Исследование событий
Событие как факт, который может произойти или не произойти в результате эксперимента. Эксперимент как модель производимых экспериментов, результаты которых невозможно заранее предсказать. Типы событий и действия над ними. Диаграммы Эйлера-Венна.
Рубрика | Математика |
Вид | курсовая работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 30.01.2014 |
Размер файла | 174,9 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Введение
Случай, случайность -- с ними мы встречаемся повседневно: случайная встреча, случайная поломка, случайная находка, случайная ошибка. Этот ряд можно продолжать бесконечно. Казалось бы, тут нет места для математики--какие уж законы в царстве Случая! Но и здесь наука обнаружила интересные закономерности - они позволяют человеку уверенно чувствовать себя при встрече со случайными событиями.
Как наука теория вероятности зародилась в 17в. Возникновение понятия вероятности было связано как с потребностями страхования, получившего значительное распространение в ту эпоху, когда заметно росли торговые связи и морские путешествия, так и в связи с запросами азартных игр. Слово «азарт», под которым обычно понимается сильное увлечение, горячность, является транскрипцией французского слова hazard, буквально означающего «случай», «риск». Азартными называют те игры, а которых выигрыш зависит главным образом не от умения игрока, а от случайности. Схема азартных игр была очень проста и могла быть подвергнута всестороннему логическому анализу. Первые попытки этого рода связаны с именами известных учёных--алгебраиста Джироламо Кардана (1501- 1576) и Галилео Галилея (1564--1642). Однако честь открытия этой теории, которая не только даёт возможность сравнивать случайные величины, но и производить определенные математические операции с ними, принадлежит двум выдающимися ученым - Блезу Паскалю (1623--1662) и Пьеру Ферма. Ещё в древности было замечено, что имеются явления, которые обладают особенностью: при малом числе наблюдений над ними не наблюдается никакой правильности, но по мере увеличения числа наблюдений всё яснее проявляется определенная закономерность.
1. Определение и типы событий
Основополагающими понятиями в теории вероятностей являются понятие события и эксперимента.
Событие - это всякий факт, который может произойти или не произойти в результате эксперимента.
Эксперимент в теории вероятностей представляет собой идеализированную модель реально производимых экспериментов, результаты которых невозможно заранее предсказать. Несмотря на это случайное событие подчиняется довольно строго математике. Результат большого числа случайных событий перестает быть случайным и может быть предсказан с высокой точностью. В этом смысле, предметом теории вероятностей является изучение вероятных закономерностей большого числа однородных случайных явлений.
Наблюдаемые события можно разделить на три вида: достоверные, невозможные и случайные.
Вероятность - есть мера случайности события, мера возможности событию произойти или не произойти.
Событие называется достоверным, если оно обязательно произойдет в результате эксперимента.
Событие называется невозможным, если оно обязательно не произойдет в результате эксперимента.
Событие называется случайным, если при осуществлении ряда условий оно может либо произойти, либо не произойти.
Совместные события - события, при появлении одного из которых не исключается появление другого события. Несовместные события -- события, при появлении одного из которых исключается появление другого.
События называются единственно возможными, если появление в результате эксперимента одного и только одного из них является достоверным событием.
Очевидно, единственно возможные события являются попарно несовместными.
События называются равновозможными, если можно считать, что ни одно из них не является более возможным, чем другие.
Элементарным исходом называется каждый из возможных результатов эксперимента.
Независимые события -- события, наступление одного из которых не влияет на возможность наступления другого.
Зависимые события -- события, наступление одного из которых влияет на возможность наступления другого.
Полной группой называется совокупность единственно возможных событий испытания.
Сумма вероятностей всех событий в группе всегда равна 1.
При рассмотрении экспериментов не учитываются маловероятностные исходы. События из полной группы должны быть равновозможными, т.е. нет предпосылок считать, что одно из них наступит скорее другого. Элементарные события обозначим , полная группа событий . Тогда любое событие A может быть представлено подмножеством множества .
Противоположными называются два единственно возможных события, образующих полную группу. Если одно из двух противоположных событий обозначено через , то другое обозначают .
Примеры. 1. Выпадения орла или решки при подбрасывании монеты являются противоположными событиями. 2. Попадание и промах при стрельбе по мишени -- противоположные события.
Рассмотрим несколько примеров событий. 1. Опыт - бросание монеты; событие A - появление герба. 2. Опыт - бросание трех монет; событие B - появление трех гербов. 3. Опыт - передача группы из n сигналов; событие C - искажение хотя бы одного из них. 4. Опыт - выстрел по мишени; событие D - попадание. 5. Опыт - вынимание наугад одной карты из колоды; событие Е - появление туза. 6. Тот же опыт, что в примере 5; событие F - появление карты червонной масти.
Рассматривая перечисленные в наших примерах события A,B,C, видим, что каждое из них обладает какой-то степенью возможности - одни большей, а другие меньшей, причем для некоторых из них мы сразу можем решить, какое из них более, а какое менее возможно. Например событие A более возможно (вероятно), чем B, а событие F более возможно, чем Е.
Пример. Для каждого из событий определить, каким оно является - невозможным, достоверным или случайным:
а) из списка 9 класса выбрали одного ученика и это - мальчик;
б) из списка 9 класса выбрали одного ученика и это - девочка;
в) из списка 9 класса выбрали одного ученика и ему - 14 месяцев;
г) из списка 9 класса выбрали одного ученика и ему больше двух лет;
д) измерили стороны треугольника и сумма двух из них оказалась меньше длины третьей стороны.
Решение.
Случайные - а, б
Достоверные - г
Невозможные - в, д
Пример. Для каждого из описанных событий определите, каким оно является: невозможным, достоверным или случайным.
Из 25 учащихся класса двое справляют день рождения: 1) 30 января; 2) 30 февраля.
Решение:
Событие, заключающееся в том, что двое из 25 учащихся родились 30 января - случайное, оно может произойти, а может и не произойти (все зависит от состава группы из 25 учащихся).
Второе событие - невозможное, поскольку даты 30 февраля не существует, следовательно, никто из учащихся не мог родиться в такой день
Пример. Назовите событие, противоположное данному:
1) при бросании монеты выпала решка;
2) Алеша вытащил выигрышный билет в розыгрыше лотереи;
3) в нашем классе все умные и красивые;
4) мою соседку по парте зовут или Таня, или Аня;
5) явка на выборы была от 40% до 47%;
6) сегодня хорошая погода.
Решение.
1) при бросании монеты выпал орёл;
2) Алеша вытащил невыигрышный билет в розыгрыше лотереи;
3) в нашем классе все глупые и некрасивые;
4) мою соседку по парте зовут не Таня и не Аня;
5) явка на выборы была менее 40% или более 47%
6) сегодня плохая погода
Пример. В мешке лежат 10 шаров: 3 синих, 3 белых и 4 красных. Охарактеризуйте следующее событие как достоверное, невозможное или случайное;
1) из мешка вынули 4 шара, и все они синие;
2) из мешка вынули 4 шара, и все они красные;
3) из мешка вынули 4 шара, и все они оказались разного цвета;
4) из мешка вынули 4 шара, и среди них не оказалось шара черного цвета.
Решение:
1) Событие невозможное, так как в мешке только 3 синих шара; четыре вынуть нельзя.
2) Событие случайное, может произойти, может и не произойти.
3) Событие невозможное, так как в мешке лежат шары только трех разных цветов.
4) Событие достоверное, так как в мешке нет шаров черного цвета.
Пример. Событие В - в результате стрельбы по мишени хотя бы одна пуля попала в цель. Что означает событие ?
Решение:
Событие можно описать так: "в результате стрельбы по мишени ни одна пуля не попала в цель". Оно означает, что все пули попали мимо цели.
Ответ: противоположное событие.
Пример. Из событий: 1) «идёт дождь»; 2) «на небе нет ни облака»; 3) «наступило лето» - составить всевозможные пары и выявить среди них пары совместных и пары несовместных событий.
Решение: «идёт дождь» - «на небе нет ни облачка» - несовместные;
«наступило лето» - «на небе нет ни облачка» и «наступило лето» - «идёт дождь» - совместные.
Пример. Из событий: 1) «наступило утро»; 2) «сегодня по расписанию 6 уроков»; 3) «сегодня 1 января»; 4) «температура воздуха в Мариинске +30С» - составить всевозможные пары и выявить среди них пары совместных и пары несовместных событий.
Решение: «сегодня 1 января» - «температура воздуха в Мариинске +30С»; «сегодня по расписанию 6 уроков» - «температура воздуха в Мариинске +30С»; «сегодня 1 января» - «сегодня по расписанию 6 уроков» - несовместные; «наступило утро»- «сегодня 1 января»; «наступило утро» - «температура воздуха в Мариинске +30С»; «наступило утро» - «сегодня по расписанию 6 уроков» - совместные.
Пример. Укажите события, противоположные данным: а) на кубике выпало 1; б) Света получила на экзамене «5»; в) после ночи наступает утро?
Решение. a) На кубике выпало от 2 до 6;
б) Света сдала экзамен не на “отлично”;
в) После утра наступает ночь?
Пример. Из полной колоды карт вынимается одна карта. Выяснить, являются совместными или несовместными события:
1) «вынута карта красной масти» и «вынут валет»;
2) «вынут король» и «вынут туз».
Решение. 1) Совместны, т.к. может быть вытянут валет красной масти;
2) Несовместны, т.к. вытянута только одна карта.
Любое случайное событие обладает какой-то степенью возможности, которую в принципе можно измерить численно. Чтобы сравнивать события по степени их возможности, нужно связать с каждым из них какое-то число, которое тем больше, чем больше возможность события. Это число мы и назовем вероятностью события.
Вероятностью события А называется отношение числа благоприятных исходов к общему числу всех элементарных исходов испытания, если все исходы равновозможны (классическое определение вероятности). Формулой
это определяется так:
,
где m - число элементарных исходов, благоприятных событию A; n - число всех возможных элементарных исходов.
Из определения вероятности вытекают следующие свойства:
а) вероятность достоверного события равна единице;
б) вероятность невозможного события равна нулю;
в) вероятность случайного события есть положительное число, заключенное между нулем и единицей;
г) вероятность суммы двух несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий:
Очень большую роль в применении вероятностных методов играют практически достоверные и практически невозможные события.
Событие A называется практически невозможным, если его вероятность не в точности равна нулю, но очень близка к нулю:
Пример: 32 буквы разрезной азбуки смешали между собой; наугад вынимается одна карточка, стоящая на ней буква записывается, карточка возвращается обратно и смешивается с другими. Такой опыт производится 25 раз. Событие A состоит в том, что после 25 выниманий мы запишем первую строчку "Евгения Онегина": "Мой дядя самых честных правил".
Событие A не является физически невозможным, но вероятность его настолько мала, что событие с такой вероятностью можно смело считать практически невозможным.
Аналогично, практически достоверным является событие, вероятность которого не в точности равна единице, но очень близка к единице: .
Пример: В ящике 10 пронумерованных шаров с номерами от 1 до 10. Вынули один шар. Какова вероятность того, что номер вынутого шара не превышает 10?
Решение. Так как номер любого шара, находящегося в ящике, не превышает 10, то число случаев, благоприятствующих событию А, равно числу всех возможных случаев, т.е. m = n = 10 и Р(A) = 1. В этом случае событие А достоверно.
Пример: В урне 15 шаров: 5 белых и 10 чёрных. Какова вероятность вынуть из урны синий шар?
Решение. Синих шаров в урне нет, т.е. m = 0, а n = 15. Следовательно,
Р(A) = 0/15 = 0. В данном случае событие А - невозможное.
Пример. В урне 12 шаров: 3 белых, 4 чёрных и 5 красных. Какова вероятность
вынуть из урны чёрный шар?
Решение. Здесь m = 4, n = 12 и Р(A) = 4/12 = 1/3.
Пример. При перевозке ящика, в котором содержались 21 стандартная и 10 нестандартных деталей, утеряна одна деталь, причем неизвестно какая. Наудачу извлеченная (после перевозки) из ящика деталь оказалась стандартной. Найти вероятность того, что была утеряна: а) стандартная деталь; б) нестандартная деталь.
Решение. а) Извлеченная стандартная деталь, очевидно, не могла быть утеряна; могла быть потеряна любая из остальных 30 деталей (21 + 10--1=30), причем среди них было 20 стандартных (21-1=20). Вероятность того, что была потеряна стандартная деталь, Р = 20/30 = 2/3.
б) Среди 30 деталей, каждая из которых могла быть утеряна, было 10 нестандартных. Вероятность того, что потеряна нестандартная деталь, Р = 10/30= 1/3.
Непосредственный подсчёт случаев, благоприятствующих данному событию, может оказаться затруднительным. Поэтому для определения вероятности события бывает выгодно представить данное событие в виде комбинации некоторых других, более простых событий. Приведём теоремы, с помощью которых можно по вероятностям одних случайных событий вычислять вероятности других случайных событий, каким - либо образом связанных с первыми.
Теорема 1. Пусть А и В - два несовместных события. Тогда вероятность того, что осуществится хотя бы одно из этих двух событий, равна сумме их вероятностей:
Пример. Стрелок стреляет в мишень. Вероятность выбить 10 очков равна 0,3, а вероятность выбить 9 очков равна 0,6. Чему равна вероятность выбить не менее 9 очков?
Решение. Событие А «выбить не менее 9 очков» является объединением событий В - «выбить 10 очков» и С - «выбить 9 очков». При этом события В и С несовместны, так как нельзя одним выстрелом выбить сразу и 9, и 10 очков.
Поэтому по теореме 1 имеем:
P(A)=P(B)+P(C)=0,3+0,6=0.9.
Теорема 2. Для любого события А имеем:
Пример. Берётся наудачу трёхзначное натуральное число от 100 до 999. Какова вероятность того, что хотя бы две его цифры совпадают?
Решение. Опыт здесь состоит в том, что наудачу выбирается натуральное число от 100 до 999 и смотрят, есть ли у него совпадающие цифры. События «взяли наудачу число N» (N= 100, 101, …, 999) равновероятны (в этом смысл слова «наудачу» ) и образуют множество исходов этого опыта. Число исходов n=900. Нас интересует событие А - «у выбранного числа совпадают хотя бы две цифры». Проще, однако, подсчитать вероятность противоположного события - «у выбранного числа все цифры различны». Каждое такое число есть размещение без повторений из 10 цифр по 3, не имеющее первым элементом нуль. Следовательно, (из числа всех трёхэлементных размещений без повторений надо вычесть число тех, у которых на первом месте стоит нуль) и . Тогда по теореме 2: P(A)=1-P()=0,28.
Пример. В урне, содержащей n шаров белого, красного и чёрного цвета, находится k белых шаров и L красных. Какова вероятность вынуть шар не чёрного цвета?
Решение. Если событие А состоит в появлении белого, а событие В - красного шара, то появление шара не чёрного цвета означает появление либо белого, либо красного шара. Так как по определению вероятности
P(A)=k/n, P(B)=L/n,
То по теореме сложения вероятность появления шара не чёрного цвета равна:
P(A U B)=k/(n+L)/n=(k+L)/n.
Эту задачу можно решить и так. Пусть событие С состоит в появлении чёрного шара. Число чёрных шаров равно , так что
.
Появление шара не чёрного цвета является противоположным событием , поэтому на основании указанного выше следствия из теоремы сложения имеем:
, как и раньше.
Пример. В денежно - вещевой лотерее на серию в 1000 билетов приходится 120 денежных и 80 вещевых выигрышей. Какова вероятность какого - либо выигрыша на один лотерейный билет?
Решение. Если обозначить через А событие, состоящее в выпадении денежного выигрыша, и через В -- вещевого, то из определения вероятности следует P(A)=120/1000=0,12; P(B)=80/1000=0,08. Интересующее нас событие представляет , поэтому из теоремы сложения вытекает:
.
Таким образом, вероятность какого - либо выигрыша равна 0,2.
событие эксперимент эйлер
2. Действия над событиями (алгебра событий)
Так как событие отождествляется с множеством, то над событиями можно совершать все операции, выполняемые над множествами. В частности, определены следующие операции и отношения между событиями.
Событие С, состоящее в наступлении хотя бы одного из событий А и В, называется суммой или объединением событий A и В и обозначается или .
Суммой или объединением нескольких событий называется событие С, состоящее в осуществлении хотя бы одного из событий : , или
Пример. Если событие А -- появление пяти очков при бросании игральной кости, а В -- шести очков, то событие С = А + В -- появление не менее пяти очков.
Пример. Опишите, в чем состоит сумма следующих несовместных событий:
1) Учитель вызвал к доске ученика (событие А), ученицу (событие В).
2) "Родила царица в ночь, не то сына (событие А), не то дочь (событие В):".
3) Случайно выбранная цифра меньше 5 (событие А), больше 6 (событие В).
4) Из 10 выстрелов в цель попали ровно 7 раз (событие А), не больше 6 раз (событие В).
Решение:
1) Учитель вызвал к доске ученика или ученицу (АВ).
2) Царица родила сына или дочь (АВ).
3) Случайно выбранная цифра меньше 5 или больше 6 (АВ, то есть это одна из цифр 0,1,2,3,4,7,8,9).
4) Из десяти выстрелов в цель попали не более 7 раз (АВ, то есть число попаданий 0,1,2,3,4,5,6 или 7 раз).
Ответ: 4 сложных события, являющиеся суммой двух несовместных событий.
Событие С, состоящее в том, что событие А произошло, а событие В не произошло, называется разностью событий A и В и обозначается С = А\В или С = А - В.
Пример. При бросании игральной кости событие А означает выпадение четного числа очков, событие В -- выпадение не менее 3 очков (т.е. 3, 4, 5 или 6). Тогда состоит в выпадении «двойки», -- в выпадении «тройки» или «пятерки».
Событие С, состоящее в одновременном осуществлении событий А и В, называется произведением или пересечением (совмещением) событий А и В и обозначается или .
Произведением или пересечением нескольких событий называется событие С, состоящее в одновременном осуществлении событий :
, или
Пример. Победитель соревнования награждается: призом (событие А), денежной премией (событие В), медалью (событие С). Что представляют собой события: а) А + В, б) ABC, в) ?
Решение: а) Событие А + В состоит в награждении победителя или призом, или премией, или и тем и другим.
б) Событие ABC состоит в награждении победителя одновременно и призом, и премией, и медалью.
в) Событие состоит в награждении победителя одновременно и призом, и премией без выдачи медали
Событие означает, что произошло событие В и не произошло событие А.
Событие означает, что ни А, ни В не произошло.
Если событие А не может произойти, если не произошло событие В, т.е. событие А влечет за собой событие В, то пишут А ? В. В этом случае каждая точка события А содержится в событии В. С другой стороны, говорят, что событие В является следствием события А и пишут В ? А.
Если А ? В и В ? А, то события А и В называют равносильными и пишут А = В.
События А и В называют несовместными, если АВ = .
События А и В называются противоположными, если =В. Очевидно в этом случае .
Если I - пространство элементарных событий, то I - А = , I - достоверное событие.
Равенство АВ = ? означает то же самое, что и А ? и В ? .
Событие А - АВ означает, что произошло событие А, не произошли одновременно события А и В. Поэтому .
Примеры. 1. Событие А -- извлечение из колоды карт карты пиковой масти, событие В -- извлечение из колоды дамы. Тогда событие С =АВ -- извлечение из колоды дамы пик. 2. Событие -- выпадение «шестерки» при бросании игральной кости, событие -- выпадение четного числа очков, а событие -- выпадение числа очков, большего двух. Тогда есть выпадение 2, 3, 4, 5 или 6 очков, а событие -- выпадение 6 очков.
Для сложения и умножения событий имеют место следующие свойства:
1. Коммутативность:
А + В = В + А, АВ = ВА.
2. Ассоциативность:
А + (В + С) = (А +В) + С, А(ВС) = (АВ)С.
3. Дистрибутивность:
A(B + C) =АВ + АС.
Законы де Момргана (правила де Момргана) -- логические правила, связывающие пары логических операций при помощи логического отрицания. Открыты шотландским математиком Огастесом де Морганом. Огастес де Морган первоначально заметил, что в классической логике высказываний справедливы следующие соотношения:
Рассмотрим различные способы доказательства законов де Моргана:
1) Аналитический
Событие означает, что произойдет хотя бы одно из слагаемых событий А или В. Ему противоположное означает, что не произойдет ни А, ни В, т. е. произойдут оба противоположных события и вместе, следовательно произойдет их произведение .
Пример. Используя законы Де-Моргана, произвести двойное отрицание суждения, которое звучит следующим образом:
«Он повернет налево или направо».
Решение. Так как здесь использован союз «или», то это дизъюнкция.
Согласно закону Моргана, отрицание дизъюнкции является конъюнкцией отрицаний:
= ,
т.е. двойное отрицание суждения «он повернет налево или направо» будет звучать, как «Неверно, что он не повернет налево и не повернет направо».
Пример. Какое логическое выражение равносильно выражению
1)
2)
3) A + ВС
4) А В + С
Решение.
Логические выражения называются равносильными, если при любых значениях, входящих в них переменных, значения этих выражений равны.
Преобразуем выражение в соответствии с законом де Моргана: ,поэтому правилен ответ под номером 1.
Пример. Упростить:
Решение.
Применим закон де Моргана:
Пример. Упростить:
Решение. В данном случае воспользуемся законом двойного отрицания.
(раскроем одно отрицание) (перемножим первую и вторую скобки, упростим, а третью пока оставим без изменения) (перемножим скобки и упростим) (раскроем по закону де Моргана)
3. Диаграммы Эйлера-Венна
С помощью диаграмм Эйлера-Венна можно геометрически представить операции над множествами событий Построение диаграммы заключается в изображении большого прямоугольника, представляющего универсальное множество U, а внутри его - кругов (или каких-нибудь других замкнутых фигур), представляющих множества. Фигуры должны пересекаться в наиболее общем случае, требуемом в задаче, и должны быть соответствующим образом обозначены. Точки, лежащие внутри различных областей диаграммы, могут рассматриваться как элементы соответствующих множеств. Имея построенную диаграмму, можно заштриховать определенные области для обозначения вновь образованных множеств.
Операции над множествами рассматриваются для получения новых множеств из уже существующих.
Определение. Объединением множеств А и В называется множество, состоящее из всех тех элементов, которые принадлежат хотя бы одному из множеств А, В:
Определение. Пересечением множеств А и В называется множество, состоящее из всех тех и только тех элементов, которые принадлежат одновременно как множеству А, так и множеству В:
Определение. Разностью множеств А и В называется множество всех тех и только тех элементов А, которые не содержатся в В:
Определение. Симметрической разностью множеств А и В называется множество элементов этих множеств, которые принадлежат либо только множеству А, либо только множеству В:
Определение. Абсолютным дополнением множества А называется множество всех тех элементов, которые не принадлежат множеству А:
Заключение
В ходе выполнения работы, мною было рассмотрено понятие событий и операций над ними. В данных главах я дал определения событий и их типов, указал, какие действия можно совершать над событиями, попутно показав их на диаграммах Эйлера-Венна, на примерах рассмотрел практическое решение вероятностных задач на события.
События и их вероятности практически окружают нас везде и даже невозможно представить, что может быть без их участия. Я думаю, что моя курсовая работа окажется интересным материалом для студентов и преподавателей, которые захотят по своей воле или нет погрузиться в этот загадочный и интересный мир событий теории вероятностей.
Литература
1. Павлов С.В. - Теория вероятностей и математическая статистика
2. Новосибирский Государственный Аграрный Университет Инженерный Институт - Учебное пособие Теория вероятностей и математическая статистика
3. Гмурман В. Е. - Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. Изд. 3
4. http://lvf2004.com - Дискретная математика электронный учебник
5. http://ru.wikipedia.org
6. Л.В. Рунов - Методические указания по высшей математике ч. 8 по теме: «Алгебра событий»
7. Ю.Д. Максимов - Теория вероятностей, детализированный конспект
8. В. Н. Студенецкая - Решение задач по статистике, комбинаторике и теории вероятностей.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Формулировка и доказательство теоремы о сложении вероятностей двух несовместных событий. Следствие теоремы в случае, когда события составляют полную группу несовместных событий, и в случае противоположных событий. Примеры вычисления вероятности событий.
презентация [77,5 K], добавлен 01.11.2013Опыт со случайным исходом. Статистическая устойчивость. Понятие вероятности. Алгебра событий. Принцип двойственности для событий. Условные вероятности. Формулы сложения и умножения вероятностей. Формула Байеса. Пространство элементарных событий.
реферат [402,7 K], добавлен 03.12.2007Изобретение Леонардом Эйлером геометрической схемы, с помощью которой можно изобразить отношения между подмножествами. Изучение частного случая кругов Эйлера — диаграммы Эйлера—Венна, изображающей все 2^n комбинаций n свойств (конечную булеву алгебру).
презентация [595,0 K], добавлен 16.02.2015Методы планирования многофакторных экспериментов и преимущества их использования. Математическое планирование эксперимента и его основные направления. Пример применения метода дробного факторного эксперимента. Расчет коэффициентов уравнения регрессии.
курсовая работа [26,7 K], добавлен 13.05.2014Характеристика полной группы событий как совокупность всех возможных результатов опыта. Способы определения вероятности событий в задачах разного направления. Нахождение вероятности количества нестандартных деталей. Построение функции распределения.
задача [37,9 K], добавлен 19.03.2011Пространство элементарных событий. Понятие совместных и несовместных событий и их вероятностей. Плотность распределения вероятностей системы двух случайных величин. Числовые характеристики системы. Закон генеральной совокупности и его параметры.
контрольная работа [98,1 K], добавлен 15.06.2012Пространство элементарных событий. Совместные и несовместные события. Плотность распределения вероятностей системы двух случайных величин. Эмпирическая функция распределения. Числовые характеристики случайной функции. Условие независимости двух событий.
контрольная работа [30,0 K], добавлен 15.06.2012Решение задач по определению вероятности событий, ряда и функции распределения с помощью формулы умножения вероятностей. Нахождение константы, математического описания и дисперсии непрерывной случайной величины из функции распределения случайной величины.
контрольная работа [57,3 K], добавлен 07.09.2010Вероятность события. Теоремы сложения и умножения событий. Теорема полной вероятности события. Повторные независимые испытания. Формула Бернулли, формула Пуассона, формула Муавра-Лапласа. Закон распределения вероятностей случайных дискретных величин.
контрольная работа [55,2 K], добавлен 19.12.2013Алгоритм построения многочлена Жегалкина по совершенной дизъюнктивной нормальной форме. Диаграмма Эйлера-Венна, изображение универсального множества и подмножества. Проверка самодвойственности, монотонности и линейности логической функции двух переменных.
контрольная работа [227,5 K], добавлен 20.04.2015