4.1. Основные понятия теории вероятностей. Виды случайных событий
Различают следующие виды случайных событий: достоверные, невозможные и случайные. События обозначаются большими латинскими буквами А, В, С,...,Z. Достоверноесобытие всегда происходит в результате наблюдения или испытания. Достоверное событие обозначается символом –.
Невозможноесобытие никогда не происходит в результате наблюдения или испытания. Невозможное событие обозначается символом –.
Пример. Если в корзине только персики, то достать из корзины персик является достоверным событием, а достать лимон является невозможным событием.
Случайное событие– это такое событие, которое в результате наблюдения или испытания может произойти, а может и не произойти.
Пример. Студент сдаёт экзамен. Экзамен сдан. Это событие случайное, так как студент мог и не сдать экзамен.
Кроме того, события могут быть совместными и несовместными, зависимыми или независимыми. Два события называются совместными, если появление одного из них не исключает появления другого в одном и том же испытании. Примеры совместных событий: два стрелка стреляют по мишени, два спортсмена одновременно бегут. Случайные события А и В называютсянесовместными, если при данном испытании появление одного из них исключает появление другого события. Несовместные события: день и ночь, студент одновременно едет на занятие и сдаёт экзамен, число иррациональное и чётное.
Событие А называется независимымот события В, если вероятность появления события А не зависит от того произошло событие В или нет. Пример. Два студента одновременно сдают экзамен независимо друг от друга. Это событие совместное и независимое. Событие А называетсязависимымот события В, если вероятность появления события А зависит от того произошло или не произошло событие В. Пример. Работник получит оплату труда в зависимости от качества её выполнения.
Равновозможные события– это такие события, которые имеют одинаковые возможности для их появления.Полная группа событий– это совокупность единственно возможных событий при данном испытании. Пример. Студент может сдать экзамен на любую оценку. В данном случае возможны следующие события: студент может сдать экзамен на 5, студент может сдать экзамен на 4, студент может сдать экзамен на 3. Эти события образуют полную группу.
Противоположные события.Два случайные события А и В называются противоположными, если они несовместны и образуют полную группу событий. Примеры: студент может сдать или не сдать экзамен, день и ночь.
Конкретный результат испытания называется элементарным событием. Совокупность всех возможных, различных, конкретных исходов испытаний называется множеством элементарных событий.
Сложным событием (исходом)называется произвольное подмножество множества элементарных событий. Сложное событие в результате испытания наступает тогда и только тогда, когда в результате испытаний произошло элементарное событие, принадлежащее сложному. Например, испытание – подбрасывание кубика. Элементарное событие – выпадение грани с числом «5». Сложное событие – выпадение грани с нечётным числом.
Yandex.RTB R-A-252273-3- Математика и информатика
- Содержание
- Часть 1. Основания математики Глава 1. Понятийный аппарат аксиоматического метода
- 1.1. Понятие аксиоматического метода
- 1.2. Аксиоматическое построение математической теории
- 1.3. Вопросы для самоконтроля по теме «Аксиоматический метод»
- Глава 2. Основные понятия теории множеств. Основные структуры
- 2.1. Понятие множества
- 2.2. Способы задания множеств
- 2.3. Алгебра множеств
- 2.3.1. Отношения между множествами
- 2.3.2. Операции над множествами
- 2.3.3. Алгебраические свойства операций над множествами
- 2.3.4. Геометрическая интерпретация операций над множествами
- 2.4. Декартово произведение множеств. Бинарные отношения
- 2.5. Символический язык логической структуры математических предложений
- 2.6. Алгебраические операции над различными математическими объектами
- 2.7. Вопросы для самоконтроля по теме «Теория множеств»
- Глава 3. Структуры на множестве. Комбинаторика
- 3.1. Перестановки
- 3.2. Размещения
- 3.3. Сочетания
- 3.4. Вопросы для самоконтроля по теме «Комбинаторика»
- Часть 2. Основы теории вероятностей Глава 4. Случайные события
- 4.1. Основные понятия теории вероятностей. Виды случайных событий
- 4.2. Алгебра случайных событий
- 4.3. Определение вероятности
- 4.3.1. Классическое определение вероятности
- 4.3.2. Аксиомы теории вероятностей. Аксиоматическое определение вероятности
- 4.4. Теоремы сложения и умножения вероятностей
- 4.4.1. Сложение вероятностей несовместных событий
- 4.4.2. Умножение вероятностей независимых событий
- 4.4.3. Вероятность появления хотя бы одного события
- 4.4.4. Умножение вероятностей зависимых событий. Условная вероятность
- 4.4.5. Сложение вероятностей совместных событий
- 4.5. Формула полной вероятности
- 4.6. Формула Байеса
- 4.7. Вопросы для самоконтроля по теме «Основы теории вероятностей»
- Глава 5. Случайные величины
- 5.1. Понятие случайной величины
- 5.2. Дискретная случайная величина
- 5.2.1. Закон распределения дискретной случайной величины
- 5.2.2. Числовые характеристики дискретных случайных величин
- 5.3. Непрерывная случайная величина
- 5.3.1. Функция распределения вероятностей и плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины
- 5.3.2. Числовые характеристики непрерывной случайной величины
- 5.3.3. Равномерный и нормальный законы распределения непрерывных случайных величин
- 5.3.4. Вероятность попадания в заданный интервал нормальной случайной величины
- 5.3.5. Вычисление вероятности заданного отклонения нормальной случайной величины
- 5.4. Вопросы для самоконтроля по теме «Случайная величина»
- Часть 3. Элементы математической статистики Глава 6. Статистические оценки параметров распределения
- 6.1. Предмет и задачи математической статистики
- 6.2. Выборочный метод
- 6.2.1 Полигон и гистограмма
- 6.2.2. Эмпирическая функция распределения
- 6.3. Статистические оценки параметров распределения
- 6.4. Некоторые статистические распределения
- 6.4.2. Распределение Стьюдента
- 6.5. Интервальные оценки
- 6.5.1. Доверительные интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения случайной величины
- 6.5.2. Доверительные интервалы для математического ожидания при известной дисперсии
- 6.5.3. Оценка генеральной дисперсии по исправленной выборочной
- 6.5.4. Доверительные интервалы для математического ожидания при неизвестной дисперсии
- Глава 7. Проверка статистических гипотез
- 7.1. Понятие и классификация статистических гипотез
- 7.2. Общая схема проверки гипотез
- 7.3. Статистическая проверка гипотез о параметрах распределения
- 7.4. Вопросы для самоконтроля по теме «Элементы математической статистики»
- Часть 4. Алгоритмизация и программирование Глава 8. Основы алгоритмизации
- 8.1. Понятие и свойства алгоритма
- 8.2. Таблица блоков
- 8.3. Линейные алгоритмы
- 8.4. Ветвления
- 8.5. Циклы. Повтор с заданным количеством циклов
- 8.6. Вопросы для самоконтроля по теме «Алгоритмизация»
- Глава 9. Программирование на Паскале
- 9.1. Конструкция языка Turbo-Pascal
- 9.1.1. Алфавит
- 9.1.2. Данные и типы данных
- 9.1.3. Стандартные функции
- 9.1.4. Арифметические, логические, символьные выражения
- 9.2. Структура программы на языке Паскаль
- 9.3. Основные операторы Паскаля
- 9.3.1. Оператор присваивания
- 9.3.2. Операторы ввода
- 9.3.3. Операторы вывода
- 9.3.4. Комментарий
- 9.4. Программы линейных алгоритмов
- 9.5. Операторы передачи управления
- 9.5.1. Оператор безусловного перехода
- 9.5.2. Операторы условного перехода
- 9.5.3. Оператор выбора варианта
- 9.6. Разветвляющийся алгоритм
- 9.7. Операторы цикла
- 9.8. Программы циклических алгоритмов
- 9.9. Массивы
- 9.9.1. Понятие и описание массива
- 9.9.2. Ввод и вывод элементов массивов
- 9.9.3. Операции с массивами
- 9.10. Вопросы для самоконтроля по теме «Программирование»
- Литература
- Приложениe 1
- Приложениe 2
- Приложениe 3
- Математика и информатика учебное пособие