перестановок обозначается через P n и вычисляется по формуле перестановок: P n = n! = n (n 1) (n 2) Примеры Первые числа перестановок P 1 = 1, P 2 = 2, P 3 = 6, P 4 = 24, P 5 = 120. Множество всех перестановок трех предметов A, B, C: {ABC, ACB, BAC, BCA, CAB, CBA}.

6 Размещение с повторениями Размещением с повторениями n предметов по k местам (коротко «размещение из n по k с повторениями») называется слово, составленное из k букв алфавита, содержащего n букв. Иначе говоря, имеется n типов предметов и имеется k мест, на каждое из которых может быть поставлен предмет любого типа. Любой тип предмета может встретиться в полученной последовательности любое число раз, но порядок предметов в последовательности важен, то есть расстановки выбранных предметов в разном порядке считаются разными (как слова из одних тех же букв, но переставленных). Количество всевозможных размещений с повторениями из n по k иногда обозначается через A k n и вычисляется по очевидной формуле: A k n = n k.

7 Примеры использования размещений с повторениями Сколько существует четырехсимвольных кодов (шифров сейфа) с использованием только цифр? Решение: n = 10, k = 4, поэтому различных кодов будет 10 4 = Сколько различных символов можно записать кодом размером в один байт? Решение: n = 2, k = 8, поэтому различных символов с кодом размером в один байт будет 2 8 = 256. Это и есть так называемая кодовая страница (таблица символов размером 16 16).

8 Размещение (без повторений) Размещением n предметов по k местам (коротко «размещение из n по k») называется слово, составленное из k различных букв алфавита, содержащего n букв. Иначе говоря, имеется n различных предметов и имеется k мест, на каждое из которых может быть поставлен любой предмет, но использоваться каждый предмет может только один раз. Кроме того, порядок предметов в последовательности важен. Количество всевозможных размещений из n по k обозначается через A k n и вычисляется по формуле размещений: A k n = n (n 1)... (n k + 1) = В Excel для размещений существует функция ПЕРЕСТ(n;k). Пример n! (n k)!. Сколько существует вариантов кода из четырех различных цифр? Решение: n = 10, k = 4, поэтому различных кодов будет A 4 10 = = 5040.

9 Сочетание Сочетанием из n по k называется вариант выбора k предметов из n без учета порядка выбора. Количество всевозможных сочетаний из n по k обозначается через C k n и вычисляется по формуле сочетаний: C k n = n (n 1)... (n k + 1) k (k 1)... 1 = n! k!(n k)!. В Excel для сочетаний существует функция ЧИСЛКОМБ(n;k). Пример и задание Сколько существует вариантов составить делегацию в количестве четырех человек из 10 кандидатов? Решение: n = 10, k = 4, поэтому различных делегаций будет C 4 10 = = 210. Найти количество вариантов заполнить карточку лотереи «6 из 49».

10 Итоговая таблица Название Формула Функция Excel Перестановки P n = n! ФАКТР(n) Размещения с повторениями A k n = n k Размещения A k n! n = (n k)! Сочетания Cn k n! = k!(n k)! n k ПЕРЕСТ(n;k) ЧИСЛКОМБ(n;k)

11 Задачи Имеется группа студентов, в которой 10 человек изучают английский язык и 12 человек французский. (А) Сколькими способами можно составить группу из пяти человек, изучающих один и тот же язык? («ИЛИ» варианты складывать!) (Б) Сколькими способами можно составить группу из пяти человек, в которой три изучают английский и два французский? («И» варианты перемножать!) В этих примерах неважен порядок фамилий использовать сочетания!

12 Правило сложения вариантов Сложение Если осуществляется выбор по двум несовместимым правилам, соединенным союзом «или», то количества возможных вариантов складываются. В задаче (А) составить группу из пяти человек, все из которых изучают один и тот же язык, означает «все изучают французский» или «все изучают английский». И то, и другое одновременно произойти не может. Поэтому ответ такой: C C 5 12.

13 Правило умножения вариантов Умножение Если осуществляется одновременный выбор из двух разных множеств, то есть по двум независимым правилам, соединенным союзом «и», то количества возможных вариантов перемножаются. В задаче (Б) составить группу из пяти человек, в которой три изучают английский и два изучают французский, означает, что три человека выбираются из английской подгруппы, а два из французский. Подгруппы это разные множества, а два выбора осуществляются одновременно. Поэтому ответ такой: C 3 10 C 2 12.

14 Контрольные вопросы 1. Факториал числа. 2. Определение и формула перестановок. 3. Определение и формула размещений с повторениями. 4. Определение и формула размещений. 5. Определение и формула сочетаний. 6. Функции в Excel для вычисления факториала, количества размещений и сочетаний. 7. Правило сложения вариантов. Пример. 8. Правило умножения вариантов. Пример.

15 Лекция 2 Тема Основные понятия теории вероятностей Содержание темы Предмет ТВ. Случайное событие. Вероятность события, классическое определение вероятности. Операции с событиями. Графическое представление в виде диаграмм Эйлера Венна. Основные категории случайное событие, вероятность события, невозможное и достоверное события, совместные и несовместные события, полная группа событий, сложение и умножение событий, противоположное событие, диаграмма Эйлера Венна.

16 Теория вероятностей, ее предмет и задачи Теория вероятностей (ТВ) раздел математики, изучающий закономерности, присущие массовым случайным явлениям. При этом изучаемые явления рассматриваются в абстрактной форме, независимо от их конкретной природы. Предмет ТВ математические модели случайных явлений (случайных событий). Цель ТВ осуществление прогноза в области случайных явлений, контроль их, ограничение сферы действия случайности.

17 Событие Событием в теории вероятностей (случайным событием, возможным событием) называется любой факт, который в результате испытания, эксперимента, опыта может произойти или не произойти. Иногда подчеркивают, что случайное событие это такое событие, наступление которого мы не можем в точности предвидеть из-за незнания причин, вызывающих его, или невозможности считаться со всеми причинами, или событие, которое не обязательно происходит (то есть не является детерминированным). Важно понять, что событие это не происшествие, а теоретически возможный исход эксперимента (в широком смысле). События обозначаются обычно заглавными латинскими буквами A, B, C....

18 Вероятность события На уровне бытового восприятия вероятность события это частота его появления, выраженная в долях единицы (на словах мы обычно оцениваем вероятность в процентах, то есть в долях сотни). Если некоторый эксперимент (синоним испытание) проводится n раз, и в результате событие A произошло k n раз, то его частота в данной серии экспериментов равна k n n. При увеличении количества экспериментов частота будет измерена более точно, поэтому следует за вероятность события A, обозначаемую через P (A), принять предел k n P (A) = lim n n. Такой предел называют статистическим определением вероятности. К сожалению, по такому определению ничего нельзя вычислить!

19 Классическое определение вероятности события Предположим, что мы можем явно указать все возможные исходы эксперимента, которые между собой несовместимы и равновозможны. Такие исходы называются элементарными. Если их количество равно n, то теоретическая частота каждого из них, принимаемая за вероятность элементарного исхода, равна 1 n. Исход, при котором событие A происходит, называется благоприятным (событию A или для события A). Соответственно, исход, при котором событие A не происходит, называется неблагоприятным. Предположим, что количество благоприятных исходов равно m. Определение. Вероятностью события A называется отношение числа благоприятных этому событию элементарных исходов к общему числу элементарных исходов P (A) = m n.

20 Виды событий Определение. Событие называется невозможным (обозначается символом ), если оно никогда не может произойти. Событие называется достоверным (обозначается символом Ω), если оно происходит при любом исходе эксперимента (происходит всегда). Определение. События называются несовместными, если они не могут произойти одновременно. События, которые могут происходить одновременно, называются совместными. Определение. Несколько событий называются единственно возможными, если хотя бы одно из них обязательно произойдет. Определение. Несколько событий образуют полную группу, если они являются единственно возможными и все попарно несовместны. Иными словами, события образуют полную группу, если в результате испытания заведомо происходит одно и только одно из них. Задание Привести примеры на все данные определения. Привести пример единственно возможных событий, не образующих полную группу.

21 Свойства вероятности 1. Вероятность любого события заключена между нулем и единицей 0 P (A) Вероятность невозможного события равна нулю P ( ) = Вероятность достоверного события равна единице P (Ω) = 1. Доказательство. Число благоприятных исходов не может быть отрицательным (m 0) и не может быть больше числа всех возможных исходов (m n), поэтому 0 m n 1. Для невозможного события m = 0, для достоверного m = n. ВАЖНО! Если количество всех исходов бесконечно, то классическое определение не годится, но указанные свойства сохраняются!

22 Операции на множестве событий Определение. Суммой двух событий A + B называется событие, состоящее в том, что произошло хотя бы одно из двух событий A или B. Определение. Разностью двух событий A B называется событие, состоящее в том, что A произошло, но B не произошло. Определение. Произведением двух событий AB называется событие, состоящее в том, что произошли оба события A и B. Определение. Событием, противоположным к A, называется событие A, состоящее в том, что событие A не произошло.

23 Графическое представление Представим эксперимент в виде бросания точки в некоторый прямоугольник. Тогда весь прямоугольник это достоверное событие Ω. Любое событие A в этом случае является некоторым подмножеством прямоугольника. Принимая площадь всего прямоугольника за единицу, получим вероятность попадания в подмножество A равной площади этого подмножества: P (A) = S A. В диаграммах Эйлера Венна события принято изображать овалами, причем, если ничего заранее не известно о событиях, эти овалы должны располагаться так, чтобы существовали все логически возможные их пересечения.

24 Пример диаграммы Эйлера Венна A B Соответствие операций A + B A B; AB A B; A B A\B; A Ω\A. Задание. Сколько различных непересекающихся областей (полная группа событий) определяют два овала A, B, а сколько три овала A, B, C? Запишите их формулами операций.

25 Контрольные вопросы 1. Что называется событием (случайным событием)? 2. Понятие о статистическом определении вероятности события. 3. Классическое определение вероятности события (элементарные исходы, благоприятные исходы). 4. Достоверное и невозможное событие, их обозначения. 5. Три основные свойства вероятности. Доказательство для классического определения. 6. Совместные и несовместные события, единственно возможные события, полная группа. 7. Дать определение суммы, разности и произведения двух событий, противоположного события. 8. Графическое представление событий. События в диаграммах Эйлера Венна.

26 Лекция 3 Тема Основные теоремы и формулы теории вероятностей Содержание темы Алгебра событий. Теоремы сложения вероятностей. Условная вероятность. Теоремы умножения вероятностей. Формула полной вероятности. Схема Бернулли. Формула Бернулли. Наивероятнейшее число. Основные категории алгебра множеств, алгебра событий, сложение вероятностей, условная вероятность, зависимые и независимые события, умножение вероятностей, схема Бернулли, наивероятнейшее число.

27 Алгебра множеств Множество совокупность объектов произвольной природы. Объект, входящий в состав рассматриваемого множества, называется элементом этого множества. Множества обозначаем заглавными (прописными) латинскими буквами, элементы множеств строчными латинскими буквами. Задание. Дать определения следующих понятий, обозначений, операций: 1) a A, a / A (a принадлежит A, a не принадлежит A); 2) A B (A есть подмножество B); 3) A B, A B, A\B (объединение, пересечение, разность множеств). Алгебра множеств совокупность множеств с операциями объединения и пересечения.

28 Алгебра событий это математическая модель эксперимента Вначале задается множество Ω всех элементарных событий. Алгеброй событий называется система подмножеств множества Ω, которые называются событиями. Алгебра событий должна удовлетворять следующим требованиям: все множество Ω является событием (называется достоверным событием); пустое множество является событием (называется невозможным событием); если A, B события, то A B тоже событие (называется произведением событий AB); если A, B события, то A B тоже событие (называется суммой событий A + B); сумма бесконечного, но счетного числа событий тоже является событием.

29 Аксиоматическое определение вероятности В аксиоматическом подходе события A и B называются несовместными, если AB =. Если задано конечное или счетное число событий A 1, A 2,..., A n,..., то они называются попарно несовместными, если A i A j = для любых двух различных номеров i, j. Вероятность это функция P на алгебре событий, которая удовлетворяет следующим требованиям: 0 P (A) 1 для любого события A; P ( ) = 0, P (Ω) = 1; если A 1, A 2,..., A n,... конечный или счетный набор попарно несовместных событий, то P ( i A i ) = i P (A i ).

30 Теоремы сложения вероятностей Теорема 1. Вероятность суммы несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий: P (A + B) = P (A) + P (B). Теорема 2. Вероятность суммы произвольных событий: P (A + B) = P (A) + P (B) P (AB). Эти утверждения следуют из аксиоматического определения вероятности и хорошо видны на диаграмме:

31 Следствия теорем сложения Следствие 1. Сумма вероятностей событий, образующих полную группу, равна единице: { AB = BC = CA = P (A)+P (B)+P (C) = P (Ω) = 1. A + B + C = Ω Следствие 2. Сумма вероятностей противоположных событий равна единице: P (A) + P (A) = 1. Следствие 3. Вероятность противоположного события вычисляется по формуле: P (A) = 1 P (A). Пример: Вероятность не сдать зачет по предмету для некоторого студента равна 0,8. Какова вероятность сдать зачет? P (A) = 0, 8 P (A) = 1 P (A) = 0, 2

32 Условная вероятность Определение. Вероятность события B, найденная при условии, что событие A произошло, называется условной вероятностью события B (при условии A) и обозначается через P A(B) или P (A B). Формулы условных вероятностей: если P (A) 0 и P (B) 0, то условные вероятности вычисляются по формулам P (B A) = P (AB) P (A), P (AB) P (A B) = P (B). Определение. Событие B называется независимым от события A, если P (B A) = P (B); событие B называется зависимым от A, если P (B A) P (B). Определение. Два события называются независимыми, если появление одного из них не меняет вероятности наступления другого: P (B A) = P (B), P (A B) = P (A).

33 Вероятность независимых событий Из данных определений вытекает, что A независимо от B тогда и только тогда, когда B независимо от A. И то, и другое равносильно тому, что A и B независимы, а из формул условной вероятности следует теорема умножения вероятностей. Теорема умножения вероятностей. Вероятность произведения двух событий равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого, найденную в предположении, что первое событие произошло: P (AB) = P (A)P (B A) = P (B)P (A B). События A и B независимы тогда и только тогда, когда вероятность их произведения равна произведению их вероятностей P (AB) = P (A)P (B). Задание Бросают два игральных кубика. Выяснить, зависимы или нет события A = {сумма очков не более 9}, B = {сумма очков не менее 5}.

34 Формула полной вероятности Задание Повторить определение полной группы событий. Теорема (формула полной вероятности). Пусть дана полная группа событий H 1, H 2,..., H n и произвольное событие A. Тогда n P (A) = P (A H i )P (H i ). i=1 Пояснение на рисунке: A есть сумма несовместных событий AH 1, AH 2,..., AH n.

35 Формула Байеса Пусть дана полная группа событий H 1, H 2,..., H n. Такую группу часто называют (особенно в статистике) конкурирующими гипотезами, поскольку такие события описывают все возможные исходы, но что именно происходит неизвестно. Если заранее имеются предположения о вероятностях гипотез, то есть как-то вычислены P (H i ), то произведя некоторое испытание, в результате которого произошло событие A, можно уточнить вероятность гипотезы H i. Теорема (формула Байеса). Пусть дана полная группа событий H 1, H 2,..., H n и известно, что произошло событие A. Тогда P (H i A) = P (A H i)p (H i ). P (A)

36 Примеры использования формул Допустим, что магазин получает товар от двух фирмпроизводителей Π 1 и Π 2 в соотношении 30% от первого и 70% от второго. Известно, что фирма Π 1 допускает 20% некондиционного товара, а фирма Π 2 допускает 10% некондиционного товара. Задача 1. Какова вероятность, что взятая наугад единица товара окажется бракованной? Решение. Пусть событие A состоит в том, что взятая наугад единица товара оказалась бракованной (некондиционной), H 1, H 2 события, состоящие в том, что поставщиком служат фирмы Π 1 и Π 2 соответственно. Тогда P (H 1 ) = 0.3, P (H 2 ) = 0.7, P (A H 1 ) = 0.2, P (A H 2 ) = 0.1. По формуле полной вероятности находим P (A) = P (A H 1 )P (H 1 )+P (A H 2 )P (H 2 ) = = 0.13.

37 Задача 2. В условиях предыдущей задачи взятая наугад единица товара оказалась бракованной. Какова вероятность, что она поставлена первой фирмой? Решение. В первой задаче мы уже нашли P (H 1 ) = 0.3, P (H 2 ) = 0.7, P (A H 1 ) = 0.2, P (A H 2 ) = 0.1, P (A) = P (A H 1 )P (H 1 ) + P (A H 2 )P (H 2 ) = По формуле Байеса P (H 1 A) = P (A H 1)P (H 1 ) P (A) = =

38 Схема Бернулли Схемой Бернулли называется следующий эксперимент. Имеется некоторое испытание (опыт), в результате которого определяется произошло некоторое событие (успех) или не произошло (неудача). Предполагается, что все испытания независимы и проводятся в совершенно одинаковых условиях. Обозначения: обычно общее количество испытаний обозначают через n, вероятность успеха в одном испытании (всегда одинаковая) обозначается через p. Тогда вероятность неудачи (которая обозначается через q) вычисляется как вероятность противоположного события: p + q = 1 q = 1 p. Примеры: 1) неоднократное бросание монеты, успех выпадение герба, p = 1/2; 2) неоднократное бросание кубика, успех выпадение тройки, p = 1/6.

39 Формула Бернулли Теорема (формула Бернулли) Пусть задана схема Бернулли из n испытаний с вероятностью успеха p. Обозначим через P n (k) вероятность того, что в такой серии испытаний произойдет ровно k успехов. Эта вероятность вычисляется по формуле Бернулли P n (k) = C k np k q n k, где q = 1 p. Пример. Какова вероятность, что при пяти бросаниях монеты герб выпадет четыре раза? Решение. Имеем схему Бернулли с n = 5, p = 1/2. Тогда P 5 (4) = C 4 5(1/2) 4 (1/2) 5 4 = =

40 Наивероятнейшее число успехов Рассматривается схема Бернулли из n испытаний с вероятностью успеха p (с вероятностью неудачи q = 1 p). Определение. Наивероятнейшим числом в схеме Бернулли называется число k 0 наступлений успеха в n испытаниях, если P n (k 0 ) P n (k) k = 0, 1,..., n. (вероятность появления k 0 успехов больше либо равна вероятности появления любого другого числа успехов). Теорема. Наивероятнейшее число k 0 определяется из неравенства np q k 0 np + p, причем если np + p нецелое, то существует одно наивероятнейшее число k 0, если же np + p целое, то существует два наивероятнейших числа k 0 = np + p и k 0 = np q. Задание. Вероятность опоздания на лекцию одного студента равна 0,3. Найти наивероятнейшее число опоздавших из 10 человек и вычислить вероятность этого числа.

41 Контрольные вопросы 1. Определение алгебры событий. 2. Аксиоматическое определение вероятности. 3. Теорема сложения вероятностей. 4. Чему равна сумма вероятностей противоположных событий? полной группы событий? 5. Определение условной вероятности; события зависимые и независимые. 6. Теорема умножения вероятностей. 7. Формула полной вероятности. 8. Формула Байеса. 9. Определение схемы Бернулли. Формула Бернулли. 10. Определение и формула наивероятнейшего числа.

42 Лекция 4 Тема Введение в случайные величины Содержание темы Случайная величина. Понятия дискретной и непрерывной случайной величины. Ряд распределения дискретной случайной величины. Функция распределения, ее вид для дискретной случайной величины. Характеристики дискретной случайной величины. Основные категории случайная величина, дискретная и непрерывная случайные величины, ряд распределения, функция распределения, математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратичное отклонение, мода и полигон дискретной СВ.

43 Понятие случайной величины При стремлении к достаточно точному анализу различных явлений, выявлении закономерностей, прогнозировании можно базироваться только на числовых характеристиках. В теории вероятностей и статистике и они оказываются зависящими от конкретного исхода эксперимента, то есть от события. Определение (нестрогое). Случайная величина переменная величина, принимающая в зависимости от обстоятельств различные числовые значения при разных наблюдениях одного и того же опыта. Примеры Результаты бросания кубика (количество очков). Рост и вес каждого человека в некоторой группе людей. Остаток вклада по выбранному лицевому счету. Число уличных происшествий в течение суток в городе.

44 Строгое определение случайной величины Предполагается, что задано пространство Ω элементарных событий и в нем алгебра событий (то есть система подмножеств, удовлетворяющих введенным ранее аксиомам). Напомним, что тогда событием называется любое подмножество, входящее в алгебру, и любое событие A имеет вероятность P (A). Определение. Случайная величина это числовая функция X на множестве Ω элементарных событий, такая что для любого вещественного числа x R множество элементарных событий, в которых X меньше x, является событием (то есть входит в алгебру событий, а значит, имеет определенную вероятность).

45 Виды случайных величин Случайные величины делятся на дискретные и непрерывные. Определение. Дискретная случайная величина (сокращенно, ДСВ) это такая случайная величина, которая принимает лишь конечное или счетное число различных значений. Примеры ДСВ 1) Сумма очков при бросании двух кубиков. Может принимать ровно 11 разных значений. 2) Количество входящих звонков на данный номер за месяц. Это число целое неотрицательное, но заранее ограничить его каким-то конечным числом нельзя. Определение. Непрерывная случайная величина (сокращенно, НСВ) это случайная величина, которая не является дискретной, то есть принимает несчетное множество различных значений, например, все вещественные значения из какого-нибудь промежутка. Примеры НСВ 1) Расстояние точки попадания выстрела от центра мишени. 2) Время безотказной работы какого-нибудь прибора.

46 Закон и ряд распределения Определение. Законом распределения заданной случайной величины (или, короче, распределением) называется любое правило, сформулированное в виде таблицы, функции, формулы или графика, которое позволяет вычислять вероятности любого значения случайной величины и любого множества таких значений. Для дискретной случайной величины (ДСВ) все ее значения могут быть перечислены в последовательности x 1, x 2,..., x n,..., а значит, можно явно задать вероятности этих значений в виде формулы p i = P {X = x i}, i = 1, 2,..., n,... или таблицы X x 1... x n... P p 1... p n... Такую таблицу называют рядом распределения ДСВ.

47 Основное свойство ряда распределения Теорема. Все числа p i в таблице X x 1... x n... P p 1... p n... неотрицательны и их сумма равна 1: p i = p 1 + p p n +... = 1. Доказательство i Так как величина p i = P {X = x i } есть вероятность, то она неотрицательна. События A i = {X = x i } попарно несовместны и единственно возможны (хоть какое-то значение величина X примет, а два разных значения одновременно невозможны), поэтому они образуют полную группу, а значит, сумма их вероятностей равна единице.

48 Примеры Значения, которые случайная величина может принимать, называются возможными значениями. Пример 1. На одном и том же пространстве событий и даже при одних и тех же возможных значениях случайные величины могут отличаться вероятностями. Так, например, рассмотрим двух стрелков. Они делают по одному выстрелу по мишени, на которой обозначены 8, 9 и 10 очков. Стрелки разных спортивных разрядов, поэтому вероятности выбить одно и то же число очков у них различны. Соответственно, случайные величины X, Y число очков в результате у первого и второго стрелков имеют разные законы распределения, например, представленные в виде рядов: X P Y P

49 Примеры Часто ряд распределения ДСВ можно найти с помощью формул комбинаторики. Пример 2. В урне находится 5 белых и 3 черных шара. Наугад вынимают три шара. Найти ряд распределения величины X количество белых шаров в выборке. Решение. Возможные значения x 1 = 0, x 2 = 1, x 3 = 2, x 4 = 3. Вероятности p 1 = P {X = 0} = C0 5 C3 3 C 3 8 p 3 = P {X = 2} = C2 5 C1 3 C8 3 (ряд) распределения Проверка. = 1/56, p 2 = P {X = 1} = C1 5 C2 3 C 3 8 = 30/56, p 4 = P {X = 3} = C3 5 C0 3 C 3 8 X P = = 15/56, = 10/56. Закон

50 Алгоритм построения ряда распределения 1. Определить все возможные различные значения ДСВ. 2. Расположить их в возрастающем порядке и записать в первую строку таблицы. 3. Вычислить вероятности каждого значения x i (при подсчете использовать классическое определение вероятности или другие формулы). 4. Занести найденные p i во вторую строку таблицы. 5. Выполнить проверку сумма чисел во второй строке равна 1.

51 Функция распределения СВ Определение. Функцией распределения дискретной или непрерывной случайной величины X называется функция F (x), определенная на множестве всех чисел x и задающая вероятность того, что СВ X примет значение меньшее, чем x: F (x) = P {X < x}, x ( ; + ). Свойства F (x): 1) 0 F (x) 1; 2) F (x) неубывающая функция; 3) lim F (x) = 1, lim F (x) = 0; x + x 4) P {a X < b} = F (b) F (a).

52 Как строить функцию распределения? Задача. Дан ряд распределения X P Построить функцию распределения и ее график. Решение. 0, x 8 0.2, 8 < x 9 F (x) = 0.7, 9 < x 10 1, x > 10 График ступенчатая фигура. Как правильно расставить стрелки?

53 Математическое ожидание ДСВ Определение. Пусть задана ДСВ X с законом распределения p i = P {X = x i }. Ее математическим ожиданием называется сумма парных произведений всех возможных ее значений на их вероятности: M(X) = p i x i. i Свойства M(X): 1) M(C) = C, C = const; 2) M(C X) = C M(X), C = const; 3) M(X + Y ) = M(X) + M(Y ); 4) если X, Y независимы, то есть независимы все события вида {X x}, {Y y}, то M(X Y ) = M(X) M(Y ). Математическое ожидание характеризует среднее значение случайной величины.

54 Дисперсия ДСВ Определение. Пусть задана ДСВ X с законом распределения p i = P {X = x i }. Ее дисперсией называется математическое ожидание квадрата отклонения этой величины от ее математического ожидания: D(X) = M([X M(X)] 2 ) = i p i [x i M(X)] 2 = i p i x 2 i ( i p i x i ) 2. Свойства D(X): 1) D(X) 0; 2) D(C) = 0, C = const; 3) D(C X) = C 2 D(X), C = const; 4) D(X + C) = D(X), C = const; 5) если X, Y независимы, то D(X + Y ) = D(X) + D(Y ). Дисперсия характеризует рассеяние случайной величины вокруг своего среднего значения.

55 Другие характеристики ДСВ Среднеквадратичное отклонение корень квадратный из дисперсии. Для случайной величины X обозначается через σ(x). Это определение используется также и для непрерывных случайных величин. Мода дискретной случайной величины значение, вероятность которого наибольшая. При совпадении вероятностей нескольких разных значений все они принимаются в качестве мод. Такое распределение называется полимодальным. Рассмотрим числовую плоскость, отложим по оси абсцисс значения ДСВ, а по оси ординат их вероятности. Получим точки вида (x i, p i). Полигоном дискретной случайной величины называется ломаная, соединяющая точки (x i, p i). X P

56 Контрольные вопросы 1. Понятие случайной величины. Примеры. 2. Виды случайных величин. Определения дискретной и непрерывной СВ. Примеры. 3. Закон распределения СВ. Ряд распределения ДСВ. 4. Основное свойство ряда распределения. 5. Алгоритм построения ряда распределения. 6. Функция распределения СВ и ее свойства. 7. Математическое ожидание ДСВ и его свойства. 8. Дисперсия СВ и ее свойства. 9. Среднеквадратичное отклонение, мода. 10. Полигон ДСВ.

57 Лекция 5 Тема Непрерывные случайные величины (НСВ) Содержание темы Способы задания: интегральный закон распределения, плотность распределения. Связь между ними. Свойства плотности распределения. Применение формулы Ньютона Лейбница для вычисления вероятностей. Мода и медиана непрерывной случайной величины. Характеристики непрерывной случайной величины. Основные категории функция распределения НСВ (интегральный закон), плотность распределения НСВ, мода и медиана НСВ, математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратичное отклонение НСВ.

58 Интегральный закон распределения Для непрерывных СВ записать таблицу ряда распределения невозможно (т.к. число значений бесконечно), поэтому для характеристики используют не вероятность отдельных значений P ({X = x i }), а функцию распределения F (x) = P ({X < x}), определенную для всех вещественных чисел x R. Определение. Интегральным законом распределения непрерывной случайной величины называется ее функция распределения F (x), x R. Договоренность. Будем рассматривать только такие (важные для приложений) непрерывные случайные величины, у которых функция распределения F (x) является непрерывной и дифференцируемой почти во всех точках (то есть имеет производную, за исключением, быть может, конечного числа точек).

59 Свойства интегрального закона К общим свойствам функции распределения прибавляются требования непрерывности и существования производной: 1) 0 F (x) 1; 2) F (x) дифференцируемая почти во всех точках функция и непрерывная во всех точках; 3) F (x) неубывающая функция, значит, F (x) 0; 4) lim x + F (x) = 1, lim x графика); 5) P {a X < b} = F (b) F (a). F (x) = 0 (горизонтальные асимптоты

60 Важное замечание Из свойств (2) и (5) следует, что вероятность любого отдельно взятого значения равна нулю (докажите, исходя из определения непрерывной функции): P ({X = a}) = 0 a R Поэтому неважно, какое неравенство (строгое или нестрогое) взять в определении функции F (x): F (x) = P ({X < x}) = P ({X x}).

61 Пример. Стрельба по круглой мишени Учитываемый результат X расстояние от точки попадания до центра мишени. Очевидно, что любое расстояние неотрицательно по определению: X 0. Если радиус мишени равен R, то попадание на границу и за нее очков не приносит, поэтому для попадания за пределы мишени считаем X = R. 1) Схематично построить график функции распределения. 2) Концентрическими окружностями мишень разбита на десять полос (центральная просто круг, то есть «полоса» от r = 0 до r = R/10). Как вычислить вероятность попадания в полосу?

62 Плотность распределения НСВ Определение. Плотностью распределения f(x) непрерывной случайной величины называется производная от ее функции распределения f(x) = F (x). Иногда плотность распределения называют дифференциальной функцией распределения. Таким образом, связь между функцией распределения F (x) и плотностью распределения f(x) выражается формулами x f(x) = F (x), F (x) = f(t)dt. Свойства плотности распределения: 1) f(x) 0; + 2) f(t)dt = 1.

63 Связь с формулой Ньютона Лейбница Теорема. Вероятность того, что значение непрерывной случайной величины X попадет в интервал (a, b), вычисляется по формуле P ({a < X < b}) = F (b) F (a) = b a f(t)dt. Геометрический смысл. Вероятность того, что значение непрерывной случайной величины X попадет в интервал (a, b), есть площадь фигуры, ограниченной графиком плотности распределения f(x) над отрезком [a, b]. Здесь необходимо вспомнить определение и свойства определенного интеграла!

64 Мода и медиана Определение. Модой M o(x) непрерывной случайной величины X называется точка x, в которой плотность f(x) достигает своего максимума. Определение. Медианой M e(x) непрерывной случайной величины X называется такое значение случайной величины, что P ({X < Me(X)}) = P ({X > Me(X)}), то есть такое значение аргумента, которое делит площадь фигуры под графиком плотности пополам.

65 Математическое ожидание НСВ Определение. Пусть задана HСВ X с плотностью распределения f(x). Ее математическим ожиданием называется число M(X), вычисляемое по формуле + M(X) = xf(x)dx. Свойства M(X): Математическое ожидание НСВ обладает теми же свойствами (1) (4), которые перечислены для ДСВ: 1) M(C) = C, C = const; 2) M(C X) = C M(X), C = const; 3) M(X + Y ) = M(X) + M(Y ); 4) если X, Y независимы, то есть независимы все события вида {X x}, {Y y}, то M(X Y ) = M(X) M(Y ).

66 Дисперсия и среднеквадратичное отклонение НСВ Определение. Пусть задана HСВ X с плотностью распределения f(x). Ее дисперсией называется число D(X), вычисляемое по формуле D(X) = M(X M(X)) 2 + = (x M(X)) 2 f(x)dx. Свойства D(X): Дисперсия НСВ обладает теми же свойствами (1) (5), которые перечислены для ДСВ (запишите эти свойства самостоятельно). Определение. Пусть задана HСВ X с плотностью распределения f(x). Ее среднеквадратичным отклонением называется число σ(x), равное корню квадратному из дисперсии: σ(x) = D(X).

67 Контрольные вопросы 1. Что называется интегральным законом распределения непрерывной случайной величины? Какое свойство этого закона предполагается дополнительно? 2. Пять основных свойств функции распределения НСВ. 3. Почему вероятность одного отдельно взятого значения НСВ равна нулю? 4. Определение плотности распределения НСВ. 5. Связь между функцией распределения и плотностью распределения НСВ. Два свойства плотности. 6. Вероятность попадания в интервал. Связь с формулой Ньютона Лейбница. Геометрический смысл. 7. Мода и медиана НСВ. 8. Математическое ожидание НСВ и его свойства. 9. Дисперсия НСВ и ее свойства. Среднеквадратичное отклонение.

68 Тема Важнейшие законы распределения Содержание темы Биномиальный закон распределения. Основные характеристики. Пуассоновский закон распределения. Основные характеристики. Равномерный закон распределения. Основные характеристики. Нормальный (гауссовский) закон распределения. Основные характеристики. Правило «трех сигм».

69 Биномиальный закон Биномиальная ДСВ X выражает число успехов в n независимых испытаниях с вероятностью успеха в каждом, равной p (схема Бернулли). Для краткости обозначим вероятность неудачи через q = 1 p. Ряд распределения биномиальной ДСВ и ее характеристики P ({X = k}) = P n (k) = C k np k q n k, k = 0, 1,..., n; M(X) = np, D(X) = npq, σ(x) = npq. p 0.3, n График вероятностей для количества успехов в 40 испытаниях при p = 0.3

70 Закон Пуассона Распределение Пуассона моделирует случайную величину, представляющую собой число событий, произошедших за фиксированное время, при условии, что данные события происходят с некоторой фиксированной средней интенсивностью λ и независимо друг от друга. Количество возможных значений бесконечно, но счетно! Ряд распределения пуассоновской ДСВ X и ее характеристики λ λk P ({X = k}) = e, k = 0, 1,..., n; M(X) = λ, D(X) = λ, σ(x) = λ. Λ 5, 10, 20 k! Графики вероятностей числа событий для различных значений λ

71 Равномерное распределение НСВ X принимает значения на заданном отрезке [a, b] таким образом, что вероятность попасть в любой интервал внутри отрезка пропорциональна длине интервала. Плотность распределения и функция распределения { 1 0, x < a, x [a, b] x a f(x) = b a ; F (x) =, x [a, b] 0, x / [a, b] b a 1, x > b M(X) = a + b 2 (a b)2, D(X) =, σ(x) = a b

72 Нормальное распределение (распределение Гаусса) Наиболее важно в приложениях. Главная особенность нормального закона он является предельным законом, к которому приближаются другие законы распределения при определенных условиях, часто встречающихся на практике. Плотность распределения нормальной случайной величины с параметрами µ, σ: f(x) = 1 (x µ) 2 σ 2π e 2σ 2. M(X) = µ, D(X) = σ 2, σ(x) = σ.

73 Правило «трех сигм» 99,73% значений нормальной случайной величины попадают в интервал µ ± 3σ: P ({ X µ > 3σ} < ,45% значений нормальной случайной величины попадают в интервал µ ± 2σ: P ({ X µ > 2σ} < ,27% значений нормальной случайной величины попадают в интервал µ ± σ: P ({ X µ > σ} < 0.32.

74 Контрольные вопросы 1. Определение биномиального закона распределения. Ряд распределения и основные характеристики. 2. Определение закона распределения Пуассона. Ряд распределения и основные характеристики. 3. Определение равномерного закона распределения. Формулы плотности и функции распределения, их графики. Основные характеристики. 4. Определение нормального закона распределения (закона Гаусса). Формула плотности распределения и ее график. Основные характеристики. 5. Правило «трех сигм».

Математика (БкПл-100)

Математика (БкПл-100) Математика (БкПл-100) М.П. Харламов 2011/2012 учебный год, 1-й семестр Лекция 5. Тема: Комбинаторика, введение в теорию вероятностей 1 Тема: Комбинаторика Комбинаторика это раздел математики, изучающий

Подробнее

УДК СОСТАВИТЕЛЬ кандидат технических наук, доцент Л. В. Березина. ОБСУЖДЕНО на заседании кафедры высшей математики

УДК СОСТАВИТЕЛЬ кандидат технических наук, доцент Л. В. Березина. ОБСУЖДЕНО на заседании кафедры высшей математики УДК 57. Теория вероятностей: программа учебной дисциплины и методические указания к выполнению контрольной работы / Сост. Л.В. Березина; РГАТУ имени П. А. Соловьева. Рыбинск, 0. 4 с. (Заочная форма обучения/

Подробнее

Теория вероятностей и математическая статистика Конспект лекций

Теория вероятностей и математическая статистика Конспект лекций Министерство образования и науки РФ ФБОУ ВПО Уральский государственный лесотехнический университет ИНСТИТУТ ЭКОНОМИКИ И УПРАВЛЕНИЯ Кафедра высшей математики Теория вероятностей и математическая статистика

Подробнее

Тестовые задания по теории вероятностей и математической статистике

Тестовые задания по теории вероятностей и математической статистике ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Ульяновский государственный технический университет С. Г. Валеев С. В. Куркина Тестовые

Подробнее

Методические рекомендации к практической подготовке для студентов заочного отделения по разделу «Теория вероятностей и математическая статистика»

Методические рекомендации к практической подготовке для студентов заочного отделения по разделу «Теория вероятностей и математическая статистика» Учреждение образования «Полоцкий государственный университет» Методические рекомендации к практической подготовке для студентов заочного отделения по разделу «Теория вероятностей и математическая статистика»

Подробнее

I. Определение вероятности и основные правила ее вычисления 1.1 Вероятностный эксперимент. Предмет теории вероятностей Результаты эксперимента

I. Определение вероятности и основные правила ее вычисления 1.1 Вероятностный эксперимент. Предмет теории вероятностей Результаты эксперимента I Определение вероятности и основные правила ее вычисления Вероятностный эксперимент Предмет теории вероятностей Результаты эксперимента зависят в той или иной степени от комплекса условий, при которых

Подробнее

А. А. Ивашко Теория вероятностей и математическая статистика

А. А. Ивашко Теория вероятностей и математическая статистика Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования ПЕТРОЗАВОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ А. А. Ивашко Теория

Подробнее

Кафедра высшей математики. Лекции по теории вероятностей и математической статистике

Кафедра высшей математики. Лекции по теории вероятностей и математической статистике Кафедра высшей математики Лекции по теории вероятностей и математической статистике Раздел. Теория вероятностей Предмет теории вероятностей изучение специфических закономерностей в массовых однородных

Подробнее

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ: СИСТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН И ФУНКЦИИ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ: СИСТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН И ФУНКЦИИ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН Т А Матвеева В Б Светличная С А Зотова ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ: СИСТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН И ФУНКЦИИ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Подробнее

А.В. Иванов, А.П. Иванова. А.В. Иванов, А.П. Иванова МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН, СИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ И СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ

А.В. Иванов, А.П. Иванова. А.В. Иванов, А.П. Иванова МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН, СИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ И СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ (МИИТ) Кафедра Прикладная математика-1 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ (МИИТ) Кафедра Прикладная математика-1 А.В. Иванов,

Подробнее

Теория вероятностей и математическая статистика

Теория вероятностей и математическая статистика МИНОБРНАУКИ РОССИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Ухтинский государственный технический университет» (УГТУ) Теория вероятностей

Подробнее

Учитель: Я говорю лишь то, что вам самим должно быть ведомо. Давай наставления только тому, кто ищет знаний.

Учитель: Я говорю лишь то, что вам самим должно быть ведомо. Давай наставления только тому, кто ищет знаний. Конфуций говорил: Учитель: Я говорю лишь то, что вам самим должно быть ведомо. Давай наставления только тому, кто ищет знаний. http://www-chemo.univer.kharkov.ua/ 1 Случайные величины и их характеристики.

Подробнее

Коломиец Э.И. ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА. КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ

Коломиец Э.И. ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА. КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «САМАРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АЭРОКОСМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Подробнее

ТЕМА 8. СИСТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН. ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ

ТЕМА 8. СИСТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН. ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ ТЕМА 8. СИСТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН. ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ Случайные векторы. Закон распределения. Условные распределения случайных величин. Числовые характеристики случайных векторов. Условные математические

Подробнее

Программа по «Математике» (базовый уровень) Тема 1. Векторы и матрицы.

Программа по «Математике» (базовый уровень) Тема 1. Векторы и матрицы. Программа по «Математике» (базовый уровень) РАЗДЕЛ 1. Линейная алгебра с элементами аналитической геометрии Тема 1. Векторы и матрицы. N-мерные векторы. Линейные операции над векторами. Линейная зависимость

Подробнее

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТИ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТИ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА НЕГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «САМАРСКАЯ ГУМАНИТАРНАЯ АКАДЕМИЯ» Филиал в г. Тольятти ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТИ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ

Подробнее

1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ 1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ 1.1. Цели освоения дисциплины: научить студентов языку теории вероятностей и статистики; быть поставщиком понятий и результатов, необходимых в других математических

Подробнее

Теория вероятностей и математическая статистика

Теория вероятностей и математическая статистика МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «САМАРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АЭРОКОСМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Подробнее

А.В. СОЛОПАХО КРАТКИЙ КУРС ДЛЯ ЭКОНОМИСТОВ ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА ИЗДАТЕЛЬСТВО ТГТУ

А.В. СОЛОПАХО КРАТКИЙ КУРС ДЛЯ ЭКОНОМИСТОВ ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА ИЗДАТЕЛЬСТВО ТГТУ АВ СОЛОПАХО ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА КРАТКИЙ КУРС ДЛЯ ЭКОНОМИСТОВ ИЗДАТЕЛЬСТВО ТГТУ Министерство образования и науки Российской Федерации ГОУ ВПО «Тамбовский государственный технический

Подробнее

2. Содержание курса Лекции I семестр. Число часов

2. Содержание курса Лекции I семестр. Число часов 1. Цель и задачи курса Цель курса освоение математического аппарата. Задача курса выработка формального и логического мышления, выработка навыков решения формализованных математических задач.. Содержание

Подробнее

КОМБИНАТОРНАЯ ВЕРОЯТНОСТЬ

КОМБИНАТОРНАЯ ВЕРОЯТНОСТЬ КОМБИНАТОРНАЯ ВЕРОЯТНОСТЬ Тема 5 Перевод осуществлен при поддержке IT Akadeemia Содержание лекции 1 Введение 2 3 4 Следующий пункт 1 Введение 2 3 4 Проблема... Проблема... Проблема... ... и решение: Девочка

Подробнее

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Учебная дисциплина «Теория вероятностей математическая статистика» содержат математические основы и математические методы, формирующие у студентов - химиков профессиональную культуру

Подробнее

ЭЛЕМЕНТАРНАЯ ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ. Методические указания

ЭЛЕМЕНТАРНАЯ ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ. Методические указания Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Ухтинский государственный технический университет ЭЛЕМЕНТАРНАЯ ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ

Подробнее

Выборки и их характеристики

Выборки и их характеристики Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Сибирский государственный индустриальный университет»

Подробнее

УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА ПО ДИСЦИПЛИНЕ

УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА ПО ДИСЦИПЛИНЕ Учреждение образования «Белорусский государственный педагогический университет имени Максима Танка» Институт повышения квалификации и переподготовки Факультет переподготовки специалистов образования Кафедра

Подробнее

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА Министерство образования и науки Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Национальный исследовательский Томский политехнический университет О.Л. Крицкий, А.А. Михальчук,

Подробнее

ПОВТОРНЫЕ ИСПЫТАНИЯ. Схема независимых испытаний Бернулли

ПОВТОРНЫЕ ИСПЫТАНИЯ. Схема независимых испытаний Бернулли ПОВТОРНЫЕ ИСПЫТАНИЯ Схема независимых испытаний Бернулли До сих пор мы в основном разбирали задачи нахождения вероятности события в единичном испытании, т.е. когда эксперимент производится один раз. Теперь

Подробнее

А.И. Волковец, А.Б. Гуринович ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА. Конспект лекций для студентов всех специальностей и форм обучения БГУИР

А.И. Волковец, А.Б. Гуринович ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА. Конспект лекций для студентов всех специальностей и форм обучения БГУИР Министерство образования Республики Беларусь Учреждение образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники» Кафедра вычислительных методов и программирования А.И. Волковец,

Подробнее

НОУВПО ГУМАНИТАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ БИЗНЕСА И УПРАВЛЕНИЯ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ «МАТЕМАТИКА (ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ)»

НОУВПО ГУМАНИТАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ БИЗНЕСА И УПРАВЛЕНИЯ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ «МАТЕМАТИКА (ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ)» НОУВПО ГУМАНИТАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ БИЗНЕСА И УПРАВЛЕНИЯ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ «МАТЕМАТИКА (ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ)» направление подготовки профили квалификация (степень) форма обучения

Подробнее

ÒÅÎÐÈß ÂÅÐÎßÒÍÎÑÒÅÉ È ÌÀÒÅÌÀÒÈ ÅÑÊÀß ÑÒÀÒÈÑÒÈÊÀ

ÒÅÎÐÈß ÂÅÐÎßÒÍÎÑÒÅÉ È ÌÀÒÅÌÀÒÈ ÅÑÊÀß ÑÒÀÒÈÑÒÈÊÀ À. Ì. Ïîïîâ, Â. Í. Ñîòíèêîâ ÒÅÎÐÈß ÂÅÐÎßÒÍÎÑÒÅÉ È ÌÀÒÅÌÀÒÈ ÅÑÊÀß ÑÒÀÒÈÑÒÈÊÀ Âûñøàÿ ìàòåìàòèêà äëÿ ýêîíîìèñòîâ Ó ÅÁÍÈÊ ÄËß ÁÀÊÀËÀÂÐÎÂ Ïîä ðåäàêöèåé À. Ì. Ïîïîâà Ðåêîìåíäîâàíî Ó åáíî-ìåòîäè åñêèì öåíòðîì

Подробнее

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТИ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТИ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФИЛИАЛ ФЕДЕРАЛЬНОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО БЮДЖЕТНОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧРЕЖДЕНИЯ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «ВЛАДИВОСТОКСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ

Подробнее

ПРОГРАММА, МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ И КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ ПО ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ

ПРОГРАММА, МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ И КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ ПО ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ ХАРЬКОВСКАЯ НАЦИОНАЛЬНАЯ АКАДЕМИЯ ГОРОДСКОГО ХОЗЯЙСТВА ПРОГРАММА, МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ И КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ ПО ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ (Для студентов заочной формы

Подробнее

«ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА»

«ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА» Академия труда и социальных отношений Кафедра высшей и прикладной математики Потемкин Александр Владимирович Эйсымонт Инна Михайловна «ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА» УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ

Подробнее

Теория вероятностей и математическая статистика

Теория вероятностей и математическая статистика МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Московский гуманитарно-экономический институт Воронежский филиал С.И. Моисеев Теория вероятностей и математическая статистика Методические указания

Подробнее

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА. Конспект лекций В.И. Лотова для студентов физического факультета НГУ

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА. Конспект лекций В.И. Лотова для студентов физического факультета НГУ ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА Конспект лекций В.И. Лотова для студентов физического факультета НГУ 1 Содержание I. Теория вероятностей 4 1. Вероятностные пространства. Основные формулы

Подробнее

МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ К ПРАКТИЧЕСКИМ ЗАНЯТИЯМ ПО ВЫСШЕЙ МАТЕМАТИКЕ

МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ К ПРАКТИЧЕСКИМ ЗАНЯТИЯМ ПО ВЫСШЕЙ МАТЕМАТИКЕ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ НЕФТИ И ГАЗА им. И.М. ГУБКИНА Кафедра высшей математики Т.С. СОБОЛЕВА, Н.О. ФАСТОВЕЦ, В.Н. РУСЕВ МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ К

Подробнее

{ z } { 1 2 3, 4,..., ( 1) n = ; ,, n,...}

{ z } { 1 2 3, 4,..., ( 1) n = ; ,, n,...} Тема Теория пределов Как мы понимаем слово «предел»? В повседневной жизни мы часто употребляем термин «предел», не углубляясь в его сущность В нашем представлении чаще всего предел отождествляется с понятием

Подробнее

Основы теории вероятностей Лекция 2

Основы теории вероятностей Лекция 2 Основы теории вероятностей Лекция 2 Содержание 1. Условная вероятность 2. Вероятность произведения событий 3. Вероятность суммы событий 4. Формула полной вероятности Зависимые и независимые события Определение

Подробнее

Статистическая обработка результатов измерений в лабораторном практикуме

Статистическая обработка результатов измерений в лабораторном практикуме Нижегородский Государственный Технический университет имени Р.Е. Алексеева Кафедра ФТОС Статистическая обработка результатов измерений в лабораторном практикуме Попов Е.А., Успенская Г.И. Нижний Новгород

Подробнее

РУКОВОДСТВО К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ПО ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКЕ

РУКОВОДСТВО К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ПО ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКЕ В.Е.Гмурман РУКОВОДСТВО К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ПО ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКЕ М.: Высш. школа, 1979, 400 стр. В пособии приведены необходимые теоретические сведения и формулы, даны решения

Подробнее

Ôèçè åñêèå ïðèëîæåíèÿ îïðåäåëåííîãî èíòåãðàëà

Ôèçè åñêèå ïðèëîæåíèÿ îïðåäåëåííîãî èíòåãðàëà Ôèçè åñêèå ïðèëîæåíèÿ îïðåäåëåííîãî èíòåãðàëà Âîë åíêî Þ.Ì. Ñîäåðæàíèå ëåêöèè Работа переменной силы. Масса и заряд материальной кривой. Статические моменты и центр тяжести материальной кривой и плоской

Подробнее

ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ, МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ И СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ

ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ, МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ И СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ, МОЛОДЕЖИ И СПОРТА Одесская национальная академия связи им. А.С.Попова Кафедра высшей математики Ю.И. Бурименко, О.В. Синявский ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ, МАТЕМАТИЧЕСКОЙ

Подробнее

Теория ошибок и обработка результатов эксперимента

Теория ошибок и обработка результатов эксперимента Теория ошибок и обработка результатов эксперимента Содержание 1. Классификация и типы ошибок. 2. Прямые и косвенные измерения. 3. Случайные измерения и ошибки. 3.1. Понятие вероятности случайной величины.

Подробнее

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «УЛЬЯНОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Подробнее

КУРС ЛЕКЦИЙ. по высшей математике

КУРС ЛЕКЦИЙ. по высшей математике Министерство образования и науки, молодежи и спорта Донецкий национальный технический университет Улитин Г.М., Гончаров А.Н. КУРС ЛЕКЦИЙ по высшей математике Учебное пособие Донецк 2011 УДК 51 (075.8)

Подробнее

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ МОСКОВСКИЙ ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ) ПРОГРАММА И ЗАДАНИЯ

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ МОСКОВСКИЙ ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ) ПРОГРАММА И ЗАДАНИЯ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ МОСКОВСКИЙ ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ) УТВЕРЖДАЮ Проректор по учебной работе и экономическому развитию Д.А. Зубцов 29

Подробнее

4. Понятие числового ряда. Критерий Коши сходимости числового ряда.

4. Понятие числового ряда. Критерий Коши сходимости числового ряда. 4. Понятие числового ряда. Критерий Коши сходимости числового ряда. Под словом "ряд"в математическом анализе понимают сумму бесконечного числа слагаемых. Рассмотрим произвольную числовую последовательность

Подробнее

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА. I. Теория вероятностей

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА. I. Теория вероятностей МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» О.Л. Крицкий, А.А.

Подробнее

Основные умения и навыки. Абитуриент должен уметь: Производить арифметические действия над числами, заданными в виде обыкновенных и десятичных

Основные умения и навыки. Абитуриент должен уметь: Производить арифметические действия над числами, заданными в виде обыкновенных и десятичных Основные умения и навыки. Абитуриент должен уметь: Производить арифметические действия над числами, заданными в виде обыкновенных и десятичных дробей; с требуемой точностью округлять данные числа и результаты

Подробнее

Дисциплина: Теория вероятностей и математическая статистика ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ 1 ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ 2

Дисциплина: Теория вероятностей и математическая статистика ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ 1 ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ 2 ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ 1 1. Классическое определение вероятности. Примеры. 2. Формула Байеса. 3. Каков смысл равенств а) А В С=А; б) АUВUС=А? ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ 2 1. Схема с возвращением и без выборок,

Подробнее

A.В. Браилов С.А. Зададаев П.Е. Рябов Теория вероятностей и математическая статистика Методические рекомендации по самостоятельной работе Часть 1

A.В. Браилов С.А. Зададаев П.Е. Рябов Теория вероятностей и математическая статистика Методические рекомендации по самостоятельной работе Часть 1 Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ФИНАНСОВАЯ АКАДЕМИЯ ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ» (ФИНАКАДЕМИЯ). Кафедра «Теория вероятностей и математическая

Подробнее

Тема6. «Определенный интеграл»

Тема6. «Определенный интеграл» Министерство образования Республики Беларусь УО «Витебский государственный технологический университет» Тема6. «Определенный интеграл» Кафедра теоретической и прикладной математики. разработана доц. Е.Б.Дуниной

Подробнее

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ВЫПОЛНЕНИЮ

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ВЫПОЛНЕНИЮ Государственное автономное образовательное учреждение среднего профессионального образования «Бурятский республиканский многопрофильный техникум инновационных технологий» Габитова Т. А. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ

Подробнее

Рецензент Кандидат технических наук, доцент Е.В. Журавлева

Рецензент Кандидат технических наук, доцент Е.В. Журавлева УДК 510 (083) Составители: Н.К. Зарубина, Н.Б. Федорова Рецензент Кандидат технических наук, доцент Е.В. Журавлева Расчет вероятностей случайных событий: методические указания по выполнению лабораторной

Подробнее

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА 3-й семестр 2013 2014, спец. ИУ3, ИУ6 Виды аудиторных занятий и самостоятельной работы Сроки проведения или выполнения, недели Трудоемкость, часы Лекции

Подробнее

Теория вероятностей и математическая статистика

Теория вероятностей и математическая статистика Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Саратовский государственный социально-экономический

Подробнее

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА. по дисциплине ОПД.Ф.9 «Теория вероятности» для специальности «Математика» курс III Экзамен - V семестр семестр

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА. по дисциплине ОПД.Ф.9 «Теория вероятности» для специальности «Математика» курс III Экзамен - V семестр семестр МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Кемеровский государственный университет» Математический

Подробнее

Теория вероятностей СГУПС. Учебное пособие для студентов факультета бизнес-информатики. Составил доцент С.А.Аракчеев

Теория вероятностей СГУПС. Учебное пособие для студентов факультета бизнес-информатики. Составил доцент С.А.Аракчеев СГУПС Теория вероятностей Учебное пособие для студентов факультета бизнес-информатики Составил доцент С.А.Аракчеев Новосибирск 00 Часть I. Случайные события Введение Теория вероятностей изучает закономерности

Подробнее

ТЕСТ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ (ТТКУ)

ТЕСТ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ (ТТКУ) 34.6 «Информационные системы и ВАРИАНТ 1 1. Среди купленных семи билетов три билета в партер. Наудачу взято 4 билета. Найти вероятность того что среди них будет три билета в партер.. При первичной поломке

Подробнее

МАТЕМАТИКА. Филиал в г. Тольятти. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС по специальности «Юриспруденция»» Тольятти 2010

МАТЕМАТИКА. Филиал в г. Тольятти. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС по специальности «Юриспруденция»» Тольятти 2010 НЕГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «САМАРСКАЯ ГУМАНИТАРНАЯ АКАДЕМИЯ» Филиал в г. Тольятти МАТЕМАТИКА УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС по специальности 0 3 0

Подробнее

Комбинаторные формулы

Комбинаторные формулы Комбинаторные формулы Пусть имеется множество, состоящее из элементов. Обозначим его U. Перестановкой из элементов называется заданный порядок во множестве U. Примеры перестановок: )распределение различных

Подробнее

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «РОССИЙСКАЯ ТАМОЖЕННАЯ АКАДЕМИЯ» ПРИМЕРНАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «РОССИЙСКАЯ ТАМОЖЕННАЯ АКАДЕМИЯ» ПРИМЕРНАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «РОССИЙСКАЯ ТАМОЖЕННАЯ АКАДЕМИЯ» проект ПРИМЕРНАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ «МАТЕМАТИКА» Рекомендуется для направления подготовки

Подробнее

Часть 2. Элементы математической статистики

Часть 2. Элементы математической статистики Часть 2. Элементы математической статистики Замечательно, что науке, начинавшейся с рассмотрения азартных игр, суждено было стать важнейшим объектом человеческого знания. Лаплас Вероятность это важнейшее

Подробнее

«Теория вероятностей и математическая статистика»

«Теория вероятностей и математическая статистика» Правительство Российской Федерации Государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования Г О С У Д А Р С Т В Е Н Н Ы Й У Н И В Е Р С И Т Е Т ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ

Подробнее

Госкомсвязи РФ САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ ИМ. ПРОФ. М.А.БОНЧ-БРУЕВИЧА ФАКУЛЬТЕТ ВЕЧЕРНЕГО И ЗАОЧНОГО ОБУЧЕНИЯ

Госкомсвязи РФ САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ ИМ. ПРОФ. М.А.БОНЧ-БРУЕВИЧА ФАКУЛЬТЕТ ВЕЧЕРНЕГО И ЗАОЧНОГО ОБУЧЕНИЯ Госкомсвязи РФ САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ ИМ. ПРОФ. М.А.БОНЧ-БРУЕВИЧА ФАКУЛЬТЕТ ВЕЧЕРНЕГО И ЗАОЧНОГО ОБУЧЕНИЯ МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ И КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ ПО ВЫСШЕЙ

Подробнее

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» УТВЕРЖДАЮ Директор ИДО А.Ф. Федоров 007 г. ТЕОРИЯ

Подробнее

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ. Методические указания для студентов заочной формы обучения. Составитель: О.А. Сергеева

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ. Методические указания для студентов заочной формы обучения. Составитель: О.А. Сергеева Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Томский государственный архитектурно-строительный

Подробнее

Теория вероятностей и математическая статистика

Теория вероятностей и математическая статистика Министерство образования Российской Федерации Московский государственный университет экономики, статистики и информатики Евразийский открытый институт Сведения об авторе В.П. Лисьев Теория вероятностей

Подробнее

МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ И УКАЗАНИЯ

МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ И УКАЗАНИЯ Титульный лист методических рекомендаций и указаний, методических рекомендаций, методических указаний Форма Ф СО ПГУ 7.18.3/40 Министерство образования и науки Республики Казахстан Павлодарский государственный

Подробнее

А.И. Волковец, А.Б. Гуринович ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА. Практикум

А.И. Волковец, А.Б. Гуринович ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА. Практикум Министерство образования Республики Беларусь Учреждение образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники» Кафедра вычислительных методов и программирования А.И. Волковец,

Подробнее

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Механико-математический факультет Кафедра теории вероятностей и математической статистики Н. И. Чернова Теория вероятностей

Подробнее

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ. УЧРЕЖДЕНИЕ ОБРАЗОВАНИЯ «Гомельский государственный университет имени Франциска Скорины»

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ. УЧРЕЖДЕНИЕ ОБРАЗОВАНИЯ «Гомельский государственный университет имени Франциска Скорины» МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ УЧРЕЖДЕНИЕ ОБРАЗОВАНИЯ «Гомельский государственный университет имени Франциска Скорины» Кафедра высшей математики ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА.

Подробнее

Лекция 2.1.6. Определенный интеграл Римана

Лекция 2.1.6. Определенный интеграл Римана Лекция 6 Определенный интеграл Римана Аннотация: Отмечается что кроме интеграла Римана существуют и другие интегралы Рассматриваются свойства определенного интеграла Понятие определенного интеграла настолько

Подробнее

Лекция 7: Векторные пространства

Лекция 7: Векторные пространства Уральский федеральный университет, Институт математики и компьютерных наук, кафедра алгебры и дискретной математики Вступительные замечания В этой лекции мы приступаем к изучению линейной алгебры как таковой,

Подробнее

* **е-mail:

*  **е-mail: Электронный журнал «Труды МАИ». Выпуск 7 www.mai.ru/science/trudy/ УДК 59.4.00:5,643,5 Физическая модель и закон распределения отказов элементов и систем электроники Авакян А.А.*, Курганов А.В.** Научно-исследовательский

Подробнее

Р. М. Гаврилова, Г. С. Костецкая, А. Н. Карапетянц. Методические указания

Р. М. Гаврилова, Г. С. Костецкая, А. Н. Карапетянц. Методические указания МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ РОСТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Р. М. Гаврилова, Г. С. Костецкая, А. Н. Карапетянц Методические указания для студентов 1 курса физического факультета

Подробнее

Мхитарян В.С. Трошин Л.И. Адамова Е.В. Шевченко Бамбаева Н.Я.

Мхитарян В.С. Трошин Л.И. Адамова Е.В. Шевченко Бамбаева Н.Я. МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Московский государственный университет экономики, статистики и информатики Московский международный университет эконометрики, информатики, финансов и права

Подробнее

СОДЕРЖАНИЕ 1. ПАСПОРТ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ 2. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

СОДЕРЖАНИЕ 1. ПАСПОРТ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ 2. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ 2 СОДЕРЖАНИЕ 1. ПАСПОРТ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ 2. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ 3. УСЛОВИЯ РЕАЛИЗАЦИИ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ 4. КОНТРОЛЬ И ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ ОСВОЕНИЯ

Подробнее

Введение Статистический подход 2 Теория Распределение вероятности 3 Стандартное отклонение среднего 5 Функция плотности вероятности 6 Биномиальное

Введение Статистический подход 2 Теория Распределение вероятности 3 Стандартное отклонение среднего 5 Функция плотности вероятности 6 Биномиальное Введение Статистический подход Теория Распределение вероятности 3 Стандартное отклонение среднего 5 Функция плотности вероятности 6 Биномиальное распределение 8 Распределение Пуассона 9 Распределение Гаусса

Подробнее

ВЫСШАЯ МАТЕМАТИКА Часть II

ВЫСШАЯ МАТЕМАТИКА Часть II МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИРОДООБУСТРОЙСТВА

Подробнее

МАТЕМАТИКА МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

МАТЕМАТИКА МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА ООО «Резольвента», www.resolventa.ru, resolventa@lst.ru, (495) 509-8-0 Учебный центр «Резольвента» Доктор физико-математических наук, профессор К. Л. САМАРОВ МАТЕМАТИКА Учебно-методическое пособие по разделу

Подробнее

Федеральное агентство по образованию

Федеральное агентство по образованию Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «МАТИ» - Российский государственный технологический университет имени К.Э. Циолковского

Подробнее

Планируемые результаты освоения учебного предмета, курса Арифметика Натуральные числа. Дроби Ученик научится: 1) понимать особенности десятичной

Планируемые результаты освоения учебного предмета, курса Арифметика Натуральные числа. Дроби Ученик научится: 1) понимать особенности десятичной Планируемые результаты освоения учебного предмета, курса Арифметика Натуральные числа. Дроби 1) понимать особенности десятичной системы счисления; 2) понимать и использовать термины и символы, связанные

Подробнее

10. Определенный интеграл

10. Определенный интеграл 1. Определенный интеграл 1.1. Пусть f ограниченная функция, заданная на отрезке [, b] R. Разбиением отрезка [, b] называют такой набор точек τ = {x, x 1,..., x n 1, x n } [, b], что = x < x 1 < < x n 1

Подробнее

Интегрируемость функции (по Риману) и определенный интеграл

Интегрируемость функции (по Риману) и определенный интеграл Интегрируемость функции (по Риману) и определенный интеграл Примеры решения задач 1. Постоянная функция f(x) = C интегрируема на [a, b], так как для любых разбиений и любого выбора точек ξ i интегральные

Подробнее

Теория вероятностей и математическая статистика

Теория вероятностей и математическая статистика Московский Государственный Университет имени М В Ломоносова Факультет Вычислительной Математики и Кибернетики Кафедра Математической Статистики Теория вероятностей и математическая статистика (II курс)

Подробнее

Тема 49 «Формулы числа сочетаний. Бином Ньютона». Основные формулы комбинаторики.

Тема 49 «Формулы числа сочетаний. Бином Ньютона». Основные формулы комбинаторики. Тема 49 «Формулы числа сочетаний. Бином Ньютона». Основные формулы комбинаторики. Без повторений С повторениями A = n! n k! A = n Порядок важен P = A = n! P = A = n Pk, k,, k = (k + k + + k )! k! k! k!

Подробнее

Математический анализ

Математический анализ Кафедра математики и информатики Математический анализ Учебно-методический комплекс для студентов ВПО, обучающихся с применением дистанционных технологий Модуль 4 Приложения производной Составитель: доцент

Подробнее

ЗАДАЧИ И УПРАЖНЕНИЯ ПО ВЫСШЕЙ МАТЕМАТИКЕ. ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

ЗАДАЧИ И УПРАЖНЕНИЯ ПО ВЫСШЕЙ МАТЕМАТИКЕ. ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНСТИТУТ УПРАВЛЕНИЯ И СОЦИАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ БГУ Кафедра управления финансами ЗАДАЧИ И УПРАЖНЕНИЯ ПО ВЫСШЕЙ МАТЕМАТИКЕ. ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА Учебно-методическое

Подробнее

Цели и задачи дисциплины: 2. Место дисциплины в структуре ООП: 3. Требования к результатам освоения дисциплины: ОК-5: ОК-15: ПК-31 ПК-32 знать уметь

Цели и задачи дисциплины: 2. Место дисциплины в структуре ООП: 3. Требования к результатам освоения дисциплины: ОК-5: ОК-15: ПК-31 ПК-32 знать уметь 1. Цели и задачи дисциплины: Целью дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» является успешное освоение студентами материала, закреплѐнного ФГОС высшего профессионального образования

Подробнее

Лекция 2: перечслительная комбинаторика

Лекция 2: перечслительная комбинаторика Лекция 2: перечслительная комбинаторика Дискретная математика, ВШЭ, факультет компьютерных наук (Осень 2014 весна 2015) Задачи перечислительной кмбинаторики имеют типовой вид: «сколько способов сделать

Подробнее

Министерство Российской Федерации по связи и информатизации. Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики. Н. И.

Министерство Российской Федерации по связи и информатизации. Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики. Н. И. Министерство Российской Федерации по связи и информатизации Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики Н. И. Чернова ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ Учебное пособие Новосибирск 2009 УДК 59.2

Подробнее

12. Определенный интеграл

12. Определенный интеграл 58 Определенный интеграл Пусть на промежутке [] задана функция () Будем считать функцию непрерывной, хотя это не обязательно Выберем на промежутке [] произвольные числа,, 3,, n-, удовлетворяющие условию:

Подробнее

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТИ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТИ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Алтайская государственная академия культуры и искусств» Кафедра информатики ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТИ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ

Подробнее

ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «МАТЕМАТИКА» Основные математические понятия и факты:

ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «МАТЕМАТИКА» Основные математические понятия и факты: ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «МАТЕМАТИКА» Основные математические понятия и факты: Содержание программы 1. Числа, корни и степени. Числовые последовательности Натуральные числа. Простые

Подробнее

МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ Основные вопросы для подготовки к коллоквиуму 30 октября, семестр 1, часть I

МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ Основные вопросы для подготовки к коллоквиуму 30 октября, семестр 1, часть I МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ Основные вопросы для подготовки к коллоквиуму 30 октября, семестр, часть I Аксиоматический подход к описанию множества действительных чисел.. Сформулировать группу аксиом сложения.

Подробнее

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА Министерство образования и науки Российской Федерации Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Славянский-на-Кубани государственный педагогический институт «Утверждаю»

Подробнее

«Теория вероятностей и математическая статистика»

«Теория вероятностей и математическая статистика» Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова МОСКОВСКАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ «Теория вероятностей и математическая статистика» Шифр дисциплины Для направления 080100

Подробнее

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Национальный исследовательский технологический

Подробнее

Комментарии к теме Распределения случайных векторов

Комментарии к теме Распределения случайных векторов Комментарии к теме Распределения случайных векторов Практические занятия по теории вероятностей, 322 гр., СМ В. В. Некруткин, 2012 1 Случайные вектора и их распределения Многие свойства случайных векторов

Подробнее