- •Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
- •Санкт-Петербург
- •Информация о дисциплине
- •1.1. Предисловие
- •Содержание дисциплины и виды учебной работы
- •Объем дисциплины и виды учебной работы
- •Перечень видов практических занятий и контроля:
- •2. Рабочие учебные материалы
- •2.1. Рабочая программа (объем 150 часов) Введение
- •Раздел 1. Случайные события (50 часов)
- •Тематический план дисциплины для студентов очно-заочной формы обучения
- •Тематический план дисциплины для студентов заочной формы обучения
- •2.3. Структурно-логическая схема дисциплины
- •Математика ч.2. Теория вероятностей и элементы математической статистики Теория
- •Раздел 1 Случайные события
- •Раздел 3 Элементы математической статистики
- •Раздел 2 Случайные величины
- •2.5. Практический блок
- •2.6. Балльно-рейтинговая система
- •Информационные ресурсы дисциплины
- •Библиографический список Основной:
- •3.2. Опорный конспект по курсу “ Математика.Часть 2 Теория вероятностей и элементы математической статистики” введение
- •Раздел 1. Случайные события
- •1.1. Понятие случайного события
- •1.1.1. Сведения из теории множеств
- •1.1.2. Пространство элементарных событий
- •1.1.3. Классификация событий
- •1.1.4. Сумма и произведение событий
- •1.2. Вероятности случайных событий
- •1.2.1. Относительная частота события, аксиомы теории вероятностей. Классическое определение вероятности
- •1.2.2. Геометрическое определение вероятности
- •Вычисление вероятности события через элементы комбинаторного анализа
- •1.2.4. Свойства вероятностей событий
- •1.2.5. Независимые события
- •1.2.6. Расчет вероятности безотказной работы прибора
- •Формулы для вычисления вероятности событий
- •1.3.1. Последовательность независимых испытаний (схема Бернулли)
- •1.3.2. Условная вероятность события
- •1.3.4. Формула полной вероятности и формула Байеса
- •Раздел 2. Случайные величины
- •2.1. Описание случайных величин
- •2.1.1. Определение и способы задания случайной величины Одним из основных понятий теории вероятности является понятие случайной величины. Рассмотрим некоторые примеры случайных величин:
- •Чтобы задать случайную величину, надо указать ее закон распределения. Случайные величины принято обозначать греческими буквами ,,, а их возможные значения – латинскими буквами с индексамиxi,yi,zi.
- •Рассмотрим события Ai , содержащие все элементарные события , приводящие к значению XI:
- •Пусть pi обозначает вероятность события Ai :
- •2.1.3. Непрерывные случайные величины
- •2.1.4. Функция распределения и ее свойства
- •2.1.5. Плотность распределения вероятности и ее свойства
- •2.2. Числовые характеристики случайных величин
- •2.2.1. Математическое ожидание случайной величины
- •2.2.2. Дисперсия случайной величины
- •2.2.3. Нормальное распределение случайной величины
- •2.2.4. Биномиальное распределение
- •2.2.5. Распределение Пуассона
- •Раздел 3. Элементы математической статистики
- •Гистограмма
- •3.3. Точечные оценки параметров распределения
- •Основные понятия
- •Точечные оценки математического ожидания и дисперсии
- •3.4. Интервальные оценки
- •Понятие интервальной оценки
- •Построение интервальных оценок
- •Основные статистические распределения
- •Интервальные оценки математического ожидания нормального распределения
- •Интервальная оценка дисперсии нормального распределения
- •Заключение
- •Глоссарий
- •4. Методические указания к выполнению лабораторных работ
- •Библиографический список
- •Лабораторная работа 1 описание случайных величин числовые характеристики
- •Порядок выполнения лабораторной работы
- •Лабораторная работа 2 Основные определения. Систематизация выборки. Точечные оценки параметров распределения. Интервальные оценки
- •Понятие статистической гипотезы о виде распределения
- •Порядок выполнения лабораторной работы
- •Ячейка Значение Ячейка Значение
- •5. Методические указания к выполнению контрольной работы Задание на контрольную работу
- •Пояснения к выполнению контрольной работы События и их вероятности
- •Случайные величины
- •Среднее квадратическое отклонение
- •Элементы математической статистики
- •6. Блок контроля освоения дисциплины
- •Вопросы для экзамена по курсу « Математика.Часть 2. Теория вероятностей и элементы математической статистики»
- •Продолжение таблицы в
- •Окончание таблицы в
- •Равномерно распределенные случайные числа
- •Содержание
- •Раздел 1. Случайные события………………………………………. 18
- •Раздел 2 . Случайные величины ..………………………… ….. 41
- •Раздел 3. Элементы математической статистики ............... . 64
- •4. Методические указания к выполнению лабораторных
- •5. Методические указания к выполнению контрольной
Рассмотрим события Ai , содержащие все элементарные события , приводящие к значению XI:
A i= x i , i=1, 2,
Пусть pi обозначает вероятность события Ai :
pi = (Ai=( xi ), i=1, 2, .
События Ai - несовместные события, которые составляют разбиение пространства элементарных событий Ω, т.е. Ω =Ai .
Тогда для вероятностей piвыполняются свойства
p i , i=1, 2, =1 . (2.2)
Закон распределения дискретной случайной величины задаетсярядом распределения.
Ряд распределения дискретной случайной величиныможет быть представлен таблицей, в первой строке которой помещают возможные значенияxi, а во второй - вероятностиpi, соответствующие этим значениям.
-
x1
x2
…xn ...
Pi
p1
p2
…pn…
Кроме ряда распределения, дискретная случайная величина может быть задана с помощью функции распределения.
Определение. Функция распределения F(x) случайной величины это такая функция переменнойx,которая равна вероятности того, что случайная величина примет значение, меньшее, чем заданное x,
F (x)=P( x) (2.3)
для всех действительных чисел x.
Для дискретной случайной величины функция распределения определяется как сумма вероятностей для тех значений случайной величины, которые меньше заданного x. Обозначим черезВ(x) множество возможных значений случайной величины, предшествующих числуx:
B(x) = {xi: xi x}. (2.4)
Тогда формулу (2.3) можно записать в виде
F (x)= . (2.5)
Приведем несколько примеров функций распределения дискретных случайных величин.
Пример 2.3. Правильный кубик подбрасывают один раз, и величина обозначает число очков, выпавшее на его верхней грани. Построим функцию распределения этой случайной величины.
Решение. Обозначим через X возможные значения случайной величины . В данном примере X={1,2,3,4,5,6}, и вероятность появления грани с любым количеством очков равна рi =.
Напишем ряд распределения этой дискретной случайной величины
-
х
1
2
3
4
5
6
р
Построим функцию распределения по формуле (2.5). Для этого на числовой оси отметим точки из множества X. Они разбивают числовую ось Ox на интервалы (-∞,1), [1,2) [2,3) [3,4) [4,5) [5,6) [6,+ ∞) .
Последовательно будем вычислять функцию распределения на каждом из указанных выше интервалов. При любом множествоB(x)={xi : xi x} не содержит возможных значений случайной величины, т.е. является пустым множеством. Тогда по формуле (2.5)
F(x)=0.
При любом множество будет состоять из одного значения - 1:
В(x)={xi : xi x}={1}. Тогда по формуле (2.5)
F(x)=p1 =.
При любом множествоB(x)={xi : xi x}={1,2}. Тогда по формуле
F(x)=p1+ p2=.
При любом множествоB(x)={xi : xi x}={1,2,3}. Тогда
F(x)=p1+ p2+ p3=.
При любом множествоB(x)={xi : xi x}={1,2,3,4}. Тогда
F(x)=p1+ p2+ p3+ p4=.
При любом множествоB(x)={xi : xi x}={1,2,3,4,5} .Тогда
F(x)=p1+ p2+ p3+ p4+ p5=.
При любом множествоB(x)={xi : xi x}={1,2,3,4,5,6} =X. Тогда
F(x)=p1+ p2+ p3+ p4+ p5+ p6=1.
Заметим, что при переходе от одного интервала к другому множество B(x) расширяется на одно значение и от пустого множества переходит к множеству всех возможных значений X={1,2,3,4,5,6}.
Все вычисления можно объединить в формулу
. (2.6)
Пример 2.4. Построим функцию распределения для появления числа гербов при трех подбрасываниях монеты (пример 2.1).
Решение. Ряд распределения был найден впримере 2.1.
-
ξ
0
1
2
3
Обозначим через Xмножество всех возможных значений этой случайной величиныX = { 0, 1, 2, 3 }. Заметим, что множествоB(x) при любомx является подмножествомX. Числа из множества X разбивают числовую ось на интервалы (-,0), [0,1), [1,2), [2,3), [3,+).
Пусть xлюбое число из интервала (-,0). Тогда множествоB(x) не содержит значений случайной величины, т.е. B(x) = Ø , следовательно,F(x)=0 при всехxиз (-,0).
Возьмем любое x.МножествоB(x) содержит значение 0:
B(x) ={0} иF(x)= p0 =.
Возьмем x12. МножествоB(x) ={0,1}, иF(x) =p0+ p1= .
Для всех x23множествоB(x) ={0,1,2}, иF(x)=p0+ p1+p2=.
Для всех x3множествоB(x)={0,1,2,3}=X . Отсюда следует
F(x)=p0+ p1+p2+p3=.
Запишем полученные значения функции распределения на отдельных интервалах в виде формулы
.
Построим график функции распределения F(x) дискретной случайной
величины
F(x)
1
0 1 2 3 x