Изучает закономерности массовых случайных явлений.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Вероятности случайных событий. Теория вероятностей математическая наука, изучающая закономерности случайных явлений.
Advertisements

Теория вероятностей и математическая статистика Лекция 1. Введение. Основные понятия теории вероятностей. Элементы комбинаторики.
ТТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ. Основные понятия Событием называется всякий факт, который может произойти или не произойти в результате опыта. События называются.
Вопросы по ТВиМС. 1.Предметом теории вероятностей является? Изучение вероятностных закономерностей массовых однородных случайных событий.
Элементы теории вероятности и математической статистики Теория вероятностей возникла как наука из убеждения, что в основе массовых случайных событий лежат.
Минаева Татьяна Александровна Демьяненко Ирина Николаевна.
Презентация по теме: Основы теории вероятностей
1 Теоремы сложения и умножения вероятностей. 2 Терминология Ω – множество всех возможных исходов опыта. ω – элементарное событие (неразложимый исход опыта).
Ст. преп., к.ф.м.н. Богданов Олег Викторович 2010 Элементы теории вероятности.
Кафедра медицинской и биологической физики Тема: Элементы теории вероятностей лекция 10 для студентов 1 курса обучающихся по направлению подготовки
Математическая статистика Случайные величины. Случайной называется величина, которая в результате испытания может принять то или иное возможное значение,
Теоретический учебный материал по дисциплине «Математика и информатика» Кто боится будущих неудач, тот сам ограничивает поле своей деятельности. Неудачи.
Кафедра математики и моделирования Старший преподаватель Е.Г. Гусев Курс «Высшая математика» Лекция 12. Тема: Теоремы сложения и умножения вероятностей.
Элементы математической статиститки. Статистика – дизайн информации.
Теория вероятностей раздел математики, изучающий закономерности случайных явлений: случайные события, случайные величины, их свойства и операции над ними.
Общие понятия вероятности и статистики Материалы к семинару.
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА Предмет и методы Лекция 2.
Основные понятия теории вероятностей Лекция 12. План лекции Случайные события и их классификация. Алгебра событий. Классическое и статистическое определение.
Классическое определение теории вероятности Работу выполнила ученица 9 «Б» класса Антонова Валерия.
Лекция 2 – Идентификация закона распределения вероятностей одномерной случайной величины 2.1. Основные определения 2.2. Этапы обработки данных одномерной.
Транксрипт:

изучает закономерности массовых случайных явлений

Событие – результат проведения опыта. Событие достоверное (которое обязательно произойдет) невозможное (которое ни за что не произойдет) случайное (которое может произойти, а может не произойти)

События А и В называются несовместными, если появление одного из них исключает появление другого. В противном случае события совместны. События А 1,…, А n образуют полную группу попарно несовместных событий, если в результате опыта обязательно произойдет одно и только одно из них.

Если из n равновозможных исходов опыта событию А благоприятствуют m исходов, то вероятность события А равна: 0 Р (А) 1 Р = 1 – достоверное событие Р = 0 – невозможное событие

Сложение и умножение вероятностей Вероятность события В называется условной Р (В / А), если она вычислена при условии, что событие А произошло. Произведением событий А и В называется событие, заключающееся в том, что произойдет и событие А, и событие В. Суммой событий А и В называется событие, заключающееся в том, что произойдет хотя бы одно из событий А и В.

Теорема 1. Р ( АВ ) = Р ( А ) Р ( В / А ) = Р ( В ) Р ( А / В ) Если события А и В независимы, то Р ( АВ ) = Р ( А ) Р ( В ) Теорема 2. Р ( А + В ) = Р ( А ) + Р ( В ) – Р ( АВ ) Если события А и В несовместны, то Р ( А + В ) = Р ( А ) + Р ( В )

Формула полной вероятности Пусть событие А может произойти только при одной из гипотез Н 1,…, Н n, образующих полную группу попарно несовместных событий. Тогда вероятность события А:

Формула Байеса В формуле полной вероятности предполагается, что заранее известны вероятности гипотез. Как изменятся вероятности гипотез, если в результате опыта событие произошло?

- наука, изучающая методы сбора, систематизации, обработки и использования статистических данных для получения научно обоснованных выводов и принятия решений

Для определения характеристик некоторого множества объектов делается выборка из этого множества, определяются характеристики выбранных элементов, и по ним делается вывод о характеристиках всего множества. Если при исследовании объект уничтожается (например, испытание снарядов), то нет смысла исследовать все объекты. Исследуются несколько наугад выбранных объектов и делается заключение.

Порядок исследования 1. Проводится наблюдение. Результаты наблюдений заносятся в таблицу исходных данных. 2. Результаты упорядочиваются по возрастанию – вариационная таблица.

3. Таблица частот: Если объем выборки большой и количество результатов велико, их делят на частотные интервалы. xixi nini x i – значение наблюдаемой характеристики; n i – частота (сколько раз встречается значение x i ) [x i-1 ; x i ] nini ωiωi n i – кол-во значений, попавших в i-й интервал); – среднее значение интервала; ω i - относительная частота:

По таблице частот строятся наглядные формы представления: 4. Полигон частот. 5. Гистограмма. х 0 х 0 х 1 х 1 х 2 х 2 х 3 х 3 n1n1 n2n2 n3n3

хnхn х 1 х 1 х 2 х 2 х 3 х 3 ω1ω1 ω2ω2 ω3ω Статистическая функция распределения.

Основные характеристики выборки 1. Среднее арифметическое (математическое ожидание) 2. Дисперсия (рассеивание) 3. Размах 4. Среднее геометрическое По таблице частот: