Презентации по Математике

Случайные события. Частота и вероятность
Случайные события. Частота и вероятность
Цель нашего урока целеполагание Солнце взойдёт на востоке. Из куриного яйца может вылупиться петух, а может курица. Петух запоёт соловьём. Всё это примеры событий, первое из которых произойдёт обязательно, второе событие закончится одним из двух результатов, третье событие не может произойти никогда. Предисловие Вхождение в тему урока и создание условий для осознанного восприятия нового материала. Еще первобытный вождь понимал, что у десятка охотников «вероятность» поразить копьем зубра гораздо больше, чем у одного. Поэтому и охотились тогда коллективно. Неосновательно было бы думать, что такие древние полководцы, как Александр Македонский или Дмитрий Донской, готовясь к сражению, уповали только на доблесть и храбрость воинов. Несомненно, они на основании наблюдений и опыта военного руководства умели оценить «вероятность» своего возвращения «со щитом» или «на щите», знали, когда принимать бой, когда уклониться от него. Они не были рабами случая, но вместе с тем они были еще очень далеки от теории вероятностей. А ведь именно теория вероятностей помогает спрогнозировать некоторые ситуации. И сейчас теория вероятностей помогает в очень многих атмосферах жизнедеятельности.
Продолжить чтение
Метод десятичных матриц поиска
Метод десятичных матриц поиска
Метод десятичных матриц поиска, разрабатываемый Р. П. Повилейко (г. Новосибирск) с 1972 г., включает поиск новых технических решений на основе анализа результатов систематического применения десяти эвристических приемов к каждому из десяти основных показателей технической системы . ГРУППЫ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ. 1. Геометрические (длина, ширина, высота, площадь и т. д.). 2. Физико-механические (вес, прочность, коррозионная стойкость, эластичность и др.). 3. Энергетические (вид энергии, к. п. д. и др.). 4. Конструкционно-технологические (технологичность, транспортабельность, сложность и др.). 5. Надежность и долговечность. 6. Эксплуатационные (производительность, точность, стабильность параметров и др.). 7. Экономические (себестоимость, трудовые затраты на производство и эксплуатацию, потери и др.). 8. Степень стандартизации и унификации. 9. Удобство обслуживания и безопасность (шум, вибрации, освещенность, температура и др.). 10. Художественно-конструкторские (гармоничность, масштабность и др.).
Продолжить чтение
Теория вероятностей и математическая статистика
Теория вероятностей и математическая статистика
§ 1. Случайный эксперимент. Элементарные исходы случайного эксперимента. Случайное событие. Реализация случайного события возможна в ходе случайного эксперимента (иначе: случайного опыта). Например, нас интересует событие «Выпадение герба при бросании монеты». Но для возможности возникновения этого события следует произвести опыт, состоящий в бросании монеты. Совокупность всех условий, при которых возможна реализация случайного события, носит название случайного эксперимента или случайного опыта. События обозначаем заглавными латинскими буквами: А, В, С, D,… Некоторые из случайных событий можно разбить на более простые события.   Те события, которые нельзя разбить на другие более простые события, называются элементарными событиями или элементарными исходами случайного эксперимента. Совокупность всех элементарных исходов эксперимента носит название «множество (или пространство) всех элементарных исходов случайного эксперимента».   Обозначение: Ω = { ω1, ω2, … , ωn} Мы будем рассматривать задачи с элементарными исходами, которые являются равновозможными. Не всегда число элементарных исходов конечно, т. е. Ω может состоять из бесконечного числа исходов. Те элементарные исходы, при которых реализуется событие А, называются элементарными исходами, благоприятствующими наступлению событию А или просто благоприятными исходами.
Продолжить чтение
Простейшие вероятностные задачи
Простейшие вероятностные задачи
Простейшие вероятностные задачи. Ребята, сегодня мы переходим к изучению элементов теории вероятностей. Так что же такое теория вероятности? Теория вероятности – раздел математики занимающийся поиском закономерностей случайностей. Заметим, что теория вероятности как раздел математики сформировался не, так и давно, до начала ХХ века это считалось разделом физики. Различного рода случайности встречаются вокруг нас всюду. Начиная с элементарного подбрасывания монетки, заканчивая гораздо более сложными вещами, например, давайте вспомним знаменитый роман М.А. Булгакова “Мастер и Маргарита” и его “Аннушку с маслицем и Берлиозом”, с виду все произошло случайно, но так ли это на самом деле, если знать все подробности? Так вот, нет ничего более “Стабильного”, “Постоянного” или как говорят во взрослой математике “Детерминированного” чем теория вероятности. В рамках математической задачи, мы предполагаем, что все возможные исходы описаны и ни каких случайностей невозможно. Давайте рассмотрим самый простой пример с подбрасыванием монетки. Простейшие вероятностные задачи. В реальной жизни при подбрасывании монетки может произойти практически что угодно, монетка может упасть и ребром, например в траву, может и вовсе не упасть, кто-нибудь поймает и унесет с собой, и многие другие факторы, которые принято называть случайными. Так вот при построении математической задачи подбрасывания монеты мы строго оговариваем условия нашего эксперимента, договариваемся, что монетка симметричная и может упасть только орлом и решкой, падает на идеально ровную поверхность и многие другие моменты, которые должны быть оговорены. Если добавить “усложнения” к нашей задаче, то она, скорее всего, станет не решаемой в рамках школьной математики. Теория вероятности нашла свое применение практически во всех науках: квантовой физике, медицине, биологии, астрономии и многих других.
Продолжить чтение
Статистические оценки. Тема 9
Статистические оценки. Тема 9
План лекции: 9.1. Статистическая оценка 9.2. Точечные оценки 9.3. Интервальные оценки 9.4. Доверительный интервал для оценки математического ожидания нормального распределения при известной дисперсии 9.5. Доверительный интервал для оценки для оценки математического ожидания при неизвестной дисперсии 9.6. Доверительный интервал для оценки среднего квадратического отклонения нормального распределения математического ожидания при неизвестной дисперсии 9.1. Статистическая оценка Одной из центральных задач математической статистики является задача оценивания теоретического распределения случайной величины на основе выборочных данных. При этом часто предполагается, что вид закона распределения генеральной совокупности известен, но неизвестны параметры этого распределения, такие как математическое ожидание, дисперсия. Требуется найти приближенные значения этих параметров, то есть получить статистические оценки указанных параметров.
Продолжить чтение