Основы теории вероятностей и математической статистики

Содержание

Слайд 2

Вечные истины

Математику многие любят за ее вечные истины:
дважды два всегда

Вечные истины Математику многие любят за ее вечные истины: дважды два всегда
четыре,
сумма четных чисел четна,
а площадь прямоугольника равна произведению его смежных сторон.

В любой задаче, которую мы решаем на уроках математики, у всех получается один и тот же ответ – нужно только не делать ошибок в решении.

2 х 2 = 4

S = a b

Слайд 3

Реальная жизнь оказывается не такой простой и однозначной.
Исходы многих явлений невозможно предсказать

Реальная жизнь оказывается не такой простой и однозначной. Исходы многих явлений невозможно
заранее, какой бы полной информацией мы о них не располагали.

Нельзя, например, сказать наверняка, какой стороной упадет брошенная вверх монета, когда в следующем году выпадет первый снег.

Случайные события

Слайд 4

Случай имеет свои законы !

Однако случай тоже имеет свои законы, которые начинают

Случай имеет свои законы ! Однако случай тоже имеет свои законы, которые
проявляться при многократном повторении случайных явлений.
Именно такие закономерности изучаются в специальном разделе математики

Слайд 5

«Теория вероятностей есть в сущности не что иное, как здравый смысл, сведенной

«Теория вероятностей есть в сущности не что иное, как здравый смысл, сведенной
к исчислению»
Лаплас

Теория вероятностей
и математическая статистика
изучает ???

Слайд 6

В настоящее время Теория вероятностей
имеет статус точной науки наравне
с арифметикой,

В настоящее время Теория вероятностей имеет статус точной науки наравне с арифметикой,
алгеброй, геометрией, тригонометрией и т.д.
А начиналось все весьма своеобразно…

Слайд 7

Предыстория теории вероятностей
Богатый материал для наблюдения за случайностью на протяжении многих

Предыстория теории вероятностей Богатый материал для наблюдения за случайностью на протяжении многих веков давали азартные игры.
веков давали азартные игры.

Слайд 8

У истоков науки

В археологических раскопках специально обработанные для игры кости животных встречаются,

У истоков науки В археологических раскопках специально обработанные для игры кости животных
начиная
с V века до н.э.

Самый древний игральный кубик найден в Северном Ираке и относится к IV тысячелетию до н.э.

Слайд 9

Теория вероятностей — раздел математики, изучающий вероятности событий. Теория вероятностей разрабатывает методы,

Теория вероятностей — раздел математики, изучающий вероятности событий. Теория вероятностей разрабатывает методы,
с помощью которых можно вычислить вероятности одних событий, зная вероятности других. Теория вероятностей изучает также случайные величины и их распределения.
Испытание — опыт, действие в результате которого наступает событие.
Элементарное событие — простейшее событие, которое наступает в результате случайного опыта. Элементарное событие нельзя разложить на более простые.

Слайд 10

Определить испытание
и случайное событие

событие

испытание

При бросании монеты
выпадает герб или

Определить испытание и случайное событие событие испытание При бросании монеты выпадает герб или цифра
цифра

Слайд 11

Виды событий

достоверные

(обозначение: U)

невозможные

(обозначение: V)

случайные

(обозначение: А, В,

Виды событий достоверные (обозначение: U) невозможные (обозначение: V) случайные (обозначение: А, В, С и т.д.)
С и т.д.)

Слайд 12

Невозможные – те, которые в данных условиях произойти не могут.
Пример:

Невозможные – те, которые в данных условиях произойти не могут. Пример: вода
вода замерзла при t=+20º

Достоверные – те, которые в данных условиях обязательно произойдут.
Пример: после зимы придет весна.

Случайные – те, которые в данных условиях могут произойти, а могут и не произойти.
Пример: завтра утром пойдет дождь.

Слайд 13

Случайные события

Пример: светит солнце

Пример: прилетел инопланетянин

Случайные события Пример: светит солнце Пример: прилетел инопланетянин

Слайд 14

Упражнения

определите вид события:
Любому курсанту 2 курса больше шестнадцати лет.
В сборнике задач

Упражнения определите вид события: Любому курсанту 2 курса больше шестнадцати лет. В
по высшей математике страница двадцать пять начинается со слова на букву ы.
В группе два курсанта отмечают день рождения 30 марта.

Слайд 15

Упражнения

Составьте пример события по картинке и определите его вид:

Лиса живет в норе

Крокодил

Упражнения Составьте пример события по картинке и определите его вид: Лиса живет
солнце проглотил

Зенит обыграет Спартак

Слайд 16

Виды случайных событий

совместные

несовместные

полная группа событий

противоположные

равновозможные

простые

сложные

Виды случайных событий совместные несовместные полная группа событий противоположные равновозможные простые сложные

Слайд 17

Простые событие – это
элементарный исход в результате
испытания

Сложные события –

Простые событие – это элементарный исход в результате испытания Сложные события –
события,
состоящие из нескольких
элементарных исходов

Слайд 18

События бывают: совместные и несовместные

Совместные – это
события, которые в
данных условиях
могут происходить
одновременно.
Пример: Наступило
лето.

События бывают: совместные и несовместные Совместные – это события, которые в данных
Стоит жаркая
погода.

Несовместные –это события, которые в
данных условиях не
могут происходить
одновременно.
Пример: Наступило
утро. Наступила ночь.

Слайд 19

Упражнения

определите, события совместные или несовместные:
Выпал снег. Начались соревнования по лыжам.
Наступил ноябрь.

Упражнения определите, события совместные или несовместные: Выпал снег. Начались соревнования по лыжам.
В летнем саду зацвела сирень.

Слайд 20

События равновозможные

Равновозможные –это те события, которые в данных условиях одинаково возможны.
Пример:

События равновозможные Равновозможные –это те события, которые в данных условиях одинаково возможны.
при подбрасывании монеты возможно:
1. выпадение орла
2. выпадение решки

Слайд 21

Упражнения

определите, являются ли события равновозможными:
1)При подбрасывании кубика:
выпадает число 4
выпадает число 6
2)При

Упражнения определите, являются ли события равновозможными: 1)При подбрасывании кубика: выпадает число 4
подбрасывании кубика:
выпадает число 2
выпадает число 7

Слайд 22

Противоположным к событию А
называют событие ,
которое происходит,
когда не происходит

Противоположным к событию А называют событие , которое происходит, когда не происходит А
А

Слайд 23

Полная группа событий,
если в результате испытания
непременно произойдет хотя бы
одно

Полная группа событий, если в результате испытания непременно произойдет хотя бы одно
из них

Полная группа попарно несовместных
событий, если в результате
испытания непременно произойдет
одно и только одно событие

Слайд 24

Найти среди событий Аi
достоверные и невозможные:
А1 – «появление 10 очков при

Найти среди событий Аi достоверные и невозможные: А1 – «появление 10 очков
бросании
игральной кости»;
А2 – «появление 10 очков при бросании
трех игральных костей»;
А3 – «появление 20 очков при бросании
трех игральных костей»;
А4 – «наугад выбранное двухзначное число
не больше 100»;
А5 – «появление двух гербов при бросании
двух монет».

2) Являются ли несовместными события А1 и А2:
испытание - бросание монеты;
события: А1 –« появление герба»,
А2 – «появление цифры»;
испытание - бросание игральной кости; события: А1 – «появление трех очков»,
А2– «появление нечетного числа очков»;
испытание - бросание двух монет;
события: А1 – «появление герба на одной из монет»,
А2 – «появление герба на второй монете »?

Слайд 25

4) Образуют ли полную группу события:
испытание – бросание монеты;
события: А1 –

4) Образуют ли полную группу события: испытание – бросание монеты; события: А1
«появление герба»,
А2 –«появление цифры»;
испытание три выстрела по мишени;
события: А1 –«ни одного попадания»,
А2 – «одно попадание»,
А3 – «два попадания»,
А4 – «три попадания».
Являются ли они попарно несовместными?

3) Являются ли равновозможными события А1 и А2:
испытание – бросание игральной кости; события: А1 – «появление двух очков»,
А2 – «появление пяти очков»;
испытание- бросание игральной кости; события: А1 – «появление двух очков»,
А2 – «появление четного числа очков»;
испытание – два выстрела по мишени; события: А1 – «промах при первом выстреле», А2 – «промах при втором выстреле»?

Слайд 26

Классическое определение вероятности

Рассмотрим группу попарно
несовместимых событий

А1, А2, …, Аn,

Классическое определение вероятности Рассмотрим группу попарно несовместимых событий А1, А2, …, Аn,

связанную с некоторым испытанием


Событие А называется благоприятствующим
данному событию В,
если наступление события А влечет за собой
наступление события В

Слайд 27

Пусть при бросании игральной кости
события А2, А4, А6 - появление
соответственно

Пусть при бросании игральной кости события А2, А4, А6 - появление соответственно
2, 4 и 6 очков.
А – событие, состоящее в появлении
четного числа очков;
события А2, А4, А6 благоприятствуют
событию А

Под вероятностью случайного события
понимают численную меру
объективной возможности появления
данного события

Слайд 28

Классическое определение вероятности

Вычислить вероятность выпадения герба
при одном бросании монеты

Свойства вероятности

Вероятность

Классическое определение вероятности Вычислить вероятность выпадения герба при одном бросании монеты Свойства
достоверного события
равна единице

2. Вероятность невозможного события
равна нулю

3. Вероятность случайного события
есть положительное число, заключенное
между нулем и единицей

Слайд 29

СТАТИСТИЧЕСКОЕ
ОПРЕДЕЛЕНИЕ
ВЕРОЯТНОСТИ

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТИ

Слайд 30

ПРОБЛЕМНЫЙ ВОПРОС 1: А можно ли вычислить вероятность события с помощью ряда экспериментов?

ПРОБЛЕМНЫЙ ВОПРОС 1: А можно ли вычислить вероятность события с помощью ряда экспериментов?

Слайд 31

Опыт человечества

Вероятность попасть под дождь в Лондоне гораздо выше, чем в пустыне

Опыт человечества Вероятность попасть под дождь в Лондоне гораздо выше, чем в
Сахара.

Весь наш жизненный опыт подсказывает, что любое событие считается тем более вероятным, чем чаще оно происходит. Значит, вероятность должна быть каким-то образом связана с частотой.

Слайд 32

Частота случайного события

Абсолютной частотой случайного события А в серии из N случайных

Частота случайного события Абсолютной частотой случайного события А в серии из N
опытов называется число NA , которое показывает, сколько раз в этой серии произошло событие А.

Слайд 33

Частота случайного события

Относительной частотой случайного события называют отношение числа появлений этого события

Частота случайного события Относительной частотой случайного события называют отношение числа появлений этого
к общему числу проведенных экспериментов:
где А – случайное событие по отношению к некоторому испытанию,
N раз проведено испытание и при этом событие А наступило в NA случаях.

Слайд 34

Примеры

Пример 1. Наблюдения показывают, что в среднем среди 1000 новорожденных детей

Примеры Пример 1. Наблюдения показывают, что в среднем среди 1000 новорожденных детей
515 мальчиков. Какова частота рождения мальчика в такой серии наблюдений?

Ответ: 0,515

Слайд 35

Примеры

Пример 2. За лето на Черноморском побережье было 67 солнечных дней.

Примеры Пример 2. За лето на Черноморском побережье было 67 солнечных дней.
Какова частота солнечных дней на побережье за лето? Частота пасмурных дней?

Ответ: 0,728; 0,272.

Слайд 36

Примеры

Пример 3. Отдел технического контроля обнаружил 5 бракованных изделий в партии

Примеры Пример 3. Отдел технического контроля обнаружил 5 бракованных изделий в партии
из 1000 изделий. Найдите частоту изготовления бракованных изделий.

Ответ: 0,005

Слайд 37

Примеры

Пример 4. Для выяснения качества семян было отобрано и высеяно в

Примеры Пример 4. Для выяснения качества семян было отобрано и высеяно в
лабораторных условиях 1000 штук.
980 семян дали нормальные всходы. Найдите частоту нормального всхода семян.

Ответ: 0,98

Слайд 38

ПРОБЛЕМНЫЙ ВОПРОС 2: Может быть, относительную частоту и нужно принять за вероятность?

ПРОБЛЕМНЫЙ ВОПРОС 2: Может быть, относительную частоту и нужно принять за вероятность?

Слайд 39

Фундаментальным свойством относительных частот является тот факт, что с увеличением числа опытов

Фундаментальным свойством относительных частот является тот факт, что с увеличением числа опытов
относительная частота случайного события постепенно стабилизируется и приближается к вполне определенному числу, которое и следует считать его вероятностью.

Слайд 40

Проверка

Пример 5. Подбрасывание монеты.
А – выпадает герб.

Проверка Пример 5. Подбрасывание монеты. А – выпадает герб. Классическая вероятность: всего
Классическая вероятность:
всего 2 исхода, 1 исход события А:

Слайд 41

Проверка

Пример 5. Французский естествоиспытатель Бюффон (XVIII в.) бросил монету 4040 раз, и

Проверка Пример 5. Французский естествоиспытатель Бюффон (XVIII в.) бросил монету 4040 раз,
при этом герб выпал в 2048 случаях. Следовательно, частота выпадения герба в данной серии испытаний равна:

Жорж Бюффон

Слайд 42

Проверка

Пример 5. Английский математик Карл Пирсон (1857-1936) бросал монету 24000 раз, причем

Проверка Пример 5. Английский математик Карл Пирсон (1857-1936) бросал монету 24000 раз,
герб выпал 12012 раз. Следовательно, частота выпадения герба в данной серии испытаний равна:

Карл Пирсон

Слайд 43

Результаты

Вывод

Пример 5 подтверждает естественное предположение о том, что вероятность выпадения герба при

Результаты Вывод Пример 5 подтверждает естественное предположение о том, что вероятность выпадения
одном бросании монеты равна 0,5.

Слайд 44

Статистическая вероятность

Вероятность случайного события приближенно равна частоте этого события, полученной при

Статистическая вероятность Вероятность случайного события приближенно равна частоте этого события, полученной при
проведении большого числа случайных экспериментов: , где - число испытаний, в которых наступило событие А, N – общее число испытаний.

Слайд 45

Задача №6.

Чтобы определить, как часто встречаются в лесопарке деревья разных пород,

Задача №6. Чтобы определить, как часто встречаются в лесопарке деревья разных пород,
ребята провели следующие эксперименты. Каждый выбрал свою тропинку и по пути следования записывал породу каждого десятого дерева.
Результаты были занесены в таблицу:
Породы Сосна Дуб Береза Ель Осина Всего
Число деревьев 315 217 123 67 35 757
Оцените вероятность того, что выбранное наугад в этом парке дерево будет:
а) сосной; б) хвойным; в) лиственным.
Указание. Ответ запишите в виде десятичной дроби с тремя знаками после запятой.

Слайд 46

Задача №6.

Решение:
а) A={выбранное наугад в парке дерево - сосна} NА =

Задача №6. Решение: а) A={выбранное наугад в парке дерево - сосна} NА
315, N = 757, Р(А) = 315/757 ≈ 0,416;
б) В ={выбранное наугад в парке дерево - хвойное} NА = 315 + 67 = 382, N = 757. Р(А) = 382/757 ≈ 0,505;
в) C = {выбранное наугад в парке дерево - лиственное} NА = 217 + 123 + 35 = 375, N = 757. Р(А) = 375/757 ≈ 0,495.

Слайд 47

По статистике, на каждые 1000 лампочек приходится 3 бракованные. Какова вероятность

По статистике, на каждые 1000 лампочек приходится 3 бракованные. Какова вероятность купить
купить исправную лампочку?
Решение:
3/1000 = 0,003
1 – 0,003 = 0,997

Задача №7.

Слайд 48

Демографы утверждают, что вероятность рождения близнецов равна 0,012. В скольких случаях

Демографы утверждают, что вероятность рождения близнецов равна 0,012. В скольких случаях из
из 10 000 рождений можно ожидать появление близнецов?
Решение:
Ответ: в 120 случаях.

Задача №8.

Слайд 49

Основные формулы
комбинаторики

Основные формулы комбинаторики

Слайд 50

Комбинаторика – это раздел математики, в котором исследуются и решаются задачи выбора

Комбинаторика – это раздел математики, в котором исследуются и решаются задачи выбора
элементов из исходного множества и расположения их в некоторой комбинации, составленной по заданным правилам.

Что же такое «Комбинаторика»?

Слайд 51

Правила сложения и умножения в комбинаторике

Правило суммы
Если два действия А и

Правила сложения и умножения в комбинаторике Правило суммы Если два действия А
В взаимно исключают друг друга, причем действие А можно выполнить m способами, а В – n способами, то выполнить одно любое из этих действий (либо А, либо В) можно n + m способами.

Слайд 52

Пример
В группе учится 20 юношей и 5 девушек. Сколькими способами можно

Пример В группе учится 20 юношей и 5 девушек. Сколькими способами можно
назначить одного дневального?
Решение
Дневальным можно назначить либо юношу, либо девушку, т.е. дневальным может быть любой из 20 юношей, либо любая из 5 девушек. По правилу суммы получаем, что одного дневального можно назначить 20+5=25 способами

Слайд 53

Правило произведения

Пусть требуется выполнить последовательно k действий.
Если первое действие можно

Правило произведения Пусть требуется выполнить последовательно k действий. Если первое действие можно
выполнить n1 способами, второе действие n2 способами, третье – n3 способами и так до k-го действия, которое можно выполнить nk способами, то все k действий вместе могут быть выполнены:

Слайд 54

Пример. В группе учится 20 юношей и 5 девушек. Сколькими способами можно

Пример. В группе учится 20 юношей и 5 девушек. Сколькими способами можно
назначить двух дневальных?
Решение
Первым дневальным можно назначить либо юношу, либо девушку. Т.к. в группе учится 20 юношей и 5 девушек, то назначить первого дневального можно 20+5=25 способами.
После того, как мы выбрали первого дневального, второго мы можем выбрать из оставшихся 24 человек, т.е. 24-ю способами.
По теореме умножения двое дневальных могут быть выбраны 25*24=600 способами.

Слайд 55

Размещениями из

n различных элементов по m


называют комбинации, составленные из

Размещениями из n различных элементов по m называют комбинации, составленные из данных
данных n элементов по m элементов, которые отличаются либо самими элементами, либо порядком элементов.

Слайд 57

Пример. Группа слушателей второго курса изучает 10 различных дисциплин. Сколькими способами можно

Пример. Группа слушателей второго курса изучает 10 различных дисциплин. Сколькими способами можно
составить расписание занятий в среду, если в этот день должно быть три пары по различным дисциплинам?
Способов составления расписания из 10 дисциплин по три существует столько, сколько можно составить размещений из десяти предметов по три, так как способы могут отличаться друг от друга как порядком (первая пара по дисциплине «Высшая математика» или по дисциплине «Физика» – это разница), так и хотя бы одной дисциплиной:

Слайд 58

Перестановками из n различных элементов
называют размещения из этих n по n

Перестановками из n различных элементов называют размещения из этих n по n

Слайд 59

Пример.
Для лечения заболевания применяют три лекарства.
Полагают, что последовательность, в которой

Пример. Для лечения заболевания применяют три лекарства. Полагают, что последовательность, в которой
принимают
лекарства, оказывает существенное влияние на результаты
лечения.
Сколько имеется различных порядков назначения этих
лекарств?

Слайд 60

Сочетаниями из

n различных элементов по m


называют комбинации, составленные из

Сочетаниями из n различных элементов по m называют комбинации, составленные из данных
данных n элементов по m элементов, которые отличаются хотя бы одним элементом.

Слайд 61

Пример. Сколько существует способов выбрать два цветка из корзины, в которой 5

Пример. Сколько существует способов выбрать два цветка из корзины, в которой 5
роз и 4 хризантемы?
Два цветка выбираем из девяти. В данном случае не важно, какой цветок будет первым в паре. Количество способов будет равно:

Слайд 62

Алгоритм выбора формулы для вычисления
количества комбинаций

Алгоритм выбора формулы для вычисления количества комбинаций

Слайд 63

Из трех элементов 2, 5, 6 можно составить
по два элемента следующие

Из трех элементов 2, 5, 6 можно составить по два элемента следующие
размещения:

(2; 5), (5 ;2 ), (2; 6), (6; 2), (5; 6), (6; 5)

2. Сколько можно составить сигналов из
6 флажков различного цвета, взятых по 2?

3. Для лечения заболевания применяют
три лекарства.
Полагают, что последовательность,
в которой принимают лекарства, оказывает
существенное влияние на результаты лечения.
Сколько имеется различных порядков
назначения этих лекарств?

Слайд 64

4. В корзине 3 белых и 2 черных шара.
Найти число способов

4. В корзине 3 белых и 2 черных шара. Найти число способов
выбора двух шаров,
если они могут быть любого цвета

5. Набирая номер телефона, абонент забыл
две последние цифры и, помня лишь, что эти
цифры различны, набрал их наудачу.
Какова вероятность того, что номер набран
правильно?

Слайд 65

Схема выбора с возвращением

Если при упорядоченной выборке m элементов из n элементы

Схема выбора с возвращением Если при упорядоченной выборке m элементов из n
возвращаются обратно, то полученные выборки представляют собой
размещения с повторениями

Слайд 66

Пример. Сколько существует четырёхзначных пин-кодов?
По условию задачи нам предложен набор из n = 10

Пример. Сколько существует четырёхзначных пин-кодов? По условию задачи нам предложен набор из
цифр, из которого выбираются m = 4 цифры и располагаются в определенном порядке, при этом цифры в выборке могут повторяться (т. е. любой цифрой исходного набора можно пользоваться произвольное количество раз).
Найдем количество пин-кодов по формуле размещений с повторениями:

Слайд 67

Схема выбора с возвращением

Пусть в множестве из n элементов есть m различных

Схема выбора с возвращением Пусть в множестве из n элементов есть m
типов элементов, при этом 1-й тип повторяется n1 раз, 2-й − n2 раз, …, п-й − nm раз, причем
n1 + n2 + … + nm = n.
Тогда перестановки элементов данного множества представляют собой перестановки с повторениями

Слайд 68

Пример. Сколько существует способов расположения шахматных фигур на первой линии шахматной доски?
Порядок

Пример. Сколько существует способов расположения шахматных фигур на первой линии шахматной доски?
важен, места на доске различны, но есть повторения (2 ладьи, 2 слона и 2 коня).
Нужна формула перестановки с повторениями, n = 8, n1 = 1, n2 = 1, n3 = 2, n4 = 2, n5 = 2. Их число:

Слайд 69

Схема выбора с возвращением

Если при выборке m элементов из n элементы возвращаются

Схема выбора с возвращением Если при выборке m элементов из n элементы
обратно без последующего упорядочивания (таким образом, одни и те же элементы могут выниматься по нескольку раз, т.е. повторяться), то полученные выборки есть сочетания с повторениями

Слайд 70

Задача: Сколько трехзначных чисел можно составить из цифр 1, 2, 3, 4,

Задача: Сколько трехзначных чисел можно составить из цифр 1, 2, 3, 4,
5?
Решение: Так как порядок цифр в числе существенен, цифры могут повторяться, то это будут размещения с повторениями из пяти элементов по три, а их число равно:

Слайд 71

Задача: В кондитерском магазине продавались 4 сорта пирожных: эклеры, песочные, наполеоны и

Задача: В кондитерском магазине продавались 4 сорта пирожных: эклеры, песочные, наполеоны и
слоеные. Сколькими способами можно купить 7 пирожных.
Решение: Покупка не зависит от того, в каком порядке укладывают купленные пирожные в коробку. Покупки будут различными, если они отличаются количеством купленных пирожных хотя бы одного сорта. Следовательно, количество различных покупок равно числу сочетаний четырех видов пирожных по семь -

Слайд 72

Задача: Сколькими способами можно переставить буквы слова «ананас»?
Решение: всего букв 6. Из

Задача: Сколькими способами можно переставить буквы слова «ананас»? Решение: всего букв 6.
них одинаковы n1«а»=3, n2«н»=2, n3«с»=1.
Следовательно, число различных перестановок равно

Слайд 73

Операции над событиями

Операции над событиями

Слайд 74

Операции над случайными событиями

Суммой
А+В = С

Испытание – стрельба двух стрелков
(каждый делает

Операции над случайными событиями Суммой А+В = С Испытание – стрельба двух
по одному выстрелу)
Событие А–попадание в мишень первым стрелком;
Событие В - попадание в мишень вторым стрелком.
Суммой событий А+В = С является событие …

Суммой

Слайд 75

Операции над случайными событиями

Произведением
А⋅В = С

Произведением

Испытание – стрельба двух стрелков
(каждый делает

Операции над случайными событиями Произведением А⋅В = С Произведением Испытание – стрельба
по одному выстрелу)
Событие А – попадание в мишень первым стрелком,
Событие В - попадание в мишень вторым стрелком.
Произведением событий А∙В является событие …

Слайд 76

Операции над случайными событиями

Испытание – стрельба одного стрелка
Событие А – попадание в

Операции над случайными событиями Испытание – стрельба одного стрелка Событие А –
мишень стрелком
Событие - промах по мишени

Отрицанием события А

А

Слайд 77

Теоремы сложения вероятностей

Когда наступит событие С = А + В?

А или В

Теоремы сложения вероятностей Когда наступит событие С = А + В? А
или они наступят вместе

несовместные

совместные

А или В

А или В или А⋅В

Теоремы сложения вероятностей

Когда наступит событие С = А + В?

Слайд 78

Теорема
Вероятность суммы двух несовместных
событий А и В равна …

Теорема Вероятность суммы двух несовместных событий А и В равна …

Слайд 79

Теорема
Вероятность суммы конечного числа
попарно несовместных событий

равна …

Теорема Вероятность суммы конечного числа попарно несовместных событий равна …

Слайд 80

Теорема
Вероятность суммы двух совместных
событий равна …

Теорема Вероятность суммы двух совместных событий равна …

Слайд 81

Следствие 1

полная группа
попарно несовместных событий

Следствие 2

Следствие 1 полная группа попарно несовместных событий Следствие 2

Слайд 82

Пример. В коробке имеется 250 лампочек, из них 100 по 90 Вт, 50

Пример. В коробке имеется 250 лампочек, из них 100 по 90 Вт,
– по 60 Вт, 50 – по 25 Вт и 50 – по 15 Вт. Определить вероятность того, что мощность любой наугад взятой лампочки не превысит 60 Вт.
Решение.
Рассматриваем следующие события:
А = {мощность лампочки равна 90 Вт}, вероятность Р(А)=100/250=0,4;
В = {мощность лампочки равна 60 Вт};
С = {мощность лампочки равна 25 Вт};
D = {мощность лампочки равна 15 Вт}.
События А, В, С, D образуют полную группу, так как все они несовместны и одно из них обязательно наступит в данном опыте (выборе лампочки).
Вероятность наступления одного из них есть достоверное событие, тогда Р(А)+Р(В)+Р(С)+Р(D)=1.
События {мощность лампочки не более 60 Вт} (т.е. меньше или равна 60 Вт), и {мощность лампочки более 60 Вт} (в данном случае – 90 Вт) являются противоположными.
По свойству противоположных чисел Р(В)+Р(С)+Р(D)=1-Р(А).
Учитывая, что Р(В)+Р(С)+Р(D)=Р(В+С+D), получим
Р(В+С+D)=1-Р(А)=1-0,4=0,6.

Слайд 83

Пример. Два стрелка стреляют в одну и ту же цель, причём вероятность

Пример. Два стрелка стреляют в одну и ту же цель, причём вероятность
поражения цели первым стрелком 0,8, а вторым стрелком 0,5. Оба стрелка стреляют одновременно и один раз. Какова вероятность того, что цель будет поражена хотя бы одним из стрелков?
Решение:
Пусть А – попадание в цель первым стрелком,
В – вторым стрелком,
А+В – поражение цели хотя бы одним стрелком,
А·В – поражение цели обоими стрелками.
Тогда Р(А+В) = 0,8 + 0,5 – Р(А·В).
Считая события А и В независимыми имеем:
Р(А·В) = Р(А)·Р(В) = 0,8·0,5 = 0,4.
Тогда Р(А+В) = 0,8 + 0,5 – 0,4=0,9.

Слайд 84

Теоремы умножения вероятностей

Когда наступит событие С = А ∙ В?

А и В

Теоремы умножения вероятностей Когда наступит событие С = А ∙ В? А
наступят вместе

независимые

зависимые

условная вероятность

Слайд 85

Теорема
Вероятность произведения двух
зависимых событий А и В равна …

Теорема Вероятность произведения двух зависимых событий А и В равна …

Слайд 86

Теорема
Вероятность произведения двух независимых
событий равна …

Теорема Вероятность произведения двух независимых событий равна …

Слайд 90

Брошены 3 игральные кости. Определить вероятность того, что выпадет три «шестерки».

Брошены 3 игральные кости. Определить вероятность того, что выпадет три «шестерки».

Слайд 91

Круговая мишень состоит из зон с номерами
1, 2, 3.
Вероятности попадания

Круговая мишень состоит из зон с номерами 1, 2, 3. Вероятности попадания
в эти зоны при одном выстреле соответственно равны 0,1; 0,35 и 0,4.
Найти вероятность: попадания в первую или третью зоны.

Слайд 92

Пусть А и В – некоторые события, связанные с одним опытом, причем

Пусть А и В – некоторые события, связанные с одним опытом, причем
Р(А) = 0,25 и Р(В) = 0,35.
Предполагая, что А и В независимы, вычислите вероятность того, что произошло одно из событий А и В.

Слайд 93

Студент разыскивает нужную ему формулу в трех справочниках. Вероятность того, что формула

Студент разыскивает нужную ему формулу в трех справочниках. Вероятность того, что формула
содержится в 1, 2 и 3 справочнике соответственно равна 0,6; 0,7; 0,8.
Найти вероятность того, что формула содержится только в двух справочниках.

Слайд 94

В группе 25 студентов, из них 10 юношей и 15 девушек.
Какова

В группе 25 студентов, из них 10 юношей и 15 девушек. Какова
вероятность того, что из вызванных наудачу трех студентов первые две девушки, третий – юноша?

Слайд 95

Ученик получает оценку от 2 до 5 баллов. Вероятности того, что ему

Ученик получает оценку от 2 до 5 баллов. Вероятности того, что ему
поставят «4», «3» и «2», соответственно равны 0,45, 0,23 и 0,09.
Определите вероятность того, что он получит оценку не ниже «4».

Слайд 96

В группе, состоящей из 25 студентов, спортивный разряд по борьбе имеют 10

В группе, состоящей из 25 студентов, спортивный разряд по борьбе имеют 10
человек, по стрельбе – 12.
Вероятность того, что студент этой группы имеет разряды по обоим видам спорта, равна 0,32.
Найдите вероятность того, что наугад выбранный студент имеет какой-нибудь разряд.

Слайд 97

Два стрелка произвели по одному выстрелу.
Вероятность попадания в мишень первым стрелком

Два стрелка произвели по одному выстрелу. Вероятность попадания в мишень первым стрелком
равна 0,5, вторым 0, 7.
Найти вероятность того, что хотя бы один из стрелков попал в мишень.

Слайд 98

Формула
полной вероятности

Формула полной вероятности

Слайд 99

Формула полной вероятности

Теорема. Вероятность события А, которое
может наступить лишь при

Формула полной вероятности Теорема. Вероятность события А, которое может наступить лишь при
условии появления
одного из п попарно несовместных событий

образующих полную группу, равна сумме
произведений вероятностей каждого из этих
событий на соответствующую условную
вероятность события А:

События

называются гипотезами

Слайд 100

Пример. В двух корзинах имеются шары.
В первой корзине 14 шаров, из

Пример. В двух корзинах имеются шары. В первой корзине 14 шаров, из
них 3 зеленого цвета. Во второй корзине 10 шаров, из них 2 зеленого цвета.
Из второй корзины наудачу взят один шар и переложен в первую корзину. Найти вероятность того, что взятый наудачу шар из первой корзины окажется зеленым.

Слайд 104

Формула Байеса используется для переоценки вероятностей доопытных гипотез.

Для оценки вероятности появления некоего

Формула Байеса используется для переоценки вероятностей доопытных гипотез. Для оценки вероятности появления
события А выдвигают ряд несовместных гипотез (все возможные решения), которые могут повлечь за собой событие А.
Перед началом эксперимента выдвинутым гипотезам приписываются предположительные вероятности.
Далее эти гипотезы можно проверить с помощью эксперимента.
Целью эксперимента является разумная коррекция этих доопытных вероятностей.
В результате эксперимента эти доопытные вероятности заменяются послеопытными, причем некоторые из них могут оказаться настолько малыми, что позволяют отбросить соответствующие гипотезы из дальнейших рассмотрений.
Опыт с оставшимися гипотезами можно повторить, каждый раз уточняя их вероятности. Таким образом мы можем выстроить рейтинг гипотез, выводя на первые позиции те, которые наиболее вероятно повлекут за собой событие А.

Слайд 105

Формула Байеса

Пусть произведено одно испытание,
в результате которого произошло событие А.

Формула Байеса Пусть произведено одно испытание, в результате которого произошло событие А.

Как, в связи с тем, что событие А уже
произошло, изменились величины

Слайд 106

Пример. Предположим, что 5% мужчин и
0,25% всех женщин имеют рост выше

Пример. Предположим, что 5% мужчин и 0,25% всех женщин имеют рост выше
180 см,
наугад выбранное лицо имеет рост
выше 180 см считая, что мужчин и женщин
одинаковое количество, найти вероятность
того, что этот человек:
а) мужчина; б) женщина.

Слайд 107

Событие А – выбранный человек оказался
ростом выше 180 см

Гипотеза

Событие А – выбранный человек оказался ростом выше 180 см Гипотеза -

- выбранный человек мужчина

Гипотеза

- выбранный человек женщина

Слайд 110

Пример. Известно, что 30% приборов собирает специалист высшей квалификации, 70% приборов – специалист

Пример. Известно, что 30% приборов собирает специалист высшей квалификации, 70% приборов –
средней квалификации. Вероятность того, что прибор, собранный специалистом высшей квалификации, надёжен, равна 0,9. Для специалиста средней квалификации эта вероятность равна 0,8. Взятый наудачу прибор оказался надёжным. Найти вероятность того, что этот прибор собран специалистом высшей квалификации.

Слайд 111

Событие А: Взятый наудачу прибор оказался надёжным.
Гипотеза H1 – появление прибора, собранного

Событие А: Взятый наудачу прибор оказался надёжным. Гипотеза H1 – появление прибора,
специалистом высшей квалификации.
Гипотеза H2 – появление прибора, собранного специалистом средней квалификации.

P(H1) = 0,3 P(H2) = 0,7

P(A/H1) = 0,9 P(A/H2) = 0,8

P(A) = 0,3·0,9 + 0,7·0,8 = 0,83

P(H1/A) = 0,3·0,9 / 0,83 ≈ 0,325

Слайд 112

Последовательность независимых
испытаний.
Формула Бернулли

Пусть относительно некоторого случайного события А проводится п

Последовательность независимых испытаний. Формула Бернулли Пусть относительно некоторого случайного события А проводится
испытаний, в одних и тех же условиях, в силу чего вероятность наступления события А остается одной и той же в каждом испытании, т.е. испытания независимые.

Обозначим эту вероятность через р.

Слайд 113

Какова вероятность того, что при этих п испытаниях событие А произойдет т

Какова вероятность того, что при этих п испытаниях событие А произойдет т
раз?
(т – любое число, заключенное между нулем и п)

Слайд 114

Пример. Стрелок стреляет по цели пять раз подряд. Вероятность поражения цели этим

Пример. Стрелок стреляет по цели пять раз подряд. Вероятность поражения цели этим
стрелком при одном выстреле равна 0,8.
Какова вероятность того, что цель будет поражена четыре раза?

Слайд 115

Пример

Каждый день акции корпорации АВС поднимаются в цене или падают в цене

Пример Каждый день акции корпорации АВС поднимаются в цене или падают в
на один пункт с вероятностями соответственно 0,75 и 0,25. Найти вероятность того, что акции после шести дней вернутся к своей первоначальной цене. Принять условие, что изменения цены акции вверх и вниз – независимые события.

РЕШЕНИЕ:
Для того, чтобы акции вернулись за 6 дней к своей первоначальной цене, нужно, чтобы за это время они 3 раза поднялись в цене и три раза опустились в цене.
P6(3) = C36(3/4)3(1/4)3 = 0,13

Слайд 116

Случайное событие

качественная характеристика
испытания

количественная характеристика
испытания

Случайная величина

Случайной величиной называется величина,
которая может

Случайное событие качественная характеристика испытания количественная характеристика испытания Случайная величина Случайной величиной
в зависимости от исходов
испытания принимать те или иные
случайные значения

Обозначение С.В.:

Значения С.В.:

Вероятность С.В.:

Слайд 117

Случайные величины

Случайная дискретная величина - это

такая величина ,число возможных
испытаний которой либо

Случайные величины Случайная дискретная величина - это такая величина ,число возможных испытаний
конечно,
либо бесконечное множество,
но обязательно счетное

Слайд 118

Примеры ДСВ

1. Частота попаданий при 3 выстрелах – X
x1=0, x2=1, x3=2, x4=3

2.

Примеры ДСВ 1. Частота попаданий при 3 выстрелах – X x1=0, x2=1,
Игрок бросает монету – при выпадении герба он выигрывает 100 рублей, решки – проигрывает 100 рубль. Случайная величина Х–выигрыш игрока будет принимать значения +100 или -100 в зависимости от того, чем закончится эксперимент – гербом или решкой.

Слайд 119

Примеры ДСВ

3. Эксперимент – одновременное бросание двух игральных кубиков, случайная величина –

Примеры ДСВ 3. Эксперимент – одновременное бросание двух игральных кубиков, случайная величина
сумма выпавших очков, может принимать все целые значения от 2 до 12 в зависимости от выпавшей комбинации.

Слайд 120

Случайные величины

Случайной непрерывной величиной

называется такая величина, возможные
значения которой непрерывно заполняют
некоторый

Случайные величины Случайной непрерывной величиной называется такая величина, возможные значения которой непрерывно
интервал (конечный или
бесконечный).
Число всех возможных значений НСВ
бесконечно

Слайд 121

Примеры НСВ

1. Случайное отклонение по дальности точки падения снаряда от цели

2. Продолжительность

Примеры НСВ 1. Случайное отклонение по дальности точки падения снаряда от цели
работы электрической лампы
3. Дальность полета снаряда, уровень воды в половодье и т.д.

Слайд 122

Числовые характеристики
ДСВ

Числовые характеристики ДСВ

Слайд 123

Математическое ожидание Д.С.В.

Математическое ожидание Д.С.В.

Слайд 124

Теорема.

Свойства
математического ожидания Д.С.В.

Теорема. Свойства математического ожидания Д.С.В.

Слайд 126

независимые

независимые

Слайд 127

Теорема. М(Х) числа появления события
А в п независимых испытаниях равно
произведению

Теорема. М(Х) числа появления события А в п независимых испытаниях равно произведению
числа испытаний
на вероятность появления события в
каждом испытании.

Слайд 128

?

отклонение значений
случайной величины от М(Х)

Дисперсия С.В.

? отклонение значений случайной величины от М(Х) Дисперсия С.В.

Слайд 129

Свойства дисперсии Д.С.В.

Свойства дисперсии Д.С.В.

Слайд 130

Теорема. Дисперсия числа появления
события А в п независимых испытаний,
в каждом

Теорема. Дисперсия числа появления события А в п независимых испытаний, в каждом
из которых вероятность р
появления события постоянна, равна
произведению числа испытаний
на вероятности появления и
не появления события
в каждом испытании

Слайд 131

Способы вычисления дисперсии Д.С.В.

Способы вычисления дисперсии Д.С.В.

Слайд 132

Законы распределения ДСВ

Законы распределения ДСВ

Слайд 133

1

Способы задания закона распределения

а) таблицей - рядом распределения

1 Способы задания закона распределения а) таблицей - рядом распределения

Слайд 134

б) Графическое представление этой таблицы – многоугольник распределения

б) Графическое представление этой таблицы – многоугольник распределения

Слайд 135

Законы распределения ДСВ

1.Биноминальный закон распределения

2. Закон распределения Пуассона

р ≤ 0,1

Законы распределения ДСВ 1.Биноминальный закон распределения 2. Закон распределения Пуассона р ≤ 0,1

Слайд 136

Числовые характеристики
НСВ

Числовые характеристики НСВ

Слайд 137

Математическое ожидание Н.С.В.

Дисперсия Н.С.В.

Математическое ожидание Н.С.В. Дисперсия Н.С.В.

Слайд 138

Среднее квадратичное отклонение

Модой (М0) Д.С.В. называется
ее наиболее вероятное значение

Модой (М0)

Среднее квадратичное отклонение Модой (М0) Д.С.В. называется ее наиболее вероятное значение Модой
Н.С.В. называется
такое значение случайной величины,
при которой плотность распределения
имеет максимум

Слайд 139

Пусть х – действительное число.
Вероятность события, состоящего в том,
что Х

Пусть х – действительное число. Вероятность события, состоящего в том, что Х
примет значение, меньшее х,
т.е. Х < x, обозначим через F(x)

Функция распределения

Интегральная функция

Слайд 140

плотность распределения
вероятности Н.С.В. Х

Свойства плотности распределения

плотность распределения вероятности Н.С.В. Х Свойства плотности распределения

Слайд 141

Законы распределения Н.С.В.

Равномерное распределение на
отрезке [a, b]

Законы распределения Н.С.В. Равномерное распределение на отрезке [a, b]

Слайд 142

2. Показательное распределение
вероятностей Н.С.В. Х

λ - положительное число

2. Показательное распределение вероятностей Н.С.В. Х λ - положительное число

Слайд 143

3. Нормальный закон распределения

3. Нормальный закон распределения

Слайд 144

Пример. Задана Н.С.В. Х
своей плотностью распределения f(x).

Пример. Задана Н.С.В. Х своей плотностью распределения f(x).

Слайд 145

1. Определить коэффициент А.
2. Найти функцию распределения.
3. Построить графики
функции

1. Определить коэффициент А. 2. Найти функцию распределения. 3. Построить графики функции
распределения и плотности
распределения.
4. Определить вероятность того,
что случайная величина Х попадет
в интервал
5. Найти математическое ожидание,
дисперсию и
среднее квадратичное отклонение.

Слайд 146

Найдем коэффициент А

Найдем коэффициент А

Слайд 149

Найдем функцию распределения

:

Найдем функцию распределения :

Слайд 150

1) На участке

:

1) На участке :

Слайд 151

2) На участке

:

2) На участке :

Слайд 152

3) На участке

:

3) На участке :

Слайд 156

:

Найдем вероятность попадания
случайной величины в интервал

: Найдем вероятность попадания случайной величины в интервал

Слайд 157

:

Определить математическое ожидание,
дисперсию и
среднее квадратическое отклонение
случайной величины

: Определить математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратическое отклонение случайной величины Х
Х
Имя файла: Основы-теории-вероятностей-и-математической-статистики.pptx
Количество просмотров: 109
Количество скачиваний: 1