fb728085_lektsiya_st1.ppt - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему fb728085_lektsiya_st1.ppt. Доклад-сообщение содержит 28 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:

Основы теории вероятностей Лекция 1

Слайд 2

Описание слайда:

План лекции: Случайное событие. Вероятность события. Теоремы сложения и умножения вероятностей. Формула полной вероятности. Формула Байеса. Законы распределения случайных величин (биноминальный, Пуассона, Максвелла, Больцмана).

Слайд 3

Описание слайда:

Виды событий

Слайд 4

Описание слайда:

Несовместными называются события, которые не могут одновременно произойти в одном испытании Несовместными называются события, которые не могут одновременно произойти в одном испытании Совокупность случайных событий А1, А2,А3,…Аn называется полной группой для данного испытания, если в результате испытания обязательно происходит только одно из событий этой совокупности Два события (А и ) называются противоположными, если появление одного из них равносильно непоявлению другого

Слайд 5

Описание слайда:

Алгебра событий Суммой (объединением) двух событий А и В называется событие А+В состоящее в том, что произойдет хотя бы одно из них Произведением (совмещением) двух событий А и В называется событие АВ состоящее в их совместном появлении

Слайд 6

Описание слайда:

Пример: В поле наблюдения микроскопа находятся четыре клетки. За время наблюдения каждая из них может как разделиться, так и нет. Рассматриваются события: Пример: В поле наблюдения микроскопа находятся четыре клетки. За время наблюдения каждая из них может как разделиться, так и нет. Рассматриваются события: А – разделилась ровно одна клетка В – разделилась хотя бы одна клетка С – разделилось не менее двух клеток D – разделились ровно две клетки E – разделились ровно три клетки F – разделились ровно четыре клетки В чем состоят события: 1) А+B; 2) АB; 3) В+C; 4) ВC; 5) D+E+F; 6) BF? Верны ли равенства: 7) BF=C; 8) ВC=D?

Слайд 7

Описание слайда:

Пример: Из множества обследованных детей наугад выбирается одна пара. События: Пример: Из множества обследованных детей наугад выбирается одна пара. События: А – первый ребенок болел коклюшем; В – второму ребенку сделана прививка; С – второй ребенок тоже болел коклюшем. Выяснить смысл событий: АС, ВС, АВС, , , В +А.

Слайд 8

Описание слайда:

Классическое определение вероятности Вероятностью события А называют отношение числа благоприятствующих этому событию элементарных событий (m) к общему числу всех равновозможных несовместных элементарных событий (n), образующих полную группу.

Слайд 9

Описание слайда:

Комбинаторика Перестановками называют комбинации, состоящие из одних и тех же n различных элементов и отличающиеся только порядком их расположения. Число возможных перестановок рассчитывается по формуле: Pn = n!, n!= 1∙2∙3∙…∙n, причем 0!=1, 1!=1 Размещениями называют комбинации, составленные из n различных элементов по m элементов в каждом, которые отличаются либо элементами, либо их порядком. Число возможных размещений

Слайд 10

Описание слайда:

Сочетаниями называют комбинации, составленные из n различных элементов по m элементов в каждом, которые отличаются хотя бы одним элементом Сочетаниями называют комбинации, составленные из n различных элементов по m элементов в каждом, которые отличаются хотя бы одним элементом Пример: Приема у зубного врача ожидают 3 мужчин и 5 женщин. Врач вызывает двоих. Какова вероятность того, что зайдут один мужчина и одна женщина? Решение: 1) Число общих исходов (способы, которые позволяют вызвать 1 мужчину и 1 женщину из 8 человек) 2) Число благоприятных исходов для мужчин - , для женщин

Слайд 11

Описание слайда:

Статистическое определение вероятности Относительной частотой W(А) события А называется отношение числа опытов (m), в которых появилось событие А, к общему числу произведенных опытов (n). Относительная частота меняется для данного события мало – тем меньше, чем больше число испытаний. Вероятностью события А называют число, к которому стремится относительная частота события А при увеличении числа испытаний.

Слайд 12

Описание слайда:

Чтобы рассчитать статистическую вероятность необходимо после проведения испытаний подсчитать: Чтобы рассчитать статистическую вероятность необходимо после проведения испытаний подсчитать: общее число всех проведенных испытаний (n) число испытаний, в которых появилось событие А (m) рассчитать относительную частоту W(A) Пример: При стоматологическом обследовании 250 студентов, у 125 человек был обнаружен пульпит, у 75-периодонтит, у 50-вторичный кариес. Какова вероятность заболевания вторичным кариесом у студентов? Решение: общее число всех проведенных испытаний=250 число испытаний, в которых появилось событие А=50 Относительная частота:

Слайд 13

Описание слайда:

Слайд 14

Описание слайда:

Теоремы сложения и умножения вероятностей Вероятность появления одного из двух несовместных событий, безразлично какого, равна сумме их вероятностей: Р(А+В)=Р(А)+Р(В) Следствие: Сумма вероятностей несовместных событий, образующих полную группу равна 1. Р(А1+А2+…+Аn)=Р(А1)+Р(A2)+…+P(An)=1 Для противоположных событий

Слайд 15

Описание слайда:

Вероятность появления одного из двух совместных событий, безразлично какого, равна сумме вероятностей этих событий минус вероятность их совместного появления: Р(А+В)=Р(А) + Р(В) – Р(АВ) Вероятность появления одного из двух совместных событий, безразлично какого, равна сумме вероятностей этих событий минус вероятность их совместного появления: Р(А+В)=Р(А) + Р(В) – Р(АВ) Вероятность совместного появления двух независимых событий равна произведению вероятностей этих событий: Р(А∙В)=Р(А)∙Р(В) События называются независимыми, если появление одного из них не изменяет вероятности появления второго.

Слайд 16

Описание слайда:

Условной вероятностью PA(B) называют вероятность события В, вычисленную при условии, что событие А уже произошло: Условной вероятностью PA(B) называют вероятность события В, вычисленную при условии, что событие А уже произошло: PA(B)= P(AВ)/Р(А) Вероятность совместного появления двух зависимых событий равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого, вычисленную в предположении, что первое событие уже произошло: P(AВ)=P(A)PA(B)

Слайд 17

Описание слайда:

Формула полной вероятности Вероятность события А, которое может наступить лишь при условии появления одного из несовместных событий В1,В2,В3,…,Вn, образующих полную группу, равна сумме произведений вероятностей каждого из этих событий на соответствующую условную вероятность события А: Р(А)=Р(В1)РВ1(А)+Р(В2)РВ2(А)+… +Р(Вn)PBn(A)

Слайд 18

Описание слайда:

Теорема гипотез (формула Байеса) Задача: Имеется полная группа несовместных событий В1,В2,В3,…,Вn. Их называют гипотезами, т.к. неизвестно заранее какое из них приведет к появлению события А. Произведен опыт, в результате которого появилось событие А. Спрашивается, как изменится вероятность гипотез в связи с появлением этого события? По существу необходимо найти условную вероятность PA(Bi) для каждой гипотезы.

Слайд 19

Описание слайда:

Формула Байеса Формула Байеса Формула Байеса позволяет переоценить вероятности гипотез после того, как проведено испытание, в результате которого произошло событие А.

Слайд 20

Описание слайда:

Пример: Два стрелка независимо один от другого стреляют по одной мишени. Вероятность попадания в мишень для первого стрелка 0,8, для второго – 0,4. После стрельбы в мишени обнаружена одна пробоина. Найти вероятность того, что эта пробоина принадлежит первому стрелку. Пример: Два стрелка независимо один от другого стреляют по одной мишени. Вероятность попадания в мишень для первого стрелка 0,8, для второго – 0,4. После стрельбы в мишени обнаружена одна пробоина. Найти вероятность того, что эта пробоина принадлежит первому стрелку. Решение: До опыта возможны гипотезы: В1– ни первый, ни второй стрелки не попали в цель В2– оба попали в цель В3– первый стрелок попал, а второй промахнулся В4– первый стрелок не попал, а второй попал

Слайд 21

Описание слайда:

Вероятности этих гипотез: Вероятности этих гипотез: Р(В1) =0,2·0,6=0,12 Р(В2) =0,8·0,4=0,32 Р(В3) =0,8·0,6=0,48 Р(В4) =0,2·0,4=0,08 Условные вероятности события А (попадания в цель) при этих гипотезах равны: PA(B1)=0; PA(B2)=0; PA(B3)=1; PA(B4)=1. После опыта гипотезы B1 и B2 становятся невозможными (т.к. есть одно попадание).

Слайд 22

Описание слайда:

Считаем вероятность гипотез B3 и B4 Считаем вероятность гипотез B3 и B4

Слайд 23

Описание слайда:

Биноминальное распределение. Формула Бернулли. Задача: Какова вероятность появления события А при проведении серии испытаний при одних и тех же условиях? Допущения: Вероятность ожидаемого события Р(А)=р остается постоянной в каждом испытании Учитываются только два исхода: появление события А или его альтернатива Р( )=q, причем p+q=1

Слайд 24

Описание слайда:

Формула Бернулли описывает вероятность появления Рn(k) события А в n независимых испытаниях k раз. Формула Бернулли описывает вероятность появления Рn(k) события А в n независимых испытаниях k раз.

Слайд 25

Описание слайда:

Распределение Пуассона Предельный случай биноминального распределения, когда вероятность ожидаемого события А очень мала (p 0, а вероятность альтернативы q 1 ). Часто распределение Пуассона называют законом редких явлений. Распределение Пуассона характеризуется средней арифметической и дисперсией σ2 = D причем Принято считать

Слайд 26

Описание слайда:

Распределение Максвелла распределение Максвелла – это распределение газовых молекул по скоростям. В равновесном состоянии макроскопические параметры газа (Р, V, Т) остаются постоянными, а микросостояния меняются