- •1. Предмет теории вероятности. Вероятность и статистика.
- •2.Понятие события. Классификация событий.
- •3.Операции над событиями.
- •4.Статистический подход к определению вероятности.
- •6.Геометрический подход к определению вероятностей.
- •5.Классический подход к определению вероятности. Свойства вероятности.
- •7.Элементы комбинаторики.
- •8. Условная вероятность. Независимые события.
- •9 Вероятность суммы событий и произведения событий.
- •10 Формула полной вероятности. Формула Байеса.
- •11 Понятие случайной величины. Типы случайны величин. Закон распределения.
- •12 Дискретные случайные величины.
- •13 Непрерывные случайные величины.
- •15. Равномерное распределение,
- •17. Пуассона распределение,
- •14 Параметры распределения случайных величин.
- •16. Биномальное распределение
- •Моменты
- •18. Нормальное распределение,
- •Цели регрессионного анализа
- •21. Зако́н больши́х чи́сел
- •Слабый закон больших чисел
- •Усиленный закон больших чисел
- •25. Точечные оценки параметров распределения.
- •22.Понятие статистического исследования. Генеральная совокупность и выборка. Выборочный метод.
- •26. Интервальные оценки параметров распределения.
- •27. Оценки вероятности события.
- •23, 24.
- •1.1 Мода
- •1.2 Медиана
- •1.3 Выборочное среднее
- •1.4 Разброс выборки
- •1.5 Дисперсия
9 Вероятность суммы событий и произведения событий.
Суммой двух событий и называется событие , состоящее в выполнении события или события , или обоих вместе.
Например, если событие – попадание в цель при первом выстреле, событие – попадание в цель при втором выстреле, то событие есть попадание в цель вообще, безразлично при каком выстреле – при первом, при втором или при обоих вместе.
Если события и несовместимы, то естественно, что появление этих событий вместе отпадает, и сумма событий и сводится к появлению или события , или события . Например, если событие – появление карты червонной масти при вынимании карты из колоды, событие – появление карты бубновой масти, то есть появление карты красной масти, безразлично – червонной или бубновой.
Короче, суммой двух событий и называется событие , состоящее в появлении хотя бы одного из событий и .
Суммой нескольких событий называется событие, состоящее в появлении хотя бы одного из этих событий.
Например, если опыт состоит в пяти выстрелах по мишени и даны события:
– ни одного попадания,
– ровно одно попадание,
– ровно два попадания,
- ровно три попадания,
– ровно четыре попадания,
– ровно пять попаданий,
То есть событие «не более двух попаданий», а
есть событие «не менее трех попаданий».
Произведением двух событий и называется событие , состоящее в совместном выполнении события и события .
Например, если событие – появление туза при вынимании карты из колоды, событие – появление карты бубновой масти, то событие есть появление бубнового туза. Если производится два выстрела по мишени и событие – попадание при первом выстреле, событие – попадание при втором выстреле, то есть попадание при обоих выстрелах.
Произведением нескольких событий называется событие, состоящее в совместном появлении всех этих событий.
Например, если по мишени производится три выстрела, и рассматриваются события
– промах при первом выстреле,
– промах при втором выстреле,
- промах при третьем выстреле,
то событие
состоит в том, что в мишень не будет ни одного попадания.
При определении вероятностей часто приходится представлять сложные события в виде комбинаций более простых событий, применяя и операцию сложения, и операцию умножения событий.
Например, пусть по мишени производится три выстрела, и рассматриваются следующие элементарные события:
- попадание при первом выстреле,
- промах при первом выстреле,
- попадание при втором выстреле,
- промах при втором выстреле,
- попадание при третьем выстреле,
- промах при третьем выстреле.
10 Формула полной вероятности. Формула Байеса.
Теорема Байеса, Формула Байеса — одна из основных теорем элементарной теории вероятностей, которая позволяет определить вероятность того, что произошло какое-либо событие (гипотеза) при наличии лишь косвенных тому подтверждений (данных), которые могут быть неточны. Названа в честь ее автора, преп. Томаса Байеса (посвященная ей работа «An Essay towards solving a Problem in the Doctrine of Chances» впервые опубликована в 1763 году,[1] через 2 года после смерти автора). Полученную по формуле вероятность можно далее уточнять, принимая во внимание данные новых наблюдений.
Психологические эксперименты[2] показали, что люди при оценках вероятности игнорируют различие априорных вероятностей (ошибка базовой оценки), и потому правильные результаты, получаемые по теореме Байеса, могут очень отличаться от ожидаемых.
Формула Байеса:
,
где
P(A) — априорная вероятность гипотезы A (смысл такой терминологии см. ниже);
P(A | B) — вероятность гипотезы A при наступлении события B (апостериорная вероятность);
P(B | A) — вероятность наступления события B при истинности гипотезы A;
P(B) — вероятность наступления события B.