Содержание
- 2. Вечные истины Математику многие любят за ее вечные истины: дважды два всегда четыре, сумма четных чисел
- 3. Реальная жизнь оказывается не такой простой и однозначной. Исходы многих явлений невозможно предсказать заранее, какой бы
- 4. Случай имеет свои законы ! Однако случай тоже имеет свои законы, которые начинают проявляться при многократном
- 5. «Теория вероятностей есть в сущности не что иное, как здравый смысл, сведенной к исчислению» Лаплас Теория
- 6. В настоящее время Теория вероятностей имеет статус точной науки наравне с арифметикой, алгеброй, геометрией, тригонометрией и
- 7. Предыстория теории вероятностей Богатый материал для наблюдения за случайностью на протяжении многих веков давали азартные игры.
- 8. У истоков науки В археологических раскопках специально обработанные для игры кости животных встречаются, начиная с V
- 9. Теория вероятностей — раздел математики, изучающий вероятности событий. Теория вероятностей разрабатывает методы, с помощью которых можно
- 10. Определить испытание и случайное событие событие испытание При бросании монеты выпадает герб или цифра
- 11. Виды событий достоверные (обозначение: U) невозможные (обозначение: V) случайные (обозначение: А, В, С и т.д.)
- 12. Невозможные – те, которые в данных условиях произойти не могут. Пример: вода замерзла при t=+20º Достоверные
- 13. Случайные события Пример: светит солнце Пример: прилетел инопланетянин
- 14. Упражнения определите вид события: Любому курсанту 2 курса больше шестнадцати лет. В сборнике задач по высшей
- 15. Упражнения Составьте пример события по картинке и определите его вид: Лиса живет в норе Крокодил солнце
- 16. Виды случайных событий совместные несовместные полная группа событий противоположные равновозможные простые сложные
- 17. Простые событие – это элементарный исход в результате испытания Сложные события – события, состоящие из нескольких
- 18. События бывают: совместные и несовместные Совместные – это события, которые в данных условиях могут происходить одновременно.
- 19. Упражнения определите, события совместные или несовместные: Выпал снег. Начались соревнования по лыжам. Наступил ноябрь. В летнем
- 20. События равновозможные Равновозможные –это те события, которые в данных условиях одинаково возможны. Пример: при подбрасывании монеты
- 21. Упражнения определите, являются ли события равновозможными: 1)При подбрасывании кубика: выпадает число 4 выпадает число 6 2)При
- 22. Противоположным к событию А называют событие , которое происходит, когда не происходит А
- 23. Полная группа событий, если в результате испытания непременно произойдет хотя бы одно из них Полная группа
- 24. Найти среди событий Аi достоверные и невозможные: А1 – «появление 10 очков при бросании игральной кости»;
- 25. 4) Образуют ли полную группу события: испытание – бросание монеты; события: А1 – «появление герба», А2
- 26. Классическое определение вероятности Рассмотрим группу попарно несовместимых событий А1, А2, …, Аn, связанную с некоторым испытанием
- 27. Пусть при бросании игральной кости события А2, А4, А6 - появление соответственно 2, 4 и 6
- 28. Классическое определение вероятности Вычислить вероятность выпадения герба при одном бросании монеты Свойства вероятности Вероятность достоверного события
- 29. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТИ
- 30. ПРОБЛЕМНЫЙ ВОПРОС 1: А можно ли вычислить вероятность события с помощью ряда экспериментов?
- 31. Опыт человечества Вероятность попасть под дождь в Лондоне гораздо выше, чем в пустыне Сахара. Весь наш
- 32. Частота случайного события Абсолютной частотой случайного события А в серии из N случайных опытов называется число
- 33. Частота случайного события Относительной частотой случайного события называют отношение числа появлений этого события к общему числу
- 34. Примеры Пример 1. Наблюдения показывают, что в среднем среди 1000 новорожденных детей 515 мальчиков. Какова частота
- 35. Примеры Пример 2. За лето на Черноморском побережье было 67 солнечных дней. Какова частота солнечных дней
- 36. Примеры Пример 3. Отдел технического контроля обнаружил 5 бракованных изделий в партии из 1000 изделий. Найдите
- 37. Примеры Пример 4. Для выяснения качества семян было отобрано и высеяно в лабораторных условиях 1000 штук.
- 38. ПРОБЛЕМНЫЙ ВОПРОС 2: Может быть, относительную частоту и нужно принять за вероятность?
- 39. Фундаментальным свойством относительных частот является тот факт, что с увеличением числа опытов относительная частота случайного события
- 40. Проверка Пример 5. Подбрасывание монеты. А – выпадает герб. Классическая вероятность: всего 2 исхода, 1 исход
- 41. Проверка Пример 5. Французский естествоиспытатель Бюффон (XVIII в.) бросил монету 4040 раз, и при этом герб
- 42. Проверка Пример 5. Английский математик Карл Пирсон (1857-1936) бросал монету 24000 раз, причем герб выпал 12012
- 43. Результаты Вывод Пример 5 подтверждает естественное предположение о том, что вероятность выпадения герба при одном бросании
- 44. Статистическая вероятность Вероятность случайного события приближенно равна частоте этого события, полученной при проведении большого числа случайных
- 45. Задача №6. Чтобы определить, как часто встречаются в лесопарке деревья разных пород, ребята провели следующие эксперименты.
- 46. Задача №6. Решение: а) A={выбранное наугад в парке дерево - сосна} NА = 315, N =
- 47. По статистике, на каждые 1000 лампочек приходится 3 бракованные. Какова вероятность купить исправную лампочку? Решение: 3/1000
- 48. Демографы утверждают, что вероятность рождения близнецов равна 0,012. В скольких случаях из 10 000 рождений можно
- 49. Основные формулы комбинаторики
- 50. Комбинаторика – это раздел математики, в котором исследуются и решаются задачи выбора элементов из исходного множества
- 51. Правила сложения и умножения в комбинаторике Правило суммы Если два действия А и В взаимно исключают
- 52. Пример В группе учится 20 юношей и 5 девушек. Сколькими способами можно назначить одного дневального? Решение
- 53. Правило произведения Пусть требуется выполнить последовательно k действий. Если первое действие можно выполнить n1 способами, второе
- 54. Пример. В группе учится 20 юношей и 5 девушек. Сколькими способами можно назначить двух дневальных? Решение
- 55. Размещениями из n различных элементов по m называют комбинации, составленные из данных n элементов по m
- 57. Пример. Группа слушателей второго курса изучает 10 различных дисциплин. Сколькими способами можно составить расписание занятий в
- 58. Перестановками из n различных элементов называют размещения из этих n по n
- 59. Пример. Для лечения заболевания применяют три лекарства. Полагают, что последовательность, в которой принимают лекарства, оказывает существенное
- 60. Сочетаниями из n различных элементов по m называют комбинации, составленные из данных n элементов по m
- 61. Пример. Сколько существует способов выбрать два цветка из корзины, в которой 5 роз и 4 хризантемы?
- 62. Алгоритм выбора формулы для вычисления количества комбинаций
- 63. Из трех элементов 2, 5, 6 можно составить по два элемента следующие размещения: (2; 5), (5
- 64. 4. В корзине 3 белых и 2 черных шара. Найти число способов выбора двух шаров, если
- 65. Схема выбора с возвращением Если при упорядоченной выборке m элементов из n элементы возвращаются обратно, то
- 66. Пример. Сколько существует четырёхзначных пин-кодов? По условию задачи нам предложен набор из n = 10 цифр,
- 67. Схема выбора с возвращением Пусть в множестве из n элементов есть m различных типов элементов, при
- 68. Пример. Сколько существует способов расположения шахматных фигур на первой линии шахматной доски? Порядок важен, места на
- 69. Схема выбора с возвращением Если при выборке m элементов из n элементы возвращаются обратно без последующего
- 70. Задача: Сколько трехзначных чисел можно составить из цифр 1, 2, 3, 4, 5? Решение: Так как
- 71. Задача: В кондитерском магазине продавались 4 сорта пирожных: эклеры, песочные, наполеоны и слоеные. Сколькими способами можно
- 72. Задача: Сколькими способами можно переставить буквы слова «ананас»? Решение: всего букв 6. Из них одинаковы n1«а»=3,
- 73. Операции над событиями
- 74. Операции над случайными событиями Суммой А+В = С Испытание – стрельба двух стрелков (каждый делает по
- 75. Операции над случайными событиями Произведением А⋅В = С Произведением Испытание – стрельба двух стрелков (каждый делает
- 76. Операции над случайными событиями Испытание – стрельба одного стрелка Событие А – попадание в мишень стрелком
- 77. Теоремы сложения вероятностей Когда наступит событие С = А + В? А или В или они
- 78. Теорема Вероятность суммы двух несовместных событий А и В равна …
- 79. Теорема Вероятность суммы конечного числа попарно несовместных событий равна …
- 80. Теорема Вероятность суммы двух совместных событий равна …
- 81. Следствие 1 полная группа попарно несовместных событий Следствие 2
- 82. Пример. В коробке имеется 250 лампочек, из них 100 по 90 Вт, 50 – по 60
- 83. Пример. Два стрелка стреляют в одну и ту же цель, причём вероятность поражения цели первым стрелком
- 84. Теоремы умножения вероятностей Когда наступит событие С = А ∙ В? А и В наступят вместе
- 85. Теорема Вероятность произведения двух зависимых событий А и В равна …
- 86. Теорема Вероятность произведения двух независимых событий равна …
- 90. Брошены 3 игральные кости. Определить вероятность того, что выпадет три «шестерки».
- 91. Круговая мишень состоит из зон с номерами 1, 2, 3. Вероятности попадания в эти зоны при
- 92. Пусть А и В – некоторые события, связанные с одним опытом, причем Р(А) = 0,25 и
- 93. Студент разыскивает нужную ему формулу в трех справочниках. Вероятность того, что формула содержится в 1, 2
- 94. В группе 25 студентов, из них 10 юношей и 15 девушек. Какова вероятность того, что из
- 95. Ученик получает оценку от 2 до 5 баллов. Вероятности того, что ему поставят «4», «3» и
- 96. В группе, состоящей из 25 студентов, спортивный разряд по борьбе имеют 10 человек, по стрельбе –
- 97. Два стрелка произвели по одному выстрелу. Вероятность попадания в мишень первым стрелком равна 0,5, вторым 0,
- 98. Формула полной вероятности
- 99. Формула полной вероятности Теорема. Вероятность события А, которое может наступить лишь при условии появления одного из
- 100. Пример. В двух корзинах имеются шары. В первой корзине 14 шаров, из них 3 зеленого цвета.
- 101. ? Н1 Н2
- 103. 14 10 15 9
- 104. Формула Байеса используется для переоценки вероятностей доопытных гипотез. Для оценки вероятности появления некоего события А выдвигают
- 105. Формула Байеса Пусть произведено одно испытание, в результате которого произошло событие А. Как, в связи с
- 106. Пример. Предположим, что 5% мужчин и 0,25% всех женщин имеют рост выше 180 см, наугад выбранное
- 107. Событие А – выбранный человек оказался ростом выше 180 см Гипотеза - выбранный человек мужчина Гипотеза
- 109. а) б)
- 110. Пример. Известно, что 30% приборов собирает специалист высшей квалификации, 70% приборов – специалист средней квалификации. Вероятность
- 111. Событие А: Взятый наудачу прибор оказался надёжным. Гипотеза H1 – появление прибора, собранного специалистом высшей квалификации.
- 112. Последовательность независимых испытаний. Формула Бернулли Пусть относительно некоторого случайного события А проводится п испытаний, в одних
- 113. Какова вероятность того, что при этих п испытаниях событие А произойдет т раз? (т – любое
- 114. Пример. Стрелок стреляет по цели пять раз подряд. Вероятность поражения цели этим стрелком при одном выстреле
- 115. Пример Каждый день акции корпорации АВС поднимаются в цене или падают в цене на один пункт
- 116. Случайное событие качественная характеристика испытания количественная характеристика испытания Случайная величина Случайной величиной называется величина, которая может
- 117. Случайные величины Случайная дискретная величина - это такая величина ,число возможных испытаний которой либо конечно, либо
- 118. Примеры ДСВ 1. Частота попаданий при 3 выстрелах – X x1=0, x2=1, x3=2, x4=3 2. Игрок
- 119. Примеры ДСВ 3. Эксперимент – одновременное бросание двух игральных кубиков, случайная величина – сумма выпавших очков,
- 120. Случайные величины Случайной непрерывной величиной называется такая величина, возможные значения которой непрерывно заполняют некоторый интервал (конечный
- 121. Примеры НСВ 1. Случайное отклонение по дальности точки падения снаряда от цели 2. Продолжительность работы электрической
- 122. Числовые характеристики ДСВ
- 123. Математическое ожидание Д.С.В.
- 124. Теорема. Свойства математического ожидания Д.С.В.
- 126. независимые
- 127. Теорема. М(Х) числа появления события А в п независимых испытаниях равно произведению числа испытаний на вероятность
- 128. ? отклонение значений случайной величины от М(Х) Дисперсия С.В.
- 129. Свойства дисперсии Д.С.В.
- 130. Теорема. Дисперсия числа появления события А в п независимых испытаний, в каждом из которых вероятность р
- 131. Способы вычисления дисперсии Д.С.В.
- 132. Законы распределения ДСВ
- 133. 1 Способы задания закона распределения а) таблицей - рядом распределения
- 134. б) Графическое представление этой таблицы – многоугольник распределения
- 135. Законы распределения ДСВ 1.Биноминальный закон распределения 2. Закон распределения Пуассона р ≤ 0,1
- 136. Числовые характеристики НСВ
- 137. Математическое ожидание Н.С.В. Дисперсия Н.С.В.
- 138. Среднее квадратичное отклонение Модой (М0) Д.С.В. называется ее наиболее вероятное значение Модой (М0) Н.С.В. называется такое
- 139. Пусть х – действительное число. Вероятность события, состоящего в том, что Х примет значение, меньшее х,
- 140. плотность распределения вероятности Н.С.В. Х Свойства плотности распределения
- 141. Законы распределения Н.С.В. Равномерное распределение на отрезке [a, b]
- 142. 2. Показательное распределение вероятностей Н.С.В. Х λ - положительное число
- 143. 3. Нормальный закон распределения
- 144. Пример. Задана Н.С.В. Х своей плотностью распределения f(x).
- 145. 1. Определить коэффициент А. 2. Найти функцию распределения. 3. Построить графики функции распределения и плотности распределения.
- 146. Найдем коэффициент А
- 149. Найдем функцию распределения :
- 150. 1) На участке :
- 151. 2) На участке :
- 152. 3) На участке :
- 153. :
- 154. :
- 155. :
- 156. : Найдем вероятность попадания случайной величины в интервал
- 157. : Определить математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратическое отклонение случайной величины Х
- 158. :
- 162. Скачать презентацию