Перейти к содержанию

Реферат Теория Вероятности и Математическая Статистика

Реферат Теория Вероятности и Математическая Статистика.rar
Закачек 3476
Средняя скорость 5115 Kb/s
Скачать

Операции над событиями. Частость наступления события. Аксиоматика теории вероятности. Построение вероятностного пространства. Классическое определение вероятности. Обоснование формулы условной вероятности в общем случае. Формула сложения вероятностей.

Соглашение об использовании материалов сайта

Просим использовать работы, опубликованные на сайте, исключительно в личных целях. Публикация материалов на других сайтах запрещена.
Данная работа (и все другие) доступна для скачивания совершенно бесплатно. Мысленно можете поблагодарить ее автора и коллектив сайта.

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.

Подобные документы

Возникновение теории вероятности как науки. Классическое определение вероятности. Частость наступления события. Операции над событиями. Сложение и умножение вероятности. Схема повторных независимых испытаний (система Бернулли). Формула полной вероятности.

Классическое определение вероятности события. Способы вычисления наступления предполагаемого события. Построение многоугольника распределения. Поиск случайных величин с заданной плотностью распределения. Решение задач, связанных с темой вероятности.

Теория вероятности как наука убеждения, что в основе массовых случайных событий лежат детерминированные закономерности. Математические доказательства теории. Аксиоматика теории вероятности: определения, вероятность пространства, условная вероятность.

Показатели безотказности как показатели надежности невосстанавливаемых объектов. Классическое и геометрическое определение вероятности. Частота случайного события и «статистическое определение» вероятности. Теоремы сложения и умножения вероятностей.

Практическиое решение задач по теории вероятности. Задача на условную вероятность. Задача на подсчет вероятностей. Задача на формулу полной вероятности. Задача на теорему о повторении опытов. Задача на умножение вероятностей. Задача на схему случаев.

Теория вероятности как математическая наука, изучающая закономерность в массовых однородных случаях, явлениях и процессах, предмет, основные понятия и элементарные события. Определение вероятности события. Анализ основных теорем теории вероятностей.

Определение и оценка вероятности наступления заданного события. Методика решения задачи, с использованием теоремы сложения и умножения, формулы полной вероятности или Байеса. Применение схемы Бернулли при решении задач. Расчет квадратического отклонения.

Основные методы формализованного описания и анализа случайных явлений, обработки и анализа результатов физических и численных экспериментов теории вероятности. Основные понятия и аксиомы теории вероятности. Базовые понятия математической статистики.

Опыт 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.

Вероятность 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.

Министерство образования Республики Беларусь

Белорусский государственный экономический университет

Кафедра высшей математики и информатики

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

Для студентов экономических специальностей

г. Бобруйск 2004

Лекция 1. Предмет теории вероятностей. Случайные события и вероятности событий

Предметом теории вероятностей является анализ явлений, наблюдения над которыми не всегда приводят к одним и тем же исходам и в то же время обладающим некоторой статистической регулярностью, которая проявляется в статистической устойчивости частот исходов.

Статистическая устойчивость частот делает весьма правдоподобной гипотезу о возможности количественной оценки случайности того или иного события, появляющегося в результате эксперимента. Как правило, эксперимент предпринимается для изучения некоторых свойств интересующих нас экономического процесса или явления. При этом производится построение математической модели эксперимента, которое включает описание:

Класса рассматриваемых событий;

Вероятностей наступления этих событий.

Современная теория вероятностей основана на аксиоматическом подходе Колмогорова, позволяющим охватить все классические разделы теории вероятностей и дать основу для развития ее новых разделов, вызванных запросами практики.

Одной из важных сфер приложения теории вероятностей является экономика, так как при исследовании и прогнозировании экономических показателей используется эконометрика, опирающаяся на теорию вероятностей. Практическое значение вероятностных методов состоит в том, что они позволяют по известным характеристикам простых случайных явлений прогнозировать характеристики более сложных явлений.

Случайные события. Вероятность.

Пространством элементарных событий называют множество  взаимоисключающих исходов эксперимента такое, что каждый интересующий результат эксперимента может быть однозначно описан с помощью элементов этого множества. Элементы  называются элементарными событиями и обозначаются .

Событием называют любое подмножество    элементов из . Событие  произойдет, если произойдет какое-либо из элементарных событий . Пустое множество  называется невозможным событием.

Суммой двух событий  и  называется событие +  , состоящее из элементарных событий, принадлежащих хотя бы одному из событий  или .

Произведением двух событий  и  называется событие  , состоящих из элементарных событий, принадлежащих одновременно  и .

Противоположным событием событию  называют событие  , состоящее из элементарных событий, не принадлежащих .

Разностью двух событий  и  называют событие \, состоящее из элементарных событий, которые входят в событие .

События  и  называются несовместными , если у них нет общих элементарных событий.

Пусть F — поле событий для данного эксперимента. Вероятностью P(A) называется числовая функция, определенная на всех   F и удовлетворяющая трем условиям (аксиомам вероятностей):

Для любой конечной или бесконечной последовательности наблюдаемых событий таких, что при

Существует 4 способа задания вероятности:

Классический способ задания вероятности

При данном способе пространство элементарных событий является конечным, и все элементарные события равновероятны. Тогда вероятность события определяется равенством

,

где — число элементарных исходов испытания, благоприятствующих появлению события ;

— общее число возможных элементарных исходов испытания.

Геометрический способ задания вероятности

При данном способе пространство элементарных событий является бесконечным, но все элементарные события, входящие в это пространство, являются равновозможными.

Если отождествлять пространство элементарных событий с некоторой замкнутой областью пространства из , то вероятность события будет вычисляться по формуле

где и мера области :

Это длина ( если рассматривается пространство

площадь (если рассматривается пространство

объем ( если рассматривается пространство

Дискретный способ задания вероятности

При данном способе пространство элементарных событий является бесконечным счетным. Числовая неотрицательная функция Р определяется таким образом, чтобы вероятность каждого элементарного события была равна некоторому числу ,

Статистический способ задания вероятности

При данном способе рассматривается случайный эксперимент для которого построить пространство элементарных событий невозможно. Тогда эксперимент проводится раз при неизменном комплексе условий протекания и подсчитывается число экспериментов, в которых появилось некоторое событие . Тогда вероятность вычисляется по формуле

На практике, при вычислениях вероятностей в классической схеме часто приходиться пользоваться формулами комбинаторики (соединений). Каждая из комбинаторных формул определяет общее число элементарных событий в некотором эксперименте, состоящем в выборе наудачу элементов из различных элементов исходного множества. Существуют две принципиально различные схемы выбора:

а) без возращения элементов (это значит, что отбираются либо сразу все элементов, либо последовательно по одному элементу, причем каждый отобранный элемент исключается из исходного множества);

б) с возвращением (выбор осуществляется поэлементно с обязательным возвращением отобранного элемента на каждом шаге и тщательном перемешиванием исходного множества перед следующим выбором).

В результате получаются различные постановки эксперимента по выбору наудачу элементов из общего числа и различных элементов исходного множества.

1. Перестановки. Возьмем различных элементов ,будем переставлять эти элементы всевозможными способами, оставляя неизменным их число и меняя лишь их порядок. Каждая из полученных таким образом комбинаций ( в том числе и первоначальная) носит название перестановки. Общее число перестановок из элементов обозначается и равно

Символ (читается «эм факториал»). Следует отметить, что 0!=1.

2. Размещения. Будем составлять из различных элементов множества по элементов в каждом, отличающихся либо набором элементов, либо порядком их следования. Полученные при этом комбинации элементов называются размещениями из элементов по и обозначается . Их общее число равно:

.

Замечание. Перестановки можно считать частным случаем размещений (именно размещениями из элементов по ) .

Сочетания. Из различных элементов будем составлять множества по элементов, имеющих различный состав. Полученная при этом комбинации элементов называются сочетаниями из элементов по . Общее число различных между собой сочетаний обозначается и вычисляется по следующим формулам:

,

.

Лекция №2 Свойства вероятностей. Условная вероятность. Теоремы сложения и умножения вероятностей.

Пусть для некоторого случайного эксперимента построено пространство элементарных событий Числовая неотрицательная функция удовлетворяет следующим свойствам:

Если события образуют полную группу событий, то вероятность объединения этих событий равна единице:

Вероятность противоположного события:

Если событие влечет за собой событие , то вероятность события не превосходит вероятность события , т.е.

Пусть и — наблюдаемые события в эксперименте , причем . Условной вероятностью осуществления события при условии, что событие произошло в результате данного эксперимента, называется величина, определяемая равенством:

Пусть событие -совместные события. Тогда вероятность их объединения вычисляется по формуле:

.

Вероятность произведения событий равна произведению вероятностей событий, причем вероятность каждого последующего события вычисляется в предположении, что все предыдущие имели место:

Институт повышения квалификации и переподготовки

«ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И

Маркова Т. Н. Преподавание курса «Теория вероятностей и математическая статистика» в школе: Методические рекомендации/ Государственное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования «Институт повышения квалификации и переподготовки работников образования Курганской области». – Курган, 2007.-37 с.

Печатается по решению редакционно-издательского совета ИПКиПРО Курганской области

Автор-составитель: Маркова Т.Н. , зав. кабинетом математики, методист ИПКиПРО Курганской области

Рецензенты: Каргапольцева Т.А., доцент кафедры ЕМО ИПКиПРО Курганской области

Фисун Л.В., зам. директора по учебно-воспитательной работе, учитель математики высшей категории МОУ «Средняя общеобразовательная школа №53» г. Кургана, Почётный работник общего образования

Настоящее методическое пособие в первую очередь нацелено на оказание методической помощи учителям математики, приступающим к преподаванию теории вероятностей и статистики. В нём подробно освещены задачи, стоящие перед курсом теории вероятностей и статистики в средней общеобразовательной школе. Обращается внимание учителя на наиболее важные вопросы курса и на связи между ними. Приведены различные варианты планирования основных тем. Даны решения и способы записи наиболее важных типовых задач, варианты самостоятельных и контрольных работ, словарь основных понятий.

I. СОДЕРЖАНИЕ КУРСА «ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА» В ПРИМЕРНЫХ

ПРОГРАММАХ ПО МАТЕМАТИКЕ (2005 год)……………………………..6

II. ПРИМЕРНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ КУРСА «ТЕОРИЯ

ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА»……………….7

III. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ И РЕКОМЕНДАЦИИ…………………. 8

Тема №1. Представление данных (таблицы, диаграммы) …………………….8

Тема №2. Описательная статистика и случайная изменчивость ……………9

Тема №3 . Введение в теорию вероятностей …………………………………10

Тема №4 . События и вероятности.. …………………………………………. 10

Тема №5 . Элементы комбинаторики ………………………………………….15

Тема №6 . Испытания Бернулли ………………………………………………. 17

Тема №7 . Геометрическая вероятность ………………………………………18

Тема №10 . Бином Ньютона, треугольник Паскаля . 20

IV. САМОСТОЯТЕЛЬНЫЕ И КОНТРОЛЬНЫЕ РАБОТЫ…………………..21

VII. СПИСОК ОСНОВНОЙ И ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ

ЛИТЕРАТУРЫ ПО КУРСУ «ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ

И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА»………………………………….36

Теория вероятностей – это математическая наука о случайном и закономерностях случайного. В школьном курсе математики и других естественных наук господствовала только одна идея – о существовании жестких связей между явлениями и событиями. Эти связи представлены в форме законов физики, химии, математики; даже в курсе истории нет места случайности: он построен так, что все события предопределены и закономерны.

Но окружающий нас мир полон случайностей. Это землетрясения, ураганы, подъёмы и спады экономического развития, войны, болезни, случайные встречи и так далее. Теория вероятностей в средней школе – это признание обществом необходимости формирования современного мировоззрения, для которого одинаково важны представления о жёстких связях, и о случайном. Необходимо научиться измерять случайность числом, вычислять шансы различных событий. Без знания понятий и методов теории вероятностей и статистики невозможна организация эффективного конкурентоспособного производства, внедрение новых лекарств и методов лечения в медицине, обеспечение страховой защиты граждан от непредвиденных обстоятельств, проведение обоснованной социальной политики.

Теория вероятностей как наука начала складываться в XVII веке. Источником задач для неё служили азартные игры. В частности, игра в кости, которая тогда была распространена в Западной Европе. В этих задачах главное – выбор равновозможных элементарных событий. Одновременно с развитием теории вероятностей стала развиваться статистика. К XVII веку относятся и первые научные применения статистики в демографии и страховании, идеи о случайных ошибках в измерениях.

Теория вероятностей и статистика долгое время развивались как естественные науки, хотя и с большой математической составляющей. В отрасль математики теория вероятностей превратилась только в XX веке. На аксиоматическую основу её поставил наш великий соотечественник А.Н. Колмогоров. До него некоторые сложные понятия теории вероятностей не были полностью изучены. В школьном курсе мы не касаемся аксиоматики Колмогорова, но пользуемся введёнными им и общепринятыми сейчас понятиями: случайный эксперимент, элементарное событие и так далее.

Теория вероятностей и математическая статистика сформировались в научные дисциплины позже большинства других разделов математики. Однако осознание важности этих разделов математики в самых различных областях человеческой деятельности в середине прошлого века поставило во многих развитых странах вопрос о включении элементов этих дисциплин в школьную программу. В России этот вопрос начал обсуждаться ещё раньше. Ещё в 1914 году он рассматривался на заседании секции математики Российской академии наук, рекомендовавшей включение элементов теории вероятности и статистики в школьные программы.

В настоящее время теория вероятности входит в качестве обязательной дисциплины в учебные планы подготовки специалистов практически всех естественно – научных, технических и гуманитарных дисциплин в высших учебных заведениях. Элементы логики, комбинаторики, статистики и теории вероятностей становятся обязательным компонентом школьного образования, усиливающим его прикладное и практическое значение. Этот материал необходим, прежде всего, для формирования функциональной грамотности – умений воспринимать и анализировать информацию, представленную в различных формах, понимать вероятностный характер многих реальных зависимостей, производить простейшие вероятностные расчеты. Изучение основ комбинаторики позволит учащемуся осуществлять рассмотрение случаев, перебор и подсчет числа вариантов, в том числе в простейших прикладных задачах. При изучении статистики и теории вероятностей обогащаются представления о современной картине мира и методах его исследования, формируется понимание роли статистики как источника социально значимой информации и закладываются основы вероятностного мышления.

Настоящее методическое пособие в первую очередь нацелено на оказание методической помощи учителям математики, приступающим к преподаванию теории вероятностей и статистики.

В 2003-2004 гг. были изданы специальные дополнения к учебни­кам математики для 7-9 классов, в которых изложен теоретический материал и приводится большое количество задач и упражнений по элементам статистики, комбинаторики и теории вероятностей. Материал по данному курсу включён уже в некоторые учебники математики. Но в каждом из них отражён авторский подход к отбору материала и последовательности изложения тем.

При разработке общего подхода к преподаванию статистики и теории вероятностей в школе следует руководствоваться следующими положениями:

· дать законченное элементарное представление о теории вероятностей и статистики и их тесной взаимосвязи;

· подчёркивать тесную связь этих разделов математики с окружающим миром, как на стадии введения математических понятий, так и на стадии использования полученных результатов;

· избегать излишнего формализма;

· избегать утративших свою актуальность для общества примеров и задач, в том числе задач из азартных игр;

· иллюстрировать материал яркими, доступными и запоминающимися примерами.

I . СОДЕРЖАНИЕ КУРСА «ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСИКА» В ПРИМЕРНЫХ ПРОГРАММАХ ПО МАТЕМАТИКЕ (2005 год)

ПРИМЕРНАЯ ПРОГРАММА ОСНОВНОГО ОБЩЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

ЭЛЕМЕНТЫ ЛОГИКИ, КОМБИНАТОРИКИ, СТАТИСТИКИ И ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ (45 ч)

Доказательство . Определения, доказательства, аксиомы и теоремы; следствия. Необходимые и достаточные условия. Контрпример. Доказательство от противного. Прямая и обратная теоремы.

Понятие об аксиоматике и аксиоматическом построении геометрии. Пятый постулат Эвклида и его история.

Множества и комбинаторика. Множество. Элемент множества, подмножество. Объединение и пересечение множеств. Диаграммы Эйлера.

Примеры решения комбинаторных задач: перебор вариантов, правило умножения.

Статистические данные. Представление данных в виде таблиц, диаграмм, графиков. Средние результатов измерений. Понятие о статистическом выводе на основе выборки.

Понятие и примеры случайных событий.

Вероятность . Частота события, вероятность. Равновозможные события и подсчет их вероятности. Представление о геометрической вероятности.

ПРИМЕРНАЯ ПРОГРАММА СРЕДНЕГО (ПОЛНОГО) ОБЩЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

ЭЛЕМЕНТЫ КОМБИНАТОРИКИ, СТАТИСТИКИ И ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ

Табличное и графическое представление данных. Числовые характеристики рядов данных .

Поочередный и одновременный выбор нескольких элементов из конечного множества. Формулы числа перестановок, сочетаний, размещений. Решение комбинаторных задач. Формула бинома Ньютона. Свойства биномиальных коэффициентов. Треугольник Паскаля.

Элементарные и сложные события. Рассмотрение случаев и вероятность суммы несовместных событий, вероятность противоположного события. Понятие о независимости событий. Вероятность и статистическая частота наступления события. Решение практических задач с применением вероятностных методов.

БАЗОВЫЙ УРОВЕНЬ ДЛЯ ПРОФИЛЕЙ ГУМАНИТАРНОЙ НАПРАВЛЕННОСТИ

ЭЛЕМЕНТЫ КОМБИНАТОРИКИ, СТАТИСТИКИ И ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ (25 час)

Табличное и графическое представление данных. Числовые характеристики рядов данных .

Поочередный и одновременный выбор нескольких элементов из конечного множества. Формулы числа перестановок, сочетаний, размещений. Решение комбинаторных задач. Формула бинома Ньютона. Свойства биномиальных коэффициентов. Треугольник Паскаля.

Элементарные и сложные события. Рассмотрение случаев и вероятность суммы несовместных событий, вероятность противоположного события. Понятие о независимости событий. Вероятность и статистическая частота наступления события . Решение практических задач с применением вероятностных методов.

От азартных игр к теории вероятностей. Ферма и Паскаль.

ЭЛЕМЕНТЫ КОМБИНАТОРИКИ, СТАТИСТИКИ И ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ (20 ч)

Табличное и графическое представление данных. Числовые характеристики рядов данных.

Поочередный и одновременный выбор нескольких элементов из конечного множества. Формулы числа перестановок, сочетаний, размещений. Решение комбинаторных задач. Формула бинома Ньютона. Свойства биномиальных коэффициентов. Треугольник Паскаля.

Элементарные и сложные события. Рассмотрение случаев и вероятность суммы несовместных событий, вероятность противоположного события. Понятие о независимости событий. Вероятность и статистическая частота наступления события.

II . ПРИМЕРНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ КУРСА «ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА»

Поэтапное введение и апробация теории вероятностей и статистики проходит с 2003 года. Темы этого курса вводятся в 7 классе, исходя из трёхгодичного планирования по 12-15 часов в год. В 8 класс курс вводится, исходя из двухгодичного планирования (18 часов в 8 классе и 9 или 17 часов в 9 классе). Кроме того, в сокращённом варианте темы вводятся в программу 10-11 классов. Обзорно часть тем можно включать в программу 9 класса. Несмотря на то, что дополнения к учебникам по данной теме написаны в соответствии с образовательным стандартом для основной школы, различия между ними очень велики – и по отбору теоретического материала, и по последовательности рассмотрения изучаемых вопросов, и по характеру изложения, и по подбору задач. С учётом этого приводятся различные варианты планирования курса, независимо от учебного пособия по которому ведётся работа. Эти примерные варианты планирования помогут учителям при составлении своих учебных планов по курсу теории вероятностей и статистики, а также сориентироваться в распределении часов по основным темам.

Вариант А . 7-9 класс (три года).Предполагает изучение данного раздела в объёме, достаточном для выбора естественно-научного, социально-экономического и физико-математического профиля.

Вариант В. 7-9 класс (три года). Сокращённый вариант. Разделы, выходящие за рамки стандарта 2004 года даются обзорно или не рассматриваются.

Вариант С. 8-9 класс (два года). Сокращённый вариант. Разделы, выходящие за рамки стандарта 2004 года даются обзорно или не рассматриваются.

Вариант D . 9 класс (один год). Обзорный курс. Рекомендуется для предпрофильной подготовки школьников, ранее не изучавших данный раздел, и планирующих выбрать социально-экономический профиль.

Вариант Е. 10-11 класс. Предназначен для школьников, начинающих изучать данный материал в 10-11 классе и выбравших естественно-научный или социально-экономический профиль.

Элементы логики рассматриваются, как правило, на уроках геометрии. Из 45 часов, отведённых на изучение всей темы, целесообразно 5-7 часов посвятить изучению элементов логики, а остальные часы распределить так как показано в таблице.


Статьи по теме