Содержание
- 2. Базовые понятия теории вероятностеи Опыт Событие Переменная величина
- 3. Понятие опыт Определение. Под опытом понимается воспроизведение некоторого комплекса условий. При этом предполагается, что опыт может
- 4. Понятие события Определение. Пусть имеется некоторый опыт Событие, связанное с этим опытом, называется любой его исход.
- 5. Вероятность появления события Мерилом возможности появления события A: в данном опыте служит вероятность появления этого события
- 6. Свойства вероятности события 1. Вероятность события приближенно равна относительной частоте появления события: P(A)≈nA/n 2. Из определения
- 7. Достоверное и невозможное события Определение. Пусть R событие, связанное с некоторым опытом, которое всегда появляется при
- 8. Практически достоверное событие Определение. Событие V, связанное с некоторым опытом, называется «практически достоверным», если вероятность его
- 9. Условная вероятность Определение. Пусть А и В два события, связанные с опытом, причем Р(А)>0. Проведено такое
- 10. Вероятность совместного события Разделив числитель и знаменатель (3.2) на N, получим: (3.3) где P(AB) – вероятность
- 11. Теорема умножения вероятностей Теорема. Если события А1, А2,…, Аn суть независимые события, то для них справедливо
- 12. Понятие переменная Определение. Пусть задано множество значений Ах{t1,t2,…tn}. Тогда величина Х называется переменной, если она может
- 13. Дискретная случайная переменная Определение. Дискретная переменная Х с множеством допустимых значений Ах называется случайной, если все
- 14. Закон распределения дискретной случайной переменной Определение. Законом распределения дискретной случайной величины Х называется функция Px(t), определенная
- 15. Классические примеры дискретных случайных переменных Пример 1. Бросание кубика Ax={1,2,3,4,5,6} – область определения X- цифра на
- 16. Классические примеры дискретных случайных переменных Пример 2. Бросание одновременно двух кубиков X-сумма чисел на верхних гранях
- 17. Закон распределения непрерывной случайной переменной В случае, когда Х непрерывная случайная переменная, ее закон распределения вероятностей
- 18. Свойства функции плотности вероятностей 1. Функция плотности вероятности неотрицательна px(t)≥0 2. Вероятность попадания СВ х на
- 19. Примеры законов распределения непрерывных случайных переменных 1. Закон равномерного распределения Х на отрезке [a, b] a
- 20. Примеры законов распределения непрерывных случайных переменных 2. Нормальный закон распределения Гаусса где a и s –параметры
- 22. Скачать презентацию