Методические указания для студентов дневной формы обучения по дисциплине "Информатика" ( Основы теории вероятностей и математической статистики). Габдуллина О.Г. - 5 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ОГУ | Оренбург

Составители: 

Рубрика: 

8 Формула полной вероятности.
9 Вероятность гипотез. Формула Бейеса.
10 Формула Бернулли.
11 Повторение испытаний. Локальная теорема Лапласа.
12 Повторение испытаний. Интегральная теорема Лапласа.
2 Случайные величины. Законы распределения случайных
величин. Числовые характеристики непрерывных случайных
величин
2.1 Дискретные случайные величины. Законы биномиальный и
Пуассона. Числовые характеристики случайных величин
Фундаментальным понятием в теории вероятностей является понятие
случайной величины. Например, количество автомобилей подъезжающих к
городу в течение одного часа, подвержено колебаниям и принимает то или иное
значение в зависимости от многих обстоятельств. Число автомобилей данного
парка, вышедших из стоя в определенный период времени Т, также
представляет собой случайную величину и зависит от многих разных причин
(например, условий эксплуатации, носящий случайный характер).
Случайной величиной называется переменная величина, значения
которой зависят от случайных обстоятельств и для которой определена
функция распределения вероятностей.
Дискретная случайная величина - это случайная величина, которая может
принимать конечное или счетное множество возможных значений.Случайные
величины обозначают прописными буквами − X,Y,Z, а их возможные значения
− соответствующими строчными буквами x,y,z .
Законом распределения дискретной случайной величины называют
соответствие между возможными значениями и их вероятностями; его можно
задавать таблично, аналитически и графически.
Пусть производится n независимых испытаний, в каждом из которых
событие А может появиться либо не появиться. Вероятность наступления
события во всех испытаниях постоянна и равна p. Вероятность возможного
значения Х=к вычисляют по формуле Бернулли:
.)(
qnqk
nn
qpCkP
−
=
5
8 Формула полной вероятности.

9 Вероятность гипотез. Формула Бейеса.

10 Формула Бернулли.

11 Повторение испытаний. Локальная теорема Лапласа.

12 Повторение испытаний. Интегральная теорема Лапласа.



2 Случайные величины. Законы распределения случайных
величин. Числовые характеристики непрерывных случайных
величин

    2.1 Дискретные случайные величины. Законы биномиальный и
Пуассона. Числовые характеристики случайных величин

      Фундаментальным понятием в теории вероятностей является понятие
случайной величины. Например, количество автомобилей подъезжающих к
городу в течение одного часа, подвержено колебаниям и принимает то или иное
значение в зависимости от многих обстоятельств. Число автомобилей данного
парка, вышедших из стоя в определенный период времени Т, также
представляет собой случайную величину и зависит от многих разных причин
(например, условий эксплуатации, носящий случайный характер).
      Случайной величиной называется переменная величина, значения
которой зависят от случайных обстоятельств и для которой определена
функция распределения вероятностей.
      Дискретная случайная величина - это случайная величина, которая может
принимать конечное или счетное множество возможных значений.Случайные
величины обозначают прописными буквами − X,Y,Z, а их возможные значения
− соответствующими строчными буквами x,y,z .
      Законом распределения дискретной случайной величины называют
соответствие между возможными значениями и их вероятностями; его можно
задавать таблично, аналитически и графически.
      Пусть производится n независимых испытаний, в каждом из которых
событие А может появиться либо не появиться. Вероятность наступления
события во всех испытаниях постоянна и равна p. Вероятность возможного
значения Х=к вычисляют по формуле Бернулли:

                       Pn ( k ) = Cnk p q q n − q .



                                                                         5

Страницы