- •Тема 1. Основні поняття теорії ймовірностей 8
- •Модульний план
- •Розподіл балів за виконані роботи
- •Критерії оцінювання знань, вмінь та навичок студентів Лекційні заняття
- •Практичні заняття
- •Оцінювання самостійної та індивідуальної роботи
- •Модуль і. Теорія ймовірностей Змістовний модуль 1. Теоретичні основи теорії ймовірностей та комбінаторики
- •Тема 1. Основні поняття теорії ймовірностей
- •1.1. Поняття "випробування" та "подія". Предмет теорії ймовірностей. Коротка історична довідка.
- •Властивості операцій над подіями
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 2. Основні поняття та принципи комбінаторики
- •Сполуки без повторень елементів
- •Сполуки з повторенням елементів
- •Основні принципи комбінаторики
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 3. Ймовірність подій. Основні теореми теорії ймовірностей
- •Властивості ймовірності
- •3.2. Відносна частота. Статистичне означення ймовірності.
- •3.3. Геометричне означення ймовірності
- •Залежні та незалежні події. Умовна ймовірність. Теореми множення ймовірностей.
- •Теорема множення ймовірностей залежних подій
- •3.5. Теореми додавання ймовірностей Теорема додавання ймовірностей несумісних подій
- •3.6. Ймовірність настання хоча б однієї події
- •Теорема
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 4. Формула повної ймовірності. Формула Бейєса.
- •4.1. Формула повної ймовірності
- •4.2. Формула Бейєса
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 5. Послідовні незалежні випробування
- •5.1.Схема повторних незалежних випробувань Бернуллі.
- •5.2. Граничні теореми у схемі Бернуллі
- •5.3. Ймовірність відхилення відносної частоти від сталої ймовірності в незалежних випробуваннях
- •Запитання для самоконтролю
- •Практичні заняття Практичне заняття №1
- •Практичне заняття №2
- •Практичне заняття №3
- •Практичне заняття №4
- •Практичне заняття №5
- •Самостійна робота
- •Рівень а
- •Рівень б
- •Рівень в
- •Рівень а
- •Рівень б
- •Рівень в
- •Теми рефератів
- •Задачі для самоперевірки
- •Змістовний модуль 2. Випадкові величини
- •Тема 6. Види випадкових величин та способи їх задання
- •6.1. Поняття випадкової величини. Закони розподілу випадкових величин.
- •6.1.1. Дискретні випадкові величини
- •Числові характеристики двв
- •6.1.2. Неперервні випадкові величини. Щільність розподілу.
- •Основні закони розподілу неперервних величин
- •Числові характеристики ннв
- •Правило трьох сигм
- •6.2. Закон великих чисел та центральна гранична теорема
- •Теорема
- •Запитання для самоконтролю
- •Практичны заняття Практичне заняття №6
- •Практичне заняття №9
- •Самостійна робота
- •Числові характеристики основних розподілів
- •Рівень а
- •Рівень б
- •Рівень в
- •Задача 1
- •Задача 2
- •10. Неперервна випадкова величина задана інтегральною функцією розподілу:
- •Задачі для самоконтролю
- •Модуль іі. Математична статистика Змістовний модуль 3. Теоретичні основи математичної статистики
- •Тема 7. Предмет та задачі математичної статистики
- •Види та способи відбору
- •Первинна обробка даних
- •Згрупований розподіл накопиченої частоти
- •Розподіл щільності частоти і щільності відносної частоти
- •Емпірична функція розподілу
- •Властивості емпіричної функції розподілу
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 8. Статистичні оцінки параметрів розподілу
- •8.1. Числові характеристики статистичного розподілу
- •Алгоритм методу добутків
- •8.2. Точкові та інтервальні оцінки параметрів розподілу
- •Точкова оцінка математичного сподівання
- •Точкова оцінка дисперсії. Виправлена дисперсія
- •Інтервальні оцінки для математичного сподівання
- •Знаходження об’єму вибірки
- •Запитання для самоконтролю
- •Практичні заняття Практичне заняття №10
- •Практичне заняття №11
- •Практичне заняття №12-13
- •Практичне заняття №14
- •Самостійна робота
- •Змістовний модуль 4. Статистична перевірка гіпотез. Елементи теорії кореляції і дисперсійного аналізу
- •Тема 9. Статистична перевірка гіпотез
- •Статистичні гіпотези та їх класифікація
- •9.2. Статистичні критерії перевірки нульової гіпотези
- •9.3. Перевірка гіпотези про закон розподілу. Критерій згоди Пірсона.
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 10. Елементи теорії кореляції
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 11. Поняття дисперсійного аналізу. Однофакторний дисперсійний аналіз
- •Запитання для самоконтролю
- •Практичні заняття
- •Практичне заняття №17
- •Практичне заняття №18
- •Самостійна робота
- •Методичні рекомендації
- •Список використаної та рекомендованої літератури
- •Додатки
- •Математична довідка
- •Властивості функції
- •V. Правила інтегрування функцій
Тема 1. Основні поняття теорії ймовірностей
1.1. Поняття "випробування" та "подія". Предмет теорії ймовірностей. Коротка історична довідка.
В теорії ймовірностей розглядаються експерименти, які в незмінних умовах можна повторити будь-яку кількість разів, але результати яких наперед неможливо передбачити. Такі експерименти називають випробуваннями. Найпростіший результат випробування називається елементарною подією і позначається .
Означення. Сукупність усіх елементарних подій випробування називається простором елементарних подій і позначається .
Приклад. Випробування – підкидання монети; елементарні події: –поява герба,– поява номіналу;=.
Означення. Будь-яка підмножина А простору елементарних подій називається випадковою подією. Елементарні події, що входять в А, називаються сприятливими для А.
Отже, випадковою називають таку подію, яка при умовах, що розглядаються, може здійснитися, а може й не здійснитися.
Випадкові події позначають великими літерами, наприклад, A, B, C, X, Y, Z, A1, A2, A3,…, An.
Приклад. Випробування – підкидання правильного грального кубика. Випадкова подія А – поява парного числа очок, тоді А ={,,}, де– випадання двох очок,– випадання чотирьох очок,– випадання шести очок – сприятливі елементарні події дляА.
Окрім випадкових подій розрізняють достовірні та неможливі події.
Означення. Достовірною називають таку подію, яка в даному випробуванні обов’язково здійсниться.
Приклад. Простір елементарних подій – є достовірною подією, оскільки одна з елементарних подій обов’язково здійсниться. У прикладі про підкидання монети обов’язково з’явиться герб або номінал.
Означення. Неможливою називають таку подію, яка в даному випробуванні не може здійснитися.
Приклад. Порожня множина є неможливою подією. У першому прикладі подія „монета впаде на ребро” – неможлива.
Якщо випадкову подію розглядати багато разів при однакових умовах, то можна виявити певну закономірність її появи. Таку закономірність називають імовірною закономірністю масових однорідних випадкових подій.
У теорії ймовірностей під масовими однорідними випадковими подіями розуміють такі події, які здійснюються багатократно при однакових умовах або багато однакових подій.
У XVIII ст. Бюффон підкинув монету 4040 разів. Герб випав 2048 разів. У ХХ ст. Пірсон підкинув монету 24000 разів. Герб випав 12012 разів. Отже, випадання герба є однаково ймовірностним і приблизно дорівнює 0,5.
Означення. Теорія ймовірностей – це наука, яка вивчає закономірності випадкових явищ.
Перші роботи, в яких з’явилися основні поняття теорії ймовірностей, належать вченим XV-XVI століття: Б.Спінозі, Дж. Кардано, Галілео Галілею. Вони будувалися на теорії азартних ігор (наприклад, грі в кості).
Подальшим розвитком (кінець XVII - початок XVIII ст.) теорія ймовірностей зобов’язана таким математикам як Б.Паскаль, П Ферма, Х. Гюйгенс, К. Гаус, Я. Бернуллі, С. Пуассон, А. Муавр, П. Лаплас, Т. Бейєс.
Лише наприкінці XIX ст. П.Л. Чебишов та його учні А.А. Марков та А.М. Ляпунов перетворили теорію ймовірностей у математичну науку.
Класифікація випадкових подій
Ознайомимось з деякими різновидами випадкових подій на прикладі. Нехай маємо три випадкові події у випробуванні – „проводиться іспит”:
подія А – студент вивчив усі екзаменаційні питання до іспиту;
подія В – студент не вивчив жодного екзаменаційного питання до іспиту;
подія С – студент склав іспит;
подія D – студент не склав іспит.
Якими вони можуть бути по відношенню одна до одної?
Означення. Події називаються сумісними, якщо поява однієї з них не виключає можливості появи інших (не обов’язково одночасно) в одному і тому ж випробуванні (А і С, В і D – сумісні).
Означення. Події називаються несумісними, якщо поява однієї з них виключає появу інших в одному і тому ж випробуванні (A i B, C і D – несумісні).
Означення. Події називають рівноможливими, якщо немає причин стверджувати, що будь-яка з них можливіша за іншу (C і D – рівноможливі).
Означення. Дві події називаються протилежними, якщо поява однієї з них виключає появу іншої в одному і тому ж випробуванні (A і B, C i D – протилежні).
Якщо взяти подію А, то протилежну подію прийнято позначати , тобто подія– студент вивчив не всі екзаменаційні питання.
Означення. Випадкові події утворюють повну групу подій, якщо внаслідок випробування хоча б одна з них з’явиться обов’язково.
Алгебра випадкових подій
Під алгеброю випадкових подій розуміють виконання математичних операцій (дій) над ними. Алгебра подій будується по аналогії з теорією множин.
Нехай А та В випадкові події.
Означення. Сумою (об’єднанням) подій А та В називається випадкова подія А+В (або АВ), яка настає тоді, коли настає принаймні одна з подій А або В.
Сприятливими для суми є елементарні події, які сприятливі або для А, або для В, або для обох подій А і В.
Якщо А та В несумісні, то АВ означає появу події А або події В.
Аналогічно визначають суму більшої кількості подій.
Приклад. Випробування – відзначання Пасхи:
подія А – у березні;
подія В – у квітні;
подія С – у травні.
Тоді випадкова подія АВС – відзначання Пасхи відбувається навесні.
Означення. Добутком (перетином) подій А та В називається випадкова подія А·В (або АВ), яка настає тоді, коли настають обидві події А і В.
Сприятливими для добутку А·В є елементарні події, які сприятливі і для А, і для В.
Якщо А та В несумісні, то добуток АВ є множина, яка немає жодного елемента, тобто АВ =.
Аналогічно визначають добуток більшої кількості подій.
Приклад. Випробування – перехід студента з I курсу на II курс:
подія А – студент склав іспит з психології;
подія В – студент склав іспит з математичної статистики;
подія С – студент склав залік з філософії.
Тоді випадкова подія АВС – студент перейшов на II курс.
Означення. Різницею подій А і В називається подія А-В (А\В), яка настає тоді, коли настає подія А і не настає подія В.
Сприятливими для різниці є елементарні події, які сприятливі тільки для А і не сприятливі для В.
Приклад. Випробування – відбір студентів для художнього гуртка:
подія А – студент вміє малювати і грати на музичних інструментах;
подія В – студент вміє грати на музичних інструментах;
Тоді випадкова подія А\В – кількість відібраних студентів для художнього гуртка.
Наведені означення зручно ілюструвати за допомогою діаграм Вена-Ейлера, на яких простір елементарних подій зображений у вигляді прямокутника, а події у вигляді кругів (рис. 1).
Рис. 1