- •Часть I математика Раздел 1. Дифференциальное исчисление
- •1.1 Определение производной. Таблица производных
- •1.2. Основные правила дифференцирования
- •1.3. Численное дифференцирование
- •1.4. Примеры
- •1.5. Варианты заданий
- •Раздел 2. Интегральное исчисление
- •2.1. Первообразная функция и неопределенный интеграл
- •2.2. Основные свойства неопределенного интеграла
- •2.3. Таблица простейших интегралов
- •2.4. Основные методы интегрирования
- •2.5. Основные понятия и свойства определенного интеграла
- •2.6. Основные методы интегрирования
- •2.7. Численное интегрирование
- •2.8. Примеры
- •2.9. Варианты заданий
- •Раздел 3. Дифференциальные уравнения
- •3.1. Основные определения
- •3.2. Уравнения с разделяющимися переменными
- •3.3. Однородные уравнения первого порядка
- •3.4. Линейные уравнения первого порядка
- •3.5. Численные методы решения дифференциальных уравнений
- •3.6. Примеры
- •I. Метод Лагранжа
- •II. Метод Бернулли
- •3.7. Варианты заданий
- •Раздел 4. Элементы теории вероятностей
- •4.1 Классификация событий. Действия над событиями
- •4.2. Классическое определение вероятности
- •4.3 Основные формулы комбинаторики
- •4.4. Теоремы умножения и сложения вероятностей
- •4.5. Примеры
- •4.6. Варианты заданий
- •4.7. Формулы полной вероятности и Байеса
- •4.8. Примеры
- •4.9 Варианты заданий
- •4.10. Повторные испытания
- •4.11. Примеры
- •4.12. Варианты заданий
- •Раздел 5. Случайные величины
- •5.1. Понятие случайной величины. Функция распределения
- •5.2. Дискретные случайные величины (дсв)
- •5.3. Непрерывные случайные величины (нсв)
- •5.4. Числовые характеристики случайных величин
- •5.5. Примеры
- •5.6. Варианты заданий
- •Раздел 6. Основы статистики. Регрессионный анализ
- •6.1. Основы математической статистики
- •6.1.1. Примеры
- •6.1.2. Варианты заданий
- •6.2. Регрессионный анализ
- •6.2.1. Примеры
- •6.2.2. Варианты заданий
- •Часть II информатика Раздел 1. Операционные системы
- •1.1. Примеры
- •1.2. Варианты заданий
- •Раздел 2. Текстовые редакторы
- •2.1. Примеры выполнения заданий
- •3.2. Варианты заданий
- •Раздел 3. Табличный процессор Excel
- •3.1. Примеры выполнения заданий
- •3.2. Варианты заданий
- •Раздел 4. Графические редакторы
- •4.1. Примеры выполнения заданий
- •4.2. Варианты заданий
- •Раздел 5. Электронные базы данных Access
- •5.1. Примеры выполнения заданий
- •5.2. Варианты заданий
- •Раздел 6. Интернет
- •6.1. Примеры выполнения заданий
- •6.2. Варианты заданий
- •Библиографический список
4.3 Основные формулы комбинаторики
Перестановками называют множества, состоящие из одних и тех же п различных элементов и отличающиеся друг от друга только порядком их расположения. Число всех возможных перестановок из п элементов равно Pn=n!, где n!=1·2·3... ·п.
Замечание. По определению полагают 0!=1.
Размещениями называют множества, составленные из п различных элементов по т элементов, которые отличаются либо составом элементов, либо их порядком. Число всех возможных размещений определяется формулой
Сочетаниями называют множества, составленные из п различных элементов по т элементов, которые отличаются хотя бы одним элементом. Число сочетаний из п элементов по т определяется формулой
Если среди п элементов есть п1 элементов одного вида, п2 элементов другого вида и т.д., то число перестановок с повторениями определяется формулой
, где п1 + п2+...+пk=n.
Число размещений по m элементов с повторениями из n элементов равно nm, т.е. .
Число сочетаний с повторениями из n элементов по m элементов равно числу сочетаний без повторений из n+m–1 элементов по m элементов, т.е. .
При решении задач комбинаторики используют следующие правила:
Правило суммы. Если некоторый объект А может быть выбран из совокупности объектов т способами, а другой объект В может быть выбран n способами, то выбрать либо А, либо В можно m+ n способами.
Правило произведения. Если объект А можно выбрать из совокупности объектов т способами и после каждого такого выбора объект В можно выбрать n способами, то пара объектов (А, В) в указанном порядке может быть выбрана т·п способами.
4.4. Теоремы умножения и сложения вероятностей
Опр: Пусть события А и В называются независимыми, если вероятность каждого из них не зависит от того произошло другое событие или нет.
Опр: События А и В называются зависимыми, если вероятность каждого из них зависит от того, произошло или нет другое событие.
Опр: Вероятность события В, вычисленная в предположении, что событие А уже осуществилось, называется условной вероятностью и обозначается следующим образом:
Р (В\А) или РА(В)
Теорема умножения вероятностей.
Вероятность произведения двух зависимых событий А и В равна произведению вероятности одного из них, на условную вероятность другого.
Р(АВ)=Р(А)·Р(В\А) или Р(АВ)=Р(В) ·Р(А\В)
Вероятность произведения двух независимых событий А и В равна произведению их вероятности: Р(АВ)=Р(А) ·Р(В).
Если события А1, А2, …., Аn – зависимы, то Р(А1·А2·…Аn)=Р(А1) ·Р(А2\А1) ·Р(А3\А1А2) ·…·Р(Аn\А1А2А3…Аn-1)
Если события А1, А2, …., Аn – независимы, то Р(А1·А2·…·Аn)=Р(А1) ·Р(А2) ·…·Р(Аn).
Вероятность появления хотя бы одного события из n событий определяется формулой Р(А1+А2+…Аn)=1–Р(··...·)
Теорема сложения вероятности.
Вероятность суммы двух совместных событий равна сумме вероятности этих событий, без вероятности их совместного наступления:
Р(А+В)=Р(А)+Р(В)–Р(АВ)
Если события несовместные вероятность суммы двух несовместных событий равна сумме вероятности этих событий Р(А+В)=Р(А)+Р(В)
Сумма вероятности событий А1А2А3…Аn,образующих полную группу равна единице: Р(А1)+Р(А2)+…+Р(Аn)=1