Содержание
- 2. ЛЕКЦИЯ № 1 по дисциплине «Физика, математика» на тему: «Основы теории вероятностей» для курсантов и студентов
- 3. Кафедра биологической и медицинской физики — одна из первых кафедр Военно-медицинской академии и старейшая кафедра физики
- 4. Здание Естественно-исторического института
- 5. Первым профессором кафедры стал Василий Владимирович Петров (1761—1834) — знаменитый русский ученый-естествоиспытатель, заложивший основы преподавания экспериментальной
- 6. Понятие "Evidence-based Medicine", или "медицины, основанной на доказательствах" (доказательной медицины) было предложено канадскими учеными из университета
- 7. Доказательная медицина подразумевает добросовестное, точное и осмысленное использование лучших результатов клинических исследований для выбора лечения конкретного
- 8. Увеличение объема научной информации, в частности в области клинической фармакологии. Нехватка средств, связанных с расходами на
- 9. Авторитет врача ("увеличение числа однотипных ошибок с увеличением стажа работы") Страстность ("эмоциональное воздействие на более спокойных
- 10. По современным стандартам надежная оценка эффективности методов лечения и профилактики может быть получена только в ходе
- 11. По окончании исследования сопоставляются частоты наступления клинически важных исходов – выздоровления, осложнения, смерти, а не суррогатные
- 12. Для получения выводов исследования необходимо учитывать неопределенность многих характеристик, а также конечность числа наблюдений. Наиболее приемлемым
- 13. «Статистика – это совокупность методов, которые дают нам возможность принимать оптимальные решения в условиях неопределенности» (А.
- 14. 1. Случайные события. Предмет теории вероятности. Определение вероятности (статистическое и классическое).
- 15. Случайные события – это явления и факты, которые при различных условиях могут происходить или не происходить.
- 16. Изучение закономерностей однородных массовых (статистических)случайных событий составляет предмет теории вероятности и основанной на ней математической статистики.
- 17. Изучение каждого отдельного явления с выполнением определенного комплекса условий называется испытанием (опытом, экспериментом). Всякий результат или
- 18. Возможность появления каждого события определяется специальной величиной – вероятностью наступления события – Р(А). Вероятность Р(А) –
- 19. В «классическом» определении вероятности вероятность случайного события определяется как отношение числа равновозможных исходов опыта, благоприятствующих наступлению
- 20. Из классического определения вероятности вытекает ряд ее свойств: Вероятность достоверного события, то есть события, которое происходит
- 21. Классическое определение вероятности случайного события применимо только к испытаниям с конечным числом исходов, причем исходов равновероятных.
- 22. Вероятностью случайного события называется предел, к которому стремится относительная частота события (частость)при неограниченном увеличении числа испытаний.
- 23. В отличие от классического подхода к определению вероятности случайного события, в соответствии с которым для нахождения
- 24. Статистическую вероятность события нельзя точно определить на основании конечного числа испытаний, каким бы большим оно ни
- 25. Пусть проведено 5 серий по 100 выстрелов в цель, осуществленных одним и тем же спортсменом в
- 26. Относительная частота попаданий в цель не является величиной постоянной, а изменяется от серии к серии. Эта
- 27. 2. Классификация событий. Понятие о совместных и несовместных, зависимых и независимых событиях. Теоремы сложения и умножения
- 28. а) Достоверными, невозможными и случайными; б) Противоположное событие – происходит только тогда, когда событие А не
- 29. в) Эквивалентные события – события с одинаковой вероятностью, независимо от их природы: Р(А) = Р(В); г)
- 30. д) Независимые события – вероятность события А не зависит от того, произошло ли событие В. В
- 31. В ряде случаев вычислить вероятность события оказывается проще, если представить его в виде комбинации более простых
- 32. Вероятность появления одного (безразлично какого) события из нескольких несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий. Р
- 33. Например, вероятность выпадения четного числа на верхней грани игральной кости: Р (2 или 4 или 6)
- 34. Вероятность одновременного появления двух или более независимых событий равна произведению их вероятностей. Р (А и В
- 35. Пример: Найти вероятность того, что в семье из трех детей родятся два сына и одна дочь.
- 36. Если вероятность события А меняется в связи с появлением или непоявлением события В, то событие А
- 37. Вероятность появления двух зависимых событий одновременно равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность второго
- 38. Пример: студент пришел на экзамен, зная 40 вопросов из 50. Найти вероятность того, что он ответит
- 39. Искомая вероятность: Р (АхВхС) = Р (А) х Р (В/А) х Р (С/АхВ) = = 40/50
- 40. 3. Непрерывные и дискретные случайные величины. Распределения дискретных случайных величин, их характеристики: математическое ожидание, дисперсия, среднее
- 41. Науку об измерениях физических величин и способах обеспечения необходимой точности этих измерений называют метрологией. Под физической
- 42. Основой для количественной оценки физической величины является единица измерения физической величины. Единицы измерения физических величин группируются
- 43. В Международной системе единиц (СИ) основными единицами являются метр (м), килограмм массы (кг), секунда (с), моль
- 44. Величины, которые в зависимости от стечения случайных обстоятельств могут принимать различные значения, причем заранее неизвестно, какое
- 45. Случайная величина называется дискретной, если совокупность всех ее возможных значений представляет собой конечное или бесконечное, но
- 46. Вероятность того, что дискретная случайная величина Х в i-м опыте примет значение xi, равна pi =
- 47. Закон или функция распределения могут быть заданы графически, аналитически или в форме таблицы. Пример: Имеется 10
- 48. Возможными значениями рассматриваемой случайной величины являются (в порядке возрастания) 8, 9, 10, 11 и 12. Вероятность
- 49. Искомый закон распределения имеет вид:
- 50. На практике закон распределения дискретной случайной величины часто неизвестен, но для определения особенностей случайной величины используют
- 51. Математическим ожиданием случайной величины называется сумма произведений всех возможных значений этой величины на вероятности этих значений.
- 52. Например, если использовать данные предыдущего примера, то математическое ожидание M (X) = 8 . 0,2 +
- 53. Отдельные значения случайной величины группируются около математического ожидания. Степень рассеивания (разброса) характеризуется дисперсией. Дисперсией называется математическое
- 54. На практике дисперсию часто удобнее вычислять по формуле: D (X) = σ2 = M (X 2)
- 55. Средним квадратическим отклонением (стандартным отклонением) случайной величины называют корень квадратный из дисперсии. Для нашего примера σ
- 56. Случайная величина, принимающая любые значения в определенном интервале, называется непрерывной. Примеры: мгновенные значения скорости теплового движения
- 57. Так как невозможно перечислить все значения непрерывной случайной величины и указать их вероятности, то промежуток между
- 58. Плотность вероятности, или функция распределения вероятностей [f (x)], показывает, как изменяется вероятность dP, отнесенная к интервалу
- 59. Вероятность того, что случайная величина принимает какое-либо значение в интервале (a,b):
- 60. Условие нормирования непрерывной случайной величины:
- 61. Математическое ожидание и дисперсия непрерывной случайной величины рассчитываются по формулам:
- 62. Нормальный закон распределения (закон Гаусса): Примеры распределений непрерывных случайных величин: Нормальный закон распределения
- 63. Здесь: a = M(x) – математическое ожидание случайной величины, σ – среднее квадратическое отклонение (соответственно, σ2
- 64. Графически нормальное распределение имеет вид:
- 65. Кривая имеет колоколообразную форму, симметричную относительно точки х = a. Величина f (X ) в этой
- 66. При изменении параметра a форма нормальной кривой не изменяется, график сдвигается влево или вправо. При изменении
- 67. Важное значение нормального распределения во многих областях науки, например, в математической статистике и статистической физике, вытекает
- 68. Непрерывная случайная величина X, функция плотности вероятности которой задается выражением называется случайной величиной, имеющей показательное, или
- 71. Скачать презентацию