Додаток 1. Основні поняття і формули
№ п/п |
Поняття
|
Зміст
|
1 | 2 | 3 |
1
| Предмет теорії ймовірностей | вивчення закономірностей, що виникають при масових, однорідних дослідах |
2
| Стохастичний експеримент | експеримент, результат якого заздалегідь (до його проведення) передбачити неможливо |
3
| Випадкова подія | явище, що може відбутися або не відбутися в результаті стохастичного експерименту. |
4
| Елементарні події | події, що мають наступні властивості: взаємно виключають одна одну, і в результаті досліду обов'язково відбувається одна з цих елементарних подій; яка б не була випадкова подія А, по елементарній події, що наступила, можна зробити висновок про те, чи відбулася або не відбулася подія А |
5
| Вірогідна подія | така подія, що настає в результаті появи будь-якої елементарної події |
6
| Неможлива подія | подія, що не настає ні при якій елементарній події
|
7
| Сума (або об'єднання) двох подій А і В | подія А + В ( A B), відбувається тоді і тільки тоді, коли відбувається А або В
|
8
| Добуток (або перетин) двох подій А і В | подія АВ ( А В), що відбувається тоді і тільки тоді, коли відбуваються і А і В
|
9
| Дві події несумісні | якщо їх одночасна поява в досліді неможлива
|
10
| Подія протилежна до А | вона відбувається тоді і тільки тоді, коли А не відбувається
|
11
| Відносна частота події А при проведенні серії експериментів | Відношення числа експериментів, у яких подія А відбулося до кількості проведених експериментів
|
12
| Статистичне означення ймовірності | якщо при збільшенні числа дослідів відносна частота події W(А) наближається до деякого фіксованого числа, то говорять, що подія А стохастично стійка, а число що позначається P(А) називають імовірністю події А |
13
| Умовна ймовірність події В за умови, що подія А з ненульовою ймовірністю відбулася (P(B/А)) | Відношення ймовірності АВ до ймовірності А
|
14
| Імовірність добутку | припускаючи, що ймовірності P(А) або P(B) не дорівнюють нулю, можна одержати наступне: Р(АВ) = P(А) • P(B/А) = P(B) • P(B/А) |
15
| Незалежні випадкові події А і В | такі події, для яких виконується умова: P(АВ) = P(А) • P(B)
|
16
| Повна група подій
| сукупність, при якій події задовольняють умовам: якщо і |
17
| Формула Байєса
|
|
18
| Стохастичний експеримент
| Послідовність n незалежних і однорідних (однакових) випробувань, за результатами кожного з якіх може відбутися події А або їй протилежна з імовірностями р і q=1 – р |
19
| Поняття випадкової величини
| величина, чисельне значення якої може змінюватися в залежності від результату стохастичного експерименту
|
20
| Дискретна випадкова величина | випадкова величина, можливі значення якої або скінченні або зчисленні |
21
| Закон розподілу дискретної випадкової величини | правило, за яким кожному можливому значенню ставиться у відповідність імовірність, з яким випадкова величина може прийняти це значення |
22
| Функція розподілу F(x) | функція, що використовується для визначення випадкової величини, як імовірності того, що випадкова величина X прийме значення, менше х |
23
| Щільність ймовірності | функція деякої випадкової величини, що дорівнює похідної від її функції розподілу |
24
| Властивості щільності ймовірності
| щільність ймовірності – невід’ємна функція; ймовірність улучення випадкової величини в інтервал дорівнює інтегралу від щільності ймовірності на цьому інтервалі; визначений інтеграл від щільності ймовірності по всій числовій осі дорівнює одиниці |
25
| Математичне сподівання дискретної випадкової величини X | сума добутків усіх її можливих значень на відповідні їм ймовірності |
26
| Дисперсія випадкової величини X | математичне сподівання квадрата відхилення випадкової величини від її математичного сподівання |
27
| Властивості математичного сподівання | математичне сподівання сталої дорівнює самій сталій; сталий множник можна виносити за знак математичного сподівання; математичне сподівання суми скінченого числа випадкових величин дорівнює сумі математичних сподівань доданків; математичне сподівання добутку скінченого числа незалежних у сукупності випадкових величин дорівнює добутку математичних сподівань співмножників |
28
| Властивості дисперсії | дисперсія сталої дорівнює нулю; сталий множник можна виносити за знак дисперсії, якщо піднести його до квадрату; дисперсія суми (різниці) скінченого числа незалежних у сукупності випадкових величин дорівнює сумі дисперсій доданків |
Додаток 2.
Таблиця значень функції Гаусса
x | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
0,0 | 0,3989 | 3989 | 3989 | 3988 | 3986 | 3984 | 3982 | 3980 | 3977 | 3973 |
0,1 | 3970 | 3965 | 3961 | 3956 | 3951 | 3945 | 3939 | 3932 | 3925 | 3918 |
0,2 | 3910 | 3902 | 3894 | 3885 | 3876 | 3867 | 3857 | 3847 | 3836 | 3825 |
0,3 | 3814 | 3802 | 3790 | 3778 | 3765 | 3752 | 3739 | 3726 | 3712 | 3697 |
0,4 | 3683 | 3668 | 3652 | 3637 | 3621 | 3605 | 3589 | 3572 | 3555 | 3538 |
0,5 | 3521 | 3503 | 3485 | 3467 | 3448 | 3429 | 3410 | 3391 | 3372 | 3352 |
0,6 | 3332 | 3312 | 3292 | 3271 | 3251 | 3230 | 3209 | 3187 | 3166 | 3144 |
0,7 | 3123 | 3101 | 3079 | 3056 | 3034 | 3011 | 2989 | 2966 | 2943 | 2920 |
0,8 | 2897 | 2874 | 2850 | 2827 | 2803 | 2780 | 2756 | 2732 | 2709 | 2685 |
0,9 | 2661 | 2637 | 2613 | 2589 | 2565 | 2541 | 2516 | 2492 | 2468 | 2444 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1,0 | 0,2420 | 2396 | 2371 | 2347 | 2323 | 2299 | 2275 | 2251 | 2227 | 2203 |
1,1 | 2179 | 2155 | 2131 | 2107 | 2083 | 2059 | 2036 | 2012 | 1989 | 1965 |
1,2 | 1942 | 1919 | 1895 | 1872 | 1849 | 1826 | 1804 | 1781 | 1758 | 1736 |
1,3 | 1714 | 1691 | 1669 | 1647 | 1626 | 1604 | 1582 | 1561 | 1539 | 1518 |
1,4 | 1497 | 1476 | 1456 | 1435 | 1415 | 1394 | 1374 | 1354 | 1334 | 1315 |
1,5 | 1295 | 1276 | 1257 | 1238 | 1219 | 1200 | 1182 | 1163 | 1145 | 1127 |
1,6 | 1109 | 1092 | 1074 | 1057 | 1040 | 1023 | 1006 | 0989 | 0973 | 0957 |
1,7 | 0940 | 0925 | 0909 | 0893 | 0878 | 0863 | 0848 | 0833 | 0818 | 0804 |
1,8 | 0790 | 0775 | 0761 | 0748 | 0734 | 0721 | 0707 | 0694 | 0681 | 0669 |
1,9 | 0656 | 0644 | 0632 | 0620 | 0608 | 0596 | 0584 | 0573 | 0562 | 0551 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2,0 | 0,0540 | 0529 | 0519 | 0508 | 0498 | 0488 | 0478 | 0468 | 0459 | 0449 |
2,1 | 0440 | 0431 | 0422 | 0413 | 0404 | 0396 | 0387 | 0379 | 0371 | 0363 |
2,2 | 0355 | 0347 | 0339 | 0332 | 0325 | 0317 | 0310 | 0303 | 0297 | 0290 |
2,3 | 0283 | 0277 | 0270 | 0264 | 0258 | 0252 | 0246 | 0241 | 0235 | 0229 |
2,4 | 0224 | 0219 | 0213 | 0208 | 0203 | 0198 | 0194 | 0189 | 0184 | 0180 |
2,5 | 0175 | 0171 | 0167 | 0163 | 0158 | 0154 | 0151 | 0147 | 0143 | 0139 |
2,6 | 0136 | 0132 | 0129 | 0126 | 0122 | 0119 | 0116 | 0113 | 0110 | 0107 |
2,7 | 0104 | 0101 | 0099 | 0096 | 0093 | 0091 | 0088 | 0086 | 0084 | 0081 |
2,8 | 0079 | 0077 | 0075 | 0073 | 0071 | 0069 | 0067 | 0065 | 0063 | 0061 |
2,9 | 0060 | 0058 | 0056 | 0055 | 0053 | 0051 | 0050 | 0048 | 0047 | 0046 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3,0 | 0,0044 | 0043 | 0042 | 0040 | 0039 | 0038 | 0037 | 0036 | 0035 | 0034 |
3,1 | 0033 | 0032 | 0031 | 0030 | 0029 | 0028 | 0027 | 0026 | 0025 | 0025 |
3,2 | 0024 | 0023 | 0022 | 0022 | 0021 | 0020 | 0020 | 0019 | 0018 | 0018 |
3,3 | 0017 | 0017 | 0016 | 0016 | 0015 | 0015 | 0014 | 0014 | 0013 | 0013 |
3,4 | 0012 | 0012 | 0012 | 0011 | 0011 | 0010 | 0010 | 0010 | 0009 | 0009 |
3,5 | 0009 | 0008 | 0008 | 0008 | 0008 | 0007 | 0007 | 0007 | 0007 | 0006 |
3,6 | 0006 | 0006 | 0006 | 0005 | 0005 | 0005 | 0005 | 0005 | 0005 | 0004 |
3,7 | 0004 | 0004 | 0004 | 0004 | 0004 | 0003 | 0003 | 0003 | 0003 | 0003 |
3,8 | 0003 | 0003 | 0003 | 0003 | 0003 | 0002 | 0002 | 0002 | 0002 | 0002 |
3,9 | 0002 | 0002 | 0002 | 0002 | 0002 | 0002 | 0002 | 0002 | 0002 | 000 |
- Теорія ймовірностей і
- Варіанти контрольних робіт
- Програма
- Тема 1. Основні поняття теорії ймовірностей
- Тема 2. Залежні й незалежні випадкові події. Основні формули множення й додавання ймовірностей
- Тема 3. Спроби за схемою бернуллі
- Тема 4. Одновимірні випадкові величини
- Тема 5. Багатовимірні випадкові величини
- Тема 11. Елементи математичної статистики. Вибірковий метод
- Тема 12. Статистичні оцінки параметрів генеральної сукупності. Статистичні гіпотези
- Тема 13. Елементи дисперсійного аналізу
- Тема 14. Елементи теорії регресії і кореляції
- Основні формули і означення
- Основні комбінаторні формули.
- Алгебра подій.
- Класичне означення ймовірності.
- Теореми множення і додавання ймовірностей.
- Формула повної ймовірності. Формула Байєса.
- Граничні теореми.
- Закони розподілу і числові характеристики випадкових величин.
- Числові характеристики випадкових величин.
- Основні закони розподілу.
- Питання до заліку
- Контрольні завдання
- 1. Класичне означення ймовірності.
- У задачах 1-5 знайти ймовірності подій, користуючись формулами комбінаторики.
- Геометричні ймовірності
- 3.Теореми додавання і множення ймовірностей
- 3.3.. З'ясувати, чи залежні події а і в. Обчислити р(а/в) та р (в/а).
- 4. Формула повної ймовірності. Формула Байєса.
- 5. Схема Бернуллі. Граничні теореми.
- 6. Дискретні випадкові величини. Література : [2] стор.52-79
- 6.2. Знайти закон розподілу випадкової величини х.
- 7.Неперервні випадкові величини. Література : [2] стор. 87-106
- 8. Основні закони дискретних випадкових величин.
- 9 . Основні закони неперервних випадкових величин.
- 10.Нормальний розподіл.
- Література: [2] стор. 109-114
- 11.Закон великих чисел
- Додаток 1. Основні поняття і формули
- Додаток 3.
- Література Основна література
- Додаткова література