Основные формулы комбинаторики
Комбинаторика — раздел математики, изучающий вопросы о том, сколько комбинаций определенного типа можно составить из данных предметов (элементов).
Как при решении задач с использованием классического определения вероятности, так и в дальнейшем нам понадобятся некоторые формулы комбинаторики. Приведем наиболее употребительные из них.
Размещениями из n различных элементов по m элементов (m х n) называются комбинации, составленные из данных n элементов по m элементов, которые отличаются либо самими элементами, либо порядком элементов.
Например, из трех элементов а, b, с можно составить по два элемента следующие размещения:
ab, ас, ba, bc, ca, cb.
Число различных размещений из n элементов по m элементов определяется с помощью формулы
.
Сколько можно составить сигналов из 6 флажков различного цвета, взятых по 2? Искомое число сигналов 5*6=30.
Перестановками из n различных элементов называются размещения из этих n элементов по n.
Перестановки можно считать частным случаем размещений при m = n. Следовательно, число всех перестановок из n элементов вычисляется по формуле Рn = n(n - 1)(n - 2) ... 3 • 2 • 1 = n!
Сколько трехзначных чисел можно составить из цифр 1, 2, 3, если каждая цифра входит в изображение числа только один раз? Искомое число трехзначных чисел Р = 3! = 1 *2*3 = 6.
Сочетаниями из n различных элементов по m элементов называются комбинации, составленные из данных n элементов по m элементов, которые отличаются хотя бы одним элементом.
Отметим разницу между сочетаниями и размещениями: в первых не учитывается порядок элементов.
Число сочетаний из п элементов по m элементов вычисляется по формуле
Отметим особенность формулы:
.
Этой особенностью удобно пользоваться, когда m > n/2.
Сколькими способами можно выбрать две детали из ящика, содержащего 10 деталей? Искомое число способов
Приведем, наконец, один из примеров применения формул комбинаторики к нахождению вероятности события.
Набирая номер телефона, абонент забыл две последние цифры и, помня лишь, что эти цифры различны, набрал их наудачу. Какова вероятность того, что номер набран правильно?
Две последние цифры можно набрать способами, а благоприятствовать событию М (цифры набраны правильно) будет только один способ. Поэтому
- Введение
- Раздел I. Введение в теорию вероятностей
- Понятие о случайном событии
- Классическое определение вероятности
- Относительная частота. Статистическое определение вероятности.
- Геометрическая вероятность
- Свойства вероятностей Сложение вероятностей несовместимых событий
- Умножение вероятностей
- Сложение вероятностей совместимых событий
- Формула полной вероятности
- Основные формулы комбинаторики
- Дискретные и непрерывные случайные величины. Понятие «случайные величины»
- Закон распределения случайной величины
- Теоретические распределения вероятностей
- Биномиальное распределение
- Распределение Пуассона
- Числовые характеристики дискретных случайных величин
- Нормальное распределение
- Вопросы для самопроверки:
- Раздел II. Основные понятия и термины биологической статистики Генеральная совокупность и выборка
- Непреднамеренный отбор. Метод последовательных номеров. Случайный и механический методы отбора
- Признаки и показатели
- Правила ранжирования
- Способы группировки первичных данных.
- Схемы (модели) научного исследования
- Однофакторная и многофакторная модель Контрольные и экспериментальные группы
- Метод автоконтроля
- Метод дублирования
- Метод последовательного пополнения групп
- Численность контрольных и экспериментальных групп
- Научные гипотезы
- Направленные гипотезы
- Статистические критерии
- Параметрические критерии
- Непараметрические критерии
- Уровни статистической значимости
- 1 Рода.
- Вопросы для самопроверки
- Раздел III. Статистические методы обработки экспериментальных данных
- Проверка гипотезы о законе распределения
- Χ2 Пирсона
- Описательные статистики Концепция сжатия экспериментальных данных
- Показатели центральной тенденции. Средние.
- Медиана
- Персентили
- Показатели изменчивости
- Стандартизованные данные
- Показатели асимметрии и эксцесса
- Эксцесс
- Работа с качественными переменными Количественная оценка результатов эксперимента.
- Вопросы для самопроверки:
- Сравнение двух независимых групп т критерий Стьюдента
- Критерии согласия для дисперсий
- U критерий Маана-Уитни
- Сравнение качественных признаков Критерий χ2
- Сравнение долей
- Точный тест Фишера
- Сравнение более двух независимых групп Однофакторный дисперсионный анализ Фишера
- Критерий Краскела-Уоллиса
- Сравнение двух зависимых групп Парный т критерий Стьюдента
- Парный критерий т – Вилкоксона
- Критерий x2r Фридмана
- Тест Мак-Немара
- Корреляционный анализ
- Вычисление и интерпретация параметров парной линейной корреляции
- Условия применения и ограничения корреляционно анализа
- Вычисление и интерпретация параметров парной линейной корреляции
- Измерение связи количественных признаков
- Измерение связи порядковых признаков
- Измерение связи номинальных признаков
- Относительный риск. Отношение шансов
- Статистическая оценка надежности параметров парной корреляции
- Частная корреляция
- Факторный анализ
- Вопросы для самопроверки:
- Регрессионный анализ
- Метод наименьших квадратов
- Выбор формы функциональной зависимости
- Применение парного линейного уравнения регрессии
- Корреляционно-регрессионные модели (крм) и их применение в анализе и прогнозе.
- Логистическая регрессия
- Анализ динамических изменений Применение метода наименьших квадратов при исследовании тенденции развития
- Анализ циклических изменений
- Метод обычных средних
- Метод корригирования средних
- Метод отношения фактических данных
- Ошибки, допускаемые при количественной характеристике сезонных колебаний
- Кластерный анализ
- Иерархическое дерево
- Меры расстояния
- Правила объединения или связи
- Метод k средних
- Выбор между параметрическими и непараметрическими тестами: легкая ситуация.
- Выбор между параметрическими и непараметрическими тестами: сложные случаи.
- Выбор между параметрическим и непараметрическим тестом: насколько это на самом деле влияет на результат?
- Одно или двухсторонняя p-оценка?
- Парный или непарный тест?
- Тест Фишера или хи-квадрат?
- Регрессия или корреляция?
- Вопросы для самопроверки:
- Раздел IV. Работа с программой easystatistics Общие сведения о программе EasyStatistics
- Создание новой базы данных
- Работа с файлами
- Копирование и вставка данных
- Работа с фильтрами
- Работа с переменными и строками
- Статистические методы Описательные статистики
- Частотный анализ
- Сравнение независимых выборок
- Сравнение связанных выборок
- Дисперсионный анализ
- Корреляционный анализ
- Множественная регрессия
- Проверка типа распределения эмпирических данных
- Вероятностный калькулятор
- Задания для самостоятельной работы с программой
- Список рекомендуемой литературы
- Граничные (критические) значения 2-критерия, соответствующие разным вероятностям допустимой ошибки и разным степеням свободы
- Критические значения коэффициентов корреляции для различных степеней свободы (n - 2) и разных вероятностей допустимых ошибок