- •1. Основные понятия теории вероятностей: событие (случайное, достоверное, невозможное, противоположное), совместные и несовместные события, равновозможные события.
- •2. Операции над событиями (сумма, произведение, разность).
- •3. Элементарное событие. Генеральная совокупность.
- •4. Классическое определение вероятности.
- •5. Свойства вероятности.
- •6. Геометрическая вероятность.
- •13. Формула Байеса
- •14. Схема Бернулли
- •15. Полиномиальная схема
- •16. Аксиоматическая теория вероятностей: вероятностное пространство, сигма-алгебра, случайная величина.
- •17. Дискретная случайная величина
- •20. Некоторые распределения дискретных случайных величин: биномиальное, геометрическое, гипергеометрическое.
- •21. Пуассоновское распределение, теорема Пуассона.
- •22. Некоторые распределения непрерывных случайных величин: равномерное на отрезке, показательное, нормальное, распределение Вейбулла.
- •23.Математическое ожидание для дискретных и непрерывных случайных величин.
- •24. Свойства математического ожидания.
- •25. Дисперсия для дискретных и непрерывных случайных величин.
- •27. Начальные центральные моменты для дискретных и непрерывных случайных величин.
- •28. Коэффициенты асимметрии и эксцесса.
- •29. Функции от дискретных и непрерывных случайных величин.
- •34. Корреляция, свойства корреляции.
- •35. Регрессия. Линейная регрессия.
- •36. Характеристическая функция, её свойства.
- •38. Теорема Чебышева
- •39. Закон больших чисел (теорема).
- •40. Центральная предельная теорема.
- •41. Теорема Ляпунова
- •42. Локальная теорема Муавра-Лапласа.
- •44. Теорема Берри-Эссеена.
- •45. Функция от многомерной случайной величины (на примере двумерных дискретных и непрерывных случайных величин).
- •46. Свертка и её свойства.
- •47. Выборка, вариационный ряд (дискретный и интервальный), ранжирование.
6. Геометрическая вероятность.
Геометрической вероятностью называется описание области благоприятствующей событию к общей области.
Замечания: 1) Пусть есть плоская фигура F (замкнутая область), фигура . Тогда, если А = «точка попала на фигуру f». (точка бросается случайным образом на F). 2) Пусть есть тело Т, тело (точка бросается случайным образом на T). А = «Точка попала в t». . 3) Если используется одномерное пространство (кривая, отрезок, интервал и т.п.), тогда используется длина кривой или пр.
7. Теорема сложения вероятностей для двух несовместных событий.
Вероятность появления хотя бы одного из двух событий A или B, которые являются не совместными, равна сумме вероятностей этих событий: P(A+B) = P(A) + P(B)
Док-во: Пусть возможно N равновозможных исходов, K – число событий, благоприятствующих событию А, M – число благоприятных исходов B. т.к. А и В не совместные события, то нет таких событий, которые благоприятствуют их совместному появлению, т.е. , тогда (M+K) – число исходов, благоприятствующих событию A+B.
Следствие: т.к. события А и не совместные события, то
8. Теорема сложения вероятностей для двух совместных событий.
Вероятность появления хотя бы одного из двух совместных событий A или B равна сумме вероятностей этих событий без вероятности из совместного появления: P(A+B) = P(A) + P(B) – P(AB)
Док-во: Пусть возможно N равновозможных исходов, K – число событий, благоприятствующих событию А, M – число благоприятных исходов B, L – число благоприятных исходов событию AB. Тогда (M+K-L) – число исходов, благоприятствующих событию A+B.
9. Независимые события
События А и В называются независимыми, если появление одного из них не зависит от появления или не появления другого.
Несколько событий называются независимыми, если появление одного из них не зависит от появления или не появления любой комбинации остальных.
10. Условная вероятность
Условной вероятностью события В будем называть вероятность события В в предположении, что вычислено событие А.
Обозначение: PA(B), P(A|B)
11. Теорема умножения вероятностей.
Т-ма: Вероятность появления одновременно двух совместных событий A и B равна вероятности появления одного из этих событий, не важно какого, умноженной на условную вероятность другого, вычисленную в предположении, что первое событие произошло. P(AB) = P(A) PA(B) = P(BA)
Т-ма: Вероятность совместного появления двух независимых событий А и В равно произведению их вероятностей. Р(АВ) = Р(А)Р(В)
12. Формула полной вероятности
Пусть дана генеральная совокупность . Совокупность будет называться полной системой событий, если попарно дизъюнктны, т.е. не пересекаются и
Т-ма: Вероятность появления некоторого события А, которое возможно только в результате появления событий , образующих полную системы попарно не совместных событий, вычисляется по формуле: , тогда события называются гипотезами.
Док-во: По условию теоремы событие А может произойти, если произошло хотя бы одно из событий , т.е. , т.к. - несовместные событий, то и - не cовместны. Тогда по теореме сложения не совместных событий
(по теореме умножения вероятностей), тогда