Статистическое определение вероятности - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Статистическое определение вероятности, слайд №1

Статистическое определение вероятности, слайд №2

Статистическое определение вероятности, слайд №3

Статистическое определение вероятности, слайд №4

Статистическое определение вероятности, слайд №5

Статистическое определение вероятности, слайд №6

Статистическое определение вероятности, слайд №7

Статистическое определение вероятности, слайд №8

Статистическое определение вероятности, слайд №9

Статистическое определение вероятности, слайд №10

Статистическое определение вероятности, слайд №11

Статистическое определение вероятности, слайд №12

Статистическое определение вероятности, слайд №13

Статистическое определение вероятности, слайд №14

Статистическое определение вероятности, слайд №15

Статистическое определение вероятности, слайд №16

Статистическое определение вероятности, слайд №17

Статистическое определение вероятности, слайд №18

Статистическое определение вероятности, слайд №19

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Статистическое определение вероятности. Доклад-сообщение содержит 19 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

§1.4.2. Статистическое определение вероятности

Слайд 2

Описание слайда:

Статистической вероятностью Р(А) события А называется относительная частота (А)=m/n Статистической вероятностью Р(А) события А называется относительная частота (А)=m/n появления m раз события А в n независимых испытаниях, т.е. Р(А) (А)=m/n. Свойства вероятности, вытекающие из классического определения вероятности, сохраняются и при статистическом определении. Недостаток статистического определения вероятности - неоднозначность статистической вероятности.

Слайд 3

Описание слайда:

Например: если относительная частота появления события А близка к числу 0.4, то в качестве вероятности события можно принять не только 0.4, но и 0.39; 0.41 и т.д. Например: если относительная частота появления события А близка к числу 0.4, то в качестве вероятности события можно принять не только 0.4, но и 0.39; 0.41 и т.д. Статистическое определение вероятности: Вероятностью события А называется величина, около которой группируются относительные частоты, этого события. Можно также сказать, что статистической вероятностью события А является величина, к которой стремится относительная частота при неограниченном числе испытаний.

Слайд 4

Описание слайда:

Для существования статистической вероятности события требуется: Для существования статистической вероятности события требуется: - возможность, хотя бы формально, производить неограниченное число испытаний, в каждом из которых событие А наступает или не наступает; - статистическая устойчивость частоты появления события А в различных сериях достаточного большого количества испытаний.

Слайд 5

Описание слайда:

§1.4.3. Геометрическое определение вероятности Рис.1 Рис.2 P(A)=l / L P(A)=Sq/SG. Если обозначать меру (длину, площадь, объем) области через mes, то вероятность попадания точки, поставленной наугад (в указанном выше смысле) в область d – часть области D, равна P(A)=mes d /mes D.

Слайд 6

Описание слайда:

В случае классического определения вероятности, если вероятность достоверного (невозможного) события равна 1 (0), справедливы и обратные утверждения (т.е., если вероятность события равна 0, то событие невозможно). При геометрическом определении вероятности обратные утверждения имеют место не всегда. (т.е. вероятность попадания поставленной наугад точки в одну определенную точку области D равна 0, однако это событие может произойти, т.е. не является невозможным). В случае классического определения вероятности, если вероятность достоверного (невозможного) события равна 1 (0), справедливы и обратные утверждения (т.е., если вероятность события равна 0, то событие невозможно). При геометрическом определении вероятности обратные утверждения имеют место не всегда. (т.е. вероятность попадания поставленной наугад точки в одну определенную точку области D равна 0, однако это событие может произойти, т.е. не является невозможным).

Слайд 7

Описание слайда:

§1.4.4. Аксиоматическое определение вероятности В системе аксиом, предложенной Колмогоровым А.Н., неопределяемыми понятиями являются элементарное событие и вероятность. Для определения вероятности введены следующие аксиомы: 1. Каждому событию Аi поставлено в соответствие действительное число 0Р(Аi) 1. Это число называется вероятностью события Аi. 2. Вероятность достоверного события равна 1, т.е. Р()=1.

Слайд 8

Описание слайда:

3. Вероятность наступления хотя бы одного А из попарно несовместных событий А1, А2,…, Аn равна сумме вероятностей этих событий: 3. Вероятность наступления хотя бы одного А из попарно несовместных событий А1, А2,…, Аn равна сумме вероятностей этих событий: P(A)=P(А1)+ P(А2)+…+ P(Аn). Объективное свойство вероятности проявляется только в массовом повторении испытания. Вероятность не может служить для оценки исхода отдельного испытания. Если вероятность события С равна 0,7, то это означает, что при массовом повторении испытания событие С будет появляться чаще, чем С. При этом отношение числа появлений события С к числу появления события С будет близко к 7:3.

Слайд 9

Описание слайда:

Принцип практической уверенности: Принцип практической уверенности: Если вероятность некоторого события А в данном опыте при выполнении условий Q невозможно мала (или, наоборот, близка к 1), то можно быть практически уверенным, что при однократном выполнении опыта с условиями Q событие А не произойдет (или, напротив, произойдет).

Слайд 10

Описание слайда:

ГЛАВА 2 ОСНОВНЫЕ ТЕОРЕМЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ

Слайд 11

Описание слайда:

§2.1. Теорема сложения вероятностей несовместных событий Теорема 2.1. Вероятность суммы несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий: Докажем теорему для схемы случаев. Доказательство проводится методом полной индукции.

Слайд 12

Описание слайда:

Рассмотрим два несовместных события А1 и А2. Событию А1 благоприятствует m, а событию А2 благоприятствует k случаев (рис.3), т.е. Рассмотрим два несовместных события А1 и А2. Событию А1 благоприятствует m, а событию А2 благоприятствует k случаев (рис.3), т.е. Рис.3 P(А1)=m/n, P(А2)=k/n. Так как А1 и А2 несовместны, то нет таких случаев, которые благоприятны А1 и А2 вместе (А1 А2). Следовательно, событию В= А1 + А2 благоприятны m+k случаев и

Слайд 13

Описание слайда:

Р(В)=Р(А1 + А2)=( m+k)/n=m/n + k/n = =P(А1)+P(А2). Р(В)=Р(А1 + А2)=( m+k)/n=m/n + k/n = =P(А1)+P(А2). Отсюда следует, что для трех несовместных событий Р(В+А3)=Р(В) +Р(А3)= P(А1) + P(А2) + P(А3). Тогда для события С= А1 + А2+…+ Аn-1 имеет место Р(С+Аn)=Р(C) +Р(Аn) = P(А1)+P(А2)+… +P(Аn), что и требовалось доказать.

Слайд 14

Описание слайда:

Следствие 1. Если события А1 , А2,…, Аn образуют полную группу несовместных событий, то сумма их вероятностей равна 1:

Слайд 15

Описание слайда:

Доказательство. Т.к. события А1 , А2,…, Аn образуют полную группу несовместных событий, то появление хотя бы одного из них – достоверное событие и Р(А1 +А2 +…+ Аn)=1. Т.к. А1 , А2,…, Аn – несовместные события, то к ним применима теорема сложения вероятностей, откуда следует, что Доказательство. Т.к. события А1 , А2,…, Аn образуют полную группу несовместных событий, то появление хотя бы одного из них – достоверное событие и Р(А1 +А2 +…+ Аn)=1. Т.к. А1 , А2,…, Аn – несовместные события, то к ним применима теорема сложения вероятностей, откуда следует, что Следствие 2.Сумма вероятностей противоположных событий равна 1: Р( А )+Р(А )=1.

Слайд 16

Описание слайда:

Пример 1. Всего 1000 билетов. Один билет – 500 руб., 10 билетов – по 100 руб., 50 – по 20 руб., на 100 билетов – по 5 руб. Найти вероятность выигрыша не менее 20 руб. Пример 1. Всего 1000 билетов. Один билет – 500 руб., 10 билетов – по 100 руб., 50 – по 20 руб., на 100 билетов – по 5 руб. Найти вероятность выигрыша не менее 20 руб. Решение: Рассмотрим события А – выиграть не менее 20 руб.; А1 – выиграть 20 руб.; А2 – выиграть 100 руб.; А3 – выиграть 500 руб. А= А1 + А2 + А3 По теореме сложения вероятностей несовместных событий: Р(А)= Р(А1)+Р(А2)+Р(А3)=0,05+0,01+0,001= =0,061

Слайд 17

Описание слайда:

Пример 2. Пример 2. Производится бомбометание по 3 складам боеприпасов, причем сбрасывается 1 бомба. Вероятность попадания в 1-й склад 0.01; во 2-й - 0.008; в 3-й – 0.025. При попадании в один из складов взрываются все три. Найти вероятность того, что склады будут взорваны.

Слайд 18

Описание слайда:

Решение: А – взрыв складов; А1 – попадание в 1 склад; А2 – во 2-й склад; А3 – в 3-й склад. Решение: А – взрыв складов; А1 – попадание в 1 склад; А2 – во 2-й склад; А3 – в 3-й склад. А= А1 + А2 + А3 Р(А)=Р(А1)+Р(А2)+Р(А3)=0,01+0,008+0,025==0,043

Слайд 19

Описание слайда:

Пример 3. Круговая мишень состоит из 3 зон: I, II, III. Вероятность попадания в I зону при 1 выстреле 0.15; во II – 0.23; в III – 0.17. Найти вероятность при промахе. Пример 3. Круговая мишень состоит из 3 зон: I, II, III. Вероятность попадания в I зону при 1 выстреле 0.15; во II – 0.23; в III – 0.17. Найти вероятность при промахе. Решение: А – промах, - попадание