Головна

Класичне визначення ймовірності. Властивості ймовірності, що випливають з класичного визначення. Приклади.

  1.  E. підрахунку суми балів, визначення індексу ПМА за формулою.
  2.  Fast Ethernet як розвиток класичного Ethernet'а
  3.  I Розрахунок витрат для визначення повної собівартості вироби (роботи, послуги), визначення рентабельності його виробництва
  4.  I. Яке визначення найбільш повно виражає сутність програмованого навчання?
  5.  I. Будова і властивості металів.
  6.  II. Жири (ацілгліцероли). Їх структура, класифікація і властивості
  7.  III. Олігосахариди. Їх будова, властивості, представники

Ймовірністю події А називають відношення числа сприятливих цій події результатів до загального числа всіх рівно можливих несумісних елементарних фіналів, що утворюють повну групу. Отже, ймовірність події А визначається формулою: Р (А) = т / п,

де т - Число елементарних фіналів, що сприяють А; п - число вcex можливих елементарних фіналів випробування.

Тут передбачається, що елементарні результати несумісні, рівноможливими і утворюють повну групу.

властивості:

1. ймовірність достовірної події дорівнює 1, т. Е якщо подія достовірно, то все елементарні результати сприяють події (m = n і P (A) = 1)

2. ймовірність неможливого події дорівнює 0, т. Е. Жоден з елементарних фіналів сприяє події (р (А) = 0)

3. ймовірність випадкових позитивних подій - позитивне число від 0 до 1. (0 тп, значить, 0

приклад:

Нехай в урні міститься 6 однакових, ретельно перемішаних куль, причому 2 з них - червоні, 3 сині і 1 - білий. Яка можливість вийняти навмання з урни кольорова куля?

Рішення: всього елементарних фіналів 6, з них 5 сприяють події А, отже ймовірність того, що витягнутий куля виявиться кольоровим дорівнює р (А) = 5/6 це число дає ту кількісну оцінку ступеня можливості появи кольорового кулі, яку потрібно було знайти.

 Перевірка гіпотези про нормальний розподіл. Критерій згоди Пірсона. |  Залежні і незалежні СВ. Кореляційний момент і коефіцієнт кореляції. Коррелированность і незалежність.


 Предмет і основні визначення теорії ймовірностей. Предмет і основні завдання математичної статистики. |  Формула повної ймовірності. Формула Бейеса. |  Варіаційний ряд вибірки і емпірична функція розподілу. |  Квиток № 6. |  Числові характеристики випадкових величин. Початкові і центральні моменти. Асиметрія і ексцес. |  Порівняння емпіричних і теоретичних розподілів, вирівнювання емпіричного розподілу. |  Порівняння двох дисперсій нормальних генеральних сукупностей. |  Біноміальний розподіл. Найімовірніше число настання подій |  Рівномірний розподіл. Визначення константи, математичного очікування, дисперсії. |  Статистичний критерій перевірки нульової гіпотези. Спостережуване значення критерію. Критична область. Область прийняття гіпотези. Критичні точки. |

© 2016-2022  um.co.ua - учбові матеріали та реферати