- •Классическое определение вероятности.
- •2 Основные правила и формулы комбинаторики: перестановки, размещения, сочетания.
- •Выборки элементов с повторениями
- •3 Случайные события и алгебра событий. Непосредственное вычисление вероятностей
- •4 Основные теоремы теории вероятностей.
- •Случайные величины (дискретные и непрерывные). Закон распределения дискретной случайной величины.
- •Пространство элементарных событий
- •Алгебра событий
- •Вероятность
- •Определение случайной величины
- •Классификация
- •Методы описания
- •Функция распределения вероятностей случайной величины. Плотность распределения.
- •Законы равномерного и нормального распределений
- •Свойства
- •Моделирование нормальных случайных величин
- •Центральная предельная теорема
- •I b Законы равномерного распределений
- •II b Равномерный закон распределения.
- •Вероятность попадания в заданный интервал нормальной случайной величины
- •Числовые характеристики случайных величин.
- •10 Схема повторных испытаний. Формула Бернулли. Предельные теоремы в схеме Бернулли (Пуассона, Муавра-Лапласа).
- •Предмет и основные задачи математической статистики.
- •Классификация статистической информации.
- •Классификация статистических методов
- •Понятия “генеральная совокупность”, “выборочная совокупность” и “репрезентативная совокупность ”. Способы выбора из генеральной совокупности.
- •Статистическое распределение выборки. Эмпирическая функция распределения. Графическое изображение статистического распределения.
- •Числовые характеристики распределений: мода, медиана, среднее.
- •Числовые характеристики распределений: генеральная средняя и дисперсия; выборочная средняя и дисперсия.
- •1.2.Выборочная средняя.
- •1.3. Генеральная дисперсия.
- •1.4.Выборочная дисперсия.
- •Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Выборочное уравнение регрессии. Отыскание параметров выборочного уравнения прямой линии среднеквадратичной регрессии.
- •Элементы теории корреляции. Коэффициент корреляции Пирсона.
- •9 Элементы теории корреляции. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.
- •В каких случаях можно обойтись без ранжирования
- •10 Точечные оценки параметров распределенияи методы их нахождения. Метод моментов.
- •4.1. Точечная оценка параметров распределения
- •Преимущества и недостатки метода
- •11 Точечные оценки параметров распределения и методы их нахождения. Понятие о методе наименьших квадратов. Метод наименьших квадратов (расчёт коэффициентов)
- •Интервальные оценки. Построение доверительного интервала для оценки математического ожидания при известной дисперсии.
Выборки элементов с повторениями
В данных выборках допускается повторение элементов, что является достаточно естественным (например, в телефонных и автомобильных номерах возможно использование одной цифры несколько раз).
Число размещений из элементов по с повторениями обозначается и находится как
Число перестановок , в которых 1-й элемент повторяется раз, 2-й - раз, а -й - раз, находится следующим образом:
3 Случайные события и алгебра событий. Непосредственное вычисление вероятностей
Случа́йное собы́тие — подмножество множества исходов случайного эксперимента; при многократном повторении случайного эксперимента частота наступления события служит оценкой его вероятности.
Случайное событие, которое никогда не реализуется в результате случайного эксперимента, называется невозможным и обозначается символом . Случайное событие, которое всегда реализуется в результате случайного эксперимента, называется достоверным и обозначается символом Ω
Математически случайное событие — подмножество пространства элементарных исходов случайного эксперимента; элемент алгебры или сигма-алгебры событий , которая в свою очередь задаётся аксиоматически и вместе с пространством элементарных событий Ω и вероятностью образует вероятностное пространство .
Случайный эксперимент состоит в бросании игральной кости: пример случайного события — выпавшее число чётно; события «Выпала единица», «Выпала двойка» и т. д. — элементарные исходы эксперимента; совокупность всех событий «Выпала 1»..«Выпала 6» — полная группа событий.
Алгебра событий (в теории вероятностей) — алгебра подмножеств пространства элементарных событий , элементами которого служат элементарные события.
Как и положено алгебре множеств алгебра событий содержит невозможное событие (пустое множество) и замкнута относительно теоретико-множественных операций, производимых в конечном числе. Достаточно потребовать, чтобы алгебра событий была замкнута относительно двух операций, например, пересечения и дополнения, из чего сразу последует её замкнутость относительно любых других теоретико-множественных операций. Алгебра событий, замкнутая относительно счётного числа теоретико-множественных операций, называется сигма-алгеброй событий.
В теории вероятностей встречаются следующие алгебры и сигма-алгебры событий:
алгебра конечных подмножеств ;
сигма-алгебра счётных подмножеств ;
алгебра подмножеств , образованная конечными объединениями интервалов;
сигма-алгебра борелевских подмножеств топологического пространства , то есть наименьшая сигма-алгебра, содержащая все открытые подмножества ;
алгебра цилиндров в пространстве функций и сигма-алгебра, ими порожденная.
Алгебры и сигма-алгебры событий — это области определения вероятности . Если , то событие называется невозможным событием; если , то событие называется достоверным событием;
Событие A + B или , заключается в том, что из двух событий A и B происходит по крайней мере одно, называется суммой событий A и B.
Любая сигма-аддитивная вероятность на алгебре событий однозначно продолжается до сигма-аддитивной вероятности, определенной на сигма-алгебре событий, порожденной данной алгеброй событий.
Непосредственное вычисление вероятностей. Эту хрень нет не ищет походу что-то практическое.