Относительная частота и закон больших чисел

Содержание

Слайд 2

Цель: Ввести понятия относительной частоты событий и закона больших чисел, формировать навык решения задач.

Цель:

Ввести понятия относительной частоты событий и закона больших чисел, формировать навык

решения задач.
Слайд 3

Статистическое определение вероятности Подбрасывание скобки ( на острие, на плоскость) Подбрасывание

Статистическое определение вероятности

Подбрасывание скобки
( на острие, на плоскость)

Подбрасывание монеты

(орел, решка)

Подбрасывание кости
(появление одного из очков)

Слайд 4

Относительной частотой события А называют отношение числа испытаний М, в которых

Относительной частотой события А называют отношение числа испытаний М, в которых

это событие произошло, к числу всех проведенных испытаний N. При этом число М называют частотой события А

W(A)-относительная частота события А

Под статистической вероятностью понимают число,
около которого колеблется относительная частота
события при большом числе испытаний

Слайд 5

Во время тренировки в стрельбе по цели было сделано 30 выстрелов

Во время тренировки в стрельбе по цели было сделано
30 выстрелов

и зарегистрировано 26 попаданий.
Какова относительная частота попаданий по цели в
данной серии выстрелов?

Событие А- «попадание по цели» произошло в 26 случаях

Общее число испытаний N=30

Слайд 6

Французский естествоиспытатель Жорж Луи Леклерк де Бюффон (1707-1788) Провел 4040 испытаний с подбрасыванием монеты Орел-2048 раз

Французский естествоиспытатель
Жорж Луи Леклерк де Бюффон
(1707-1788)

Провел 4040 испытаний с подбрасыванием

монеты

Орел-2048 раз

Слайд 7

Карл Пирсон (1857-1936) английский ученый Провел 24 000 испытаний с подбрасыванием

Карл Пирсон
(1857-1936)
английский ученый

Провел 24 000 испытаний с подбрасыванием монеты

Орел

– 12 012 раз
Слайд 8

Якоб Бернулли (1654-1705) швейцарский математик обосновал закон больших чисел При большом

Якоб Бернулли (1654-1705)
швейцарский математик
обосновал закон больших чисел

При большом числе испытаний
относительная

частота события
W(A) практически не отличается
от его вероятности Р(А).

W(A) ≈ P(A)