- •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
4.7. Формулы полной вероятности и Байеса
Если событие А может произойти только при условии появления одного из событий (гипотез) H1H2…Нn, образующих полную группу, то вероятность событий равна сумме произведений вероятности, каждой из этих гипотез на соответствующие условные вероятности события А
Р(А)= – формула полной вероятности
Следствием теоремы умножения и полной вероятности является формула Байеса.
Если в результате опыта осуществлялось событие А, то прежние доопытные (априорные) вероятности гипотез Н1,Н2,…Нn должны быть заменены на новые послеопытные (апостериорные) вероятности Р(Н1\А) Р(Н2\А)….Р(Нn\А), которые вычисляются по формуле Байеса:
Р(Нi\A)=
4.8. Примеры
№1. В первой урне 2 белых и 6 черных шаров, во второй – 4 белых и 2 черных. Из первой урны наудачу переложили 2 шара во вторую, после чего из второй урны наудачу достали один шар.
-
Какова вероятность того, что этот шар белый?
-
Шар, взятый из второй урны, оказался белым. Какова вероятность того, что из первой урны во вторую были переложены 2 белых шара?
Решение. а) Введем обозначения: А – шар, извлеченный из второй урны, белый; гипотезы Н1 – из первой урны во вторую переложены 2 белых шара, Н2 – переложены 2 разноцветных шара, Н3 – переложены 2 черных шара. Тогда
p(A)=p(Нi)p(A|Нi)+p(Н2)p(A|Н2)+ p(Н3)p(A|Н3)
Вероятности гипотезы Нi и условные вероятности p(A|Нi)(i=1, 2, 3) вычисляем по классической схеме:
По формуле полной вероятности получим:
.
б) Вероятность p(H1|A) находим по формуле Байеса:
№2. Партия электрических лампочек на 20% изготовлена первым заводом, на 30% - вторым, на 50% - третьим. Вероятности выпуска бракованных лампочек соответственно равны: q1=0,01, q2=0,005, q3= 0,006. Найти вероятность того, что наудачу взятая из партии лампочка окажется стандартной.
Решение. Ведем обозначения: А - "из партии взята стандартная лампочка", Н1 - "взятая лампочка изготовлена первым заводом", Н2 -"вторым заводом", H3 - "третьим заводом". Найдем условные вероятности
Р(А/Нi)(i=1,2, 3)по формуле
Р(А/Hi) = 1-Р(/Hi),
где - событие, противоположное событию А (взята нестандартная лампочка):
Р(А/H1) = 1-Р(/H1) = 1- 0,01 = 0,99, Р(А/Н2) = 1-Р(/Н2) = 1-0,005 = 0,995,
Р(А/Н3) = 1-Р(/H3) = 1-0,006 = 0,994.
Из условия задачи следует, что Р(H1) = 0,2, Р(Н2) = 0,3, Р(Н3) = 0,5.
Р(А) = Р(Н1)Р(А/Н1) + Р(Н2)Р(А/Н2) + Р(Н3)Р(А/Н3) = 0,2 • 0,99 + 0,3 • 0,995+ + 0,5 • 0,994 = 0,198 + 0,2985 + 0,4970 = 0,9935.
№3. По самолету производится три одиночных выстрела. Вероятность попадания при первом выстреле равна 0,4, при втором – 0,5, при третьем – 0,7. Для вывода самолета из строя заведомо достаточно трех попаданий; при одном попадании самолет выходит из строя с вероятностью 0,2, при двух попаданиях с вероятностью 0,6. Найти вероятность того, что в результате трех выстрелов самолет будет выведен из строя.
Решение. Рассмотрим четыре гипотезы:
Н0 – в самолет не попало ни одного снаряда,
Н1 – в самолет попал один снаряд,
Н2 – в самолет попало два снаряда,
Н3 – в самолет попало три снаряда.
Пользуясь теоремами сложения и умножения, найдем вероятность эти гипотез:
P(H0)=0,6·0,5·0,3=0,09;
P(H1)=0,4·0,5·0,3+0,6·0,5·0,3+0,6·0,5·0,7=0,36;
P(H2)=0,6·0,5·0,7+0,4·0,5·0,7+0,4·0,5·0,3=0,41;
P(H3)=0,4·0,5·0,7=0,14.
Условные вероятности события А (выход самолета из строя) при этих гипотезах равны
P(A|H0)=0; P(A|H1)=0,2; P(A|H2)=0,6; P(A|H3)=1.
Применяя формулу полной вероятности, получим
Заметим, что первую гипотезу Н0 можно было бы не вводить в рассмотрение, так как соответствующий член в формуле полной вероятности обращается в нуль. Так обычно и поступают при применении формулы полной вероятности, рассматривая не полную группу несовместных гипотез, а только те из них, при которых данное событие возможно.