На головну

 Теорема додавання двох несумісних події. Теорема додавання двох спільних події. Сума ймовірностей протилежних події. |  Умовна ймовірність. Залежні і незалежні події. Теорема множення двох незалежних подій. Теорема множення двох залежних подій. |  Формула Бернуллі. Формула Пуассона. |  Найпростіший потік подій. Інтенсивність потоку. Формула Пуассона для обчислення ймовірностей появи найпростішого потоку. |  Закон розподілу дискретної випадкової величини (ДСВ). Ряд розподілу. Функція розподілу. Багатокутник розподілу. |  Математичне сподівання приблизно дорівнює середньому значенню СВ. |  Диференціальна функція розподілу НСВ. Властивості диференціальної функції НСВ. |  Властивості диференціальної функції НСВ |  Рівномірний розподіл і його застосування. |  Показовий розподіл і його застосування. |

Нормальний розподіл і її застосування.

  1.  B) розподіл і виробництво
  2.  BB.3.3.2 Нелінійне розподіл моменту
  3.  I. Розподіл навчального часу за темами та видами
  4.  II. Розподіл смуг радіочастот між радіослужбами 1 сторінка
  5.  II. Розподіл смуг радіочастот між радіослужбами 2 сторінка
  6.  II. Розподіл смуг радіочастот між радіослужбами 3 сторінка
  7.  II. Розподіл смуг радіочастот між радіослужбами 4 сторінка

Безперервна випадкова величина X має нормальний розподіл (закон Гаусса) з параметраміa і s, Якщо її щільність ймовірності має вигляд:

 , Де s> 0.

Графік диференціальної функції нормального закону НСВ X має вигляд:

позначимо через  безліч СВ, розподілених за нормальним законом з параметрами и  . Інтегральна функція розподілу нормальної СВ XIN(a; s) дорівнює

.

Графік інтегральної функції нормального закону НСВ X має вигляд:


1.Теорія імовірності

1. Елементарне подія. Повна група подій. Випадкова подія.

2. Достовірна подія. Неможливе подія. Протилежне подія. Несумісні і спільні події.

3. Класичне визначення ймовірностей. Геометричне визначення ймовірностей. Значення, що приймаються ймовірністю випадкової події.

4. Теорема додавання двох несумісних події. Теорема додавання двох спільних події. Сума ймовірностей протилежних події.

5. Умовна ймовірність. Залежні і незалежні події. Теорема множення двох незалежних подій. Теорема множення двох залежних подій.

6. Використання теорем додавання і множення ймовірностей для розрахунку ймовірності розриву електричного кола.

7. Формула повної ймовірності. Формула Байєса.

8. Формула Бернуллі. Формула Пуассона.

9. Найпростіший потік подій. Інтенсивність потоку. Формула Пуассона для обчислення ймовірностей появи найпростішого потоку.

Розділ 2.випадкові величини

10. Закон розподілу дискретної випадкової величини (ДСВ). Ряд розподілу. Функція розподілу. Багатокутник розподілу.

11. Числові характеристики ДСВ: математичне сподівання, дисперсія, середньоквадратичне відхилення, мода.

12. Закони розподілу ДСВ: біноміальний розподіл, гипергеометрическое розподіл.

13. Безперервна випадкова величина (МСВ). Інтегральна функція розподілу. Формула обчислення ймовірності того, що НСВ потрапляє в інтервал .

14. Диференціальна функція розподілу НСВ. Властивості диференціальної функції НСВ.

15. Числові характеристики НСВ: математичне сподівання, дисперсія, середньоквадратичне відхилення, мода, медіана.

16. Рівномірний розподіл і його застосування.

17. Показовий розподіл і його застосування.

18. Функція надійності. Показовий закон надійності. Імовірність відмови.

19. Нормальний розподіл і її застосування.



 Функція надійності. Показовий закон надійності. Імовірність відмови. |  Загальні методичні вказівки з вивчення курсу математики і правила виконання контрольних робіт
© um.co.ua - учбові матеріали та реферати