🗊Презентация Теорія ймовірностей. Основні поняття теорії ймовірностей (лекція 5)

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Теорія ймовірностей. Основні поняття теорії ймовірностей (лекція 5), слайд №1Теорія ймовірностей. Основні поняття теорії ймовірностей (лекція 5), слайд №2Теорія ймовірностей. Основні поняття теорії ймовірностей (лекція 5), слайд №3Теорія ймовірностей. Основні поняття теорії ймовірностей (лекція 5), слайд №4Теорія ймовірностей. Основні поняття теорії ймовірностей (лекція 5), слайд №5Теорія ймовірностей. Основні поняття теорії ймовірностей (лекція 5), слайд №6Теорія ймовірностей. Основні поняття теорії ймовірностей (лекція 5), слайд №7Теорія ймовірностей. Основні поняття теорії ймовірностей (лекція 5), слайд №8Теорія ймовірностей. Основні поняття теорії ймовірностей (лекція 5), слайд №9Теорія ймовірностей. Основні поняття теорії ймовірностей (лекція 5), слайд №10Теорія ймовірностей. Основні поняття теорії ймовірностей (лекція 5), слайд №11Теорія ймовірностей. Основні поняття теорії ймовірностей (лекція 5), слайд №12Теорія ймовірностей. Основні поняття теорії ймовірностей (лекція 5), слайд №13Теорія ймовірностей. Основні поняття теорії ймовірностей (лекція 5), слайд №14Теорія ймовірностей. Основні поняття теорії ймовірностей (лекція 5), слайд №15Теорія ймовірностей. Основні поняття теорії ймовірностей (лекція 5), слайд №16

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Теорія ймовірностей. Основні поняття теорії ймовірностей (лекція 5). Доклад-сообщение содержит 16 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


Теорія ймовірностей. Основні поняття теорії ймовірностей (лекція 5), слайд №1
Описание слайда:

Слайд 2





Основні поняття теорії ймовірностей
Описание слайда:
Основні поняття теорії ймовірностей

Слайд 3






ПРИКЛАД ВИКОРИСТАННЯ ОСНОВНИХ ПОНЯТЬ
Описание слайда:
ПРИКЛАД ВИКОРИСТАННЯ ОСНОВНИХ ПОНЯТЬ

Слайд 4


Теорія ймовірностей. Основні поняття теорії ймовірностей (лекція 5), слайд №4
Описание слайда:

Слайд 5


Теорія ймовірностей. Основні поняття теорії ймовірностей (лекція 5), слайд №5
Описание слайда:

Слайд 6


Теорія ймовірностей. Основні поняття теорії ймовірностей (лекція 5), слайд №6
Описание слайда:

Слайд 7


Теорія ймовірностей. Основні поняття теорії ймовірностей (лекція 5), слайд №7
Описание слайда:

Слайд 8





Теорема додавання ймовірностей несумісних подій
Імовірність появи однієї з двох несумісних подій дорівнює сумі ймовірностей цих подій:

Наслідок. Сума ймовірностей протилежних подій дорівнює одиниці:

Зауваження. Якщо ймовірність подій позначена як    , то ймовірність протилежної події позначають як       ,    тоді:
Описание слайда:
Теорема додавання ймовірностей несумісних подій Імовірність появи однієї з двох несумісних подій дорівнює сумі ймовірностей цих подій: Наслідок. Сума ймовірностей протилежних подій дорівнює одиниці: Зауваження. Якщо ймовірність подій позначена як , то ймовірність протилежної події позначають як , тоді:

Слайд 9





Теорема додавання ймовірностей сумісних подій
    Ймовірність реалізації однієї із двох
   сумісних випадкових подій, дорівнює сумі ймовірностей цих подій, без ймовірності їхньої спільної появи, тобто:

             Р(А або В)=Р(А)+Р(В)-Р(АВ).
Описание слайда:
Теорема додавання ймовірностей сумісних подій Ймовірність реалізації однієї із двох сумісних випадкових подій, дорівнює сумі ймовірностей цих подій, без ймовірності їхньої спільної появи, тобто: Р(А або В)=Р(А)+Р(В)-Р(АВ).

Слайд 10





Теорема множення ймовірностей
Імовірність події , обчислена за умови, що відбулася інша подія , називається умовною ймовірністю події A і позначається            , 
або               
Можливість спільної появи двох подій дорівнює добутку ймовірності однієї з них на умовну ймовірність іншої, обчислену в припущенні, що перша вже відбулася:
Зокрема, для незалежних подій:
     тобто ймовірність спільної появи двох незалежних подій дорівнює добутку ймовірностей цих подій.
Описание слайда:
Теорема множення ймовірностей Імовірність події , обчислена за умови, що відбулася інша подія , називається умовною ймовірністю події A і позначається , або Можливість спільної появи двох подій дорівнює добутку ймовірності однієї з них на умовну ймовірність іншої, обчислену в припущенні, що перша вже відбулася: Зокрема, для незалежних подій: тобто ймовірність спільної появи двох незалежних подій дорівнює добутку ймовірностей цих подій.

Слайд 11





Імовірність появи хоча б однієї події
Імовірність настання події    , що полягає в появі хоч би однієї з подій                 , незалежних у сукупності, дорівнює різниці між одиницею і добутком ймовірностей протилежних               подій                         :
Описание слайда:
Імовірність появи хоча б однієї події Імовірність настання події , що полягає в появі хоч би однієї з подій , незалежних у сукупності, дорівнює різниці між одиницею і добутком ймовірностей протилежних подій :

Слайд 12





Формула повної ймовірності 
Ймовірність події     , що може настати лише за умови появи однієї з несумісних подій
                                  , що утворюють повну групу, дорівнює сумі добутків ймовірностей кожної з цих подій на відповідну умовну ймовірність події :
                                                                                ,
де
Описание слайда:
Формула повної ймовірності Ймовірність події , що може настати лише за умови появи однієї з несумісних подій , що утворюють повну групу, дорівнює сумі добутків ймовірностей кожної з цих подій на відповідну умовну ймовірність події : , де

Слайд 13





Повторні незалежні випробування


Формула Бернуллі. Імовірність того, що в  n  незалежних випробуваннях, в кожному з яких ймовірність появи події A дорівнює  p, подія настане рівно m раз (байдуже, в якій послідовності), дорівнює:
                               .
Описание слайда:
Повторні незалежні випробування Формула Бернуллі. Імовірність того, що в n незалежних випробуваннях, в кожному з яких ймовірність появи події A дорівнює p, подія настане рівно m раз (байдуже, в якій послідовності), дорівнює: .

Слайд 14





Формула Пуассона: 
Використовують для рішення задач за схемою Бернулі, коли             і
Описание слайда:
Формула Пуассона: Використовують для рішення задач за схемою Бернулі, коли і

Слайд 15





Формула Муавра-Лапласа 
Використовують для рішення задач за схемою Бернулі, коли             і
Для інтервала значень:
Описание слайда:
Формула Муавра-Лапласа Використовують для рішення задач за схемою Бернулі, коли і Для інтервала значень:

Слайд 16





ДЯКУЮ ЗА УВАГУ!
Описание слайда:
ДЯКУЮ ЗА УВАГУ!



Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию