- •Лекционный курс
- •Раздел 1. Линейная алгебра с элементами аналитической геометрии
- •Тема 1. Элементы векторной алгебры и ее приложения.
- •1.1. Линейные операции над векторами
- •1.2. Скалярное произведение векторов
- •1.3. Векторное произведение векторов
- •1.4. Типовые задачи, решаемые средствами векторной алгебры
- •1.5. Линейное, евклидово и нормированное пространства.
- •Тема 2. Матрицы и определители
- •2.1. Понятие матрицы и действия с ними.
- •2.2. Транспонирование матриц
- •2.3. Произведение матриц.
- •2.4. Ранг матрицы
- •2.5. Понятие обратной матрицы
- •2.6.Определители и их свойства.
- •2.7. Линейные операторы и матрицы
- •2.8. Задача о собственных значениях
- •2.9. Свойства симметрических матриц
- •2.10. Квадратичные формы и их приведение к каноническому виду
- •Тема 3. Системы линейных уравнений
- •3.1.Формулы Крамера
- •3.2. Метод Гаусса.
- •3.3.Матричный метод решения линейной системы.
- •3.4. Понятие о приближенных методах решения линейных систем
- •Тема 4. Элементы аналитической геометрии на прямой, плоскости и в трехмерном пространстве.
- •4.1. Уравнения линий и поверхностей
- •4.2. Уравнение 1-й степени на плоскости
- •4.3. Уравнения первой степени в пространстве
- •4.4. Уравнения первой степени в пространстве
- •4.5. Типовые задачи на плоскость в пространстве.
- •4.6. Уравнения 2-й степени на плоскости.
- •4.7. Уравнения 2-й степени в пространстве
- •4.8. Цилиндры и поверхности вращения
- •Раздел 2. Математический анализ и дифференциальные уравнения.
- •Тема 5.Функции и их свойства
- •5.1. Функция, способы ее задания, свойства, график функции, преобразование графика сдвигом и деформацией.
- •Тема 6. Пределы и непрерывность.
- •6.1. Понятие предела
- •6.2. Замечательные пределы.
- •6.3. Алгоритм вычисления пределов.
- •6.4. Примеры эквивалентных бмв.
- •Тема 7. Производная и дифференциал функции.
- •7.1. Понятие производной
- •7.2. Дифференциальное исчисление функции одного переменного.
- •7.3. Из определения вытекает алгоритм вычисления производной.
- •7.4.Таблица и основные правила.
- •7.5. Производная и дифференциал.
- •7.6. Производная и дифференциал высшего порядка.
- •Тема 8. Приложения производной
- •8.2.Приложение производной к исследованию функций.
- •Тема 9. Неопределенный интеграл.
- •9.1.Первообразная. Неопределенный интеграл и его свойства
- •9.3.Методы интегрирования.
- •9.4.Рациональные дроби.
- •9.4.Рациональные тригонометрические функции.
- •9.5.Простейшие иррациональные выражения.
- •Тема 10. Определенный интеграл.
- •Методы нахождения определенного интеграла
- •10. 2.Несобственные интегралы.
- •Тема 11. Дифференциальные уравнения.
- •11.1 Определение дифференциального уравнения
- •11.2. Некоторые дифференциальные уравнения первого порядка. Методы Их Решения.
- •Тема 12 Функции нескольких переменных
- •12.1.Основные понятия
- •12.2.Непрерывность функций нескольких переменных
- •12.3.Частные производные и дифференциалы
- •12.4. Производная по направлению и градиент
- •12.5. Производная сложной функции нескольких переменных
- •12.6. Производные и дифференциалы высших порядков
- •12.7. Производные неявных функций
- •12.8.Экстремумы функций нескольких переменных
- •Раздел 3. Ряды.
- •Тема 13. Числовые и степенные ряды.
- •Раздел 4. Теория вероятностей и математическая статистика
- •Тема 14. Основные понятия теории вероятностей.
- •1. Понятие события.
- •2. Классическое определение вероятности. Свойства вероятности.
- •3. Статистическое определение вероятности.
- •4. Элементы комбинаторики
- •Тема 15. Основные теоремы теории вероятностей и следствия из них.
- •15.1.Теорема сложения.
- •15.2. Условная вероятность события. Теорема умножения
- •15.3. Вероятность появления хотя бы одного события
- •15.4. Формула полной вероятности.Формула Байеса.
- •15.5. Повторные независимые испытания
- •15.6. Локальная теорема Муавра- Лапласа
- •15.7. Интегральная теорема Муавра-Лапласа.
- •Тема 16. Случайные величины и способы их описания
- •16.1. Понятие случайной величины. Дискретные и непрерывные
- •16.2. Функция распределения случайной величины. График функции
- •16.4. Равномерный закон распределения.
- •16.6. Правило «трех сигм».
- •16.7. Показательное распределение.
- •16.8. Функция надежности.
- •16.9. Показательный закон надежности.
- •16.10. Математическое ожидание.
- •16.11. Дисперсия.
- •16.12. Числовые характеристики непрерывных случайных величин.
- •16.13. Числовые характеристики случайных величин, имеющих некоторые стандартные законы распределения.
- •1. Биномиальное распределение.
- •2. Закон Пуассона.
- •3. Равномерное распределение.
- •4. Нормальное распределение.
- •16.14. Закон больших чисел. Неравенство Чебышева. Теоремы Чебышева и Бернулли.
- •Корреляционный анализ.
- •Глоссарий
- •Темы контрольных работ.
- •Основная литература
- •Дополнительная литература
Тема 15. Основные теоремы теории вероятностей и следствия из них.
Рассматривается теорема сложения вероятностей для совместных и несовместных событий. Полная группа событий. Теорема умножения вероятностей. Повторение испытаний. Формула Бернулли. Теорема Лапласа.
Непосредственное определение вероятности весьма ограничено, т.к. на практике приходится иметь дело не с простыми, а с весьма сложными событиями.
Поэтому основное содержание теории вероятностей сводится к разработке методов и приемов расчета вероятностей сложных событий на основе известных ( элементарных) вероятностей.
Для этого и предназначены основные теоремы теории вероятностей.
15.1.Теорема сложения.
Теорема. Вероятность появления хотя бы одного из двух событий равна сумме вероятностей этих событий без вероятности их совместного появления:
Р(А+В) = Р(А) + Р(В) - Р(АВ) (1)
Доказательство.
Найдем вероятность суммы событий, используя классическое определение вероятности. Пусть в результате некоторого эксперимента, состоящего из п исходов, событию А благоприятствуют исходов, а событию В -исходов. Если при этом одновременному появлению событий А и В благоприятствуютисходов, то , очевидно, событию А+В будут благоприятствоватьисходов. Тогда
Так как то Р(А+В) = Р(А)+Р(В)- Р(АВ).
Если события А и В несовместны, то из (1) получим теорему сложения для несовместных событий:
Р(А+В) = Р(А)+Р(В) (2)
Теорема распространяется на случай любого конечного числа событий.
Следствие 1. Сумма вероятностей событий, образующих полную группу, равна единице.
Р(А)+Р(В)+…+Р(К)=1. (3)
Следствие 2. Сумма вероятностей противоположных событий равна единице.
(4)
Утверждение (4) следует из того, что противоположные события образуют полную группу. Из формулы ( 4) следует, что
(5)
Пример. Вероятность того, что приобретенный товар произведен в Италии ,
Ри = 0,4, а того, что он произведен в Турции – Рт= 0,3. Какова вероятность того, что товар произведен в одной из этих стран?
Р = Ри +Рт = 0,4 +0,3 = 0,7
Пример. Из группы студентов знают английский язык, 5% - французский
и 1% - оба языка. Какова вероятность того, что наугад выбранный студент знает хотя бы один иностранный язык?
Р = 0,1 + 0,05 – 0, 01 = 0, 14.
Пример. В денежно-вещевой лотерее на серию в 10000 билетов приходится 120 денежных и 80 вещевых выигрышей. Найти вероятности:
получить денежный выигрыш;
получить вещевой выигрыш;
получить выигрыш вообще;
ничего не выиграть.
Р е ш е н и е.
Рден = 120 / 10 000 = 0, 012
Рвещ = 80 / 10 000 = 0,008
Рвообще = 0, 012 + 0, 008 = 0, 02
Рничего = 1 – 0, 02 = 0,08.
Пример. Завод производит 85% продукции первого сорта и 10% второго. Остальные изделия считаются браком. Какова вероятность того, что , взяв наудачу изделие, мы получим брак?
Р = 1- ( 0,85 + 0,1) = 0,05.
Пример. На стеллаже библиотеки в случайном порядке расставлено 15 учебников, причем 5 из них в переплете. Библиотекарь берет наудачу 3 учебника. Найти вероятность того, что хотя бы один из взятых учебников окажется в переплете.
Решение . Событие А – среди взятых учебников есть хотя бы один в переплете. среди взятых учебников нет ни одного в переплете. Очевидно, чтоНайдемОбщее число способов , которыми можно взять 3 учебника из 15 учебников, равно. Число учебников без переплета 15-5=10. Из этого числа учебников можно взятьспособами 3 учебника без переплета. Поэтому вероятность того, что среди взятых учебников нет ни одного в переплете, равнаИскомая вероятность