Теория вероятностей и элементы математической статистики презентация

Содержание

Слайд 1ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И ЭЛЕМЕНТЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ

 


Слайд 2РАЗДЕЛ 2. СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ
Глава 1. Одномерные СВ


Слайд 3УЧЕБНЫЕ ВОПРОСЫ
Определения и классификация случайных величин.
Ряд распределения. Функция распределения СВ, ее

свойства и график.
Плотность распределения вероятностей.
Числовые характеристики дискретной и непрерывной случайных величин.

Слайд 4ЛИТЕРАТУРА
1. Баврин И. И. Высшая математика. – М.: Академия, 2004, стр.

531 – 545.
2. Письменный Д. Т. Конспект лекций по теории вероятностей и математической статистике. – М.: Айрис-пресс, 2004, стр. 60 – 83.

Слайд 5§1. Основные определения


Слайд 6Случайной величиной называется величина, которая в результате опыта может принять то

или иное значение, причем заранее неизвестно какое именно.
Обозначения: X, Y, Z…

Слайд 7непрерывные


дискретные


Слайд 9

Определение. Непрерывной случайной величиной называют такую случайную величину, которая может принять

любое значение из некоторого конечного или бесконечного интервала (интервалов).

Слайд 10ПРИВЕДИТЕ ПРИМЕРЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН


Слайд 11Закон распределения – всякое соответствие между возможными значениями случайной величины и

соответствующими им вероятностями.

Слайд 12§ 2. ЗАКОН РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДИСКРЕТНОЙ СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНЫ


Слайд 13ТАБЛИЧНЫЙ СПОСОБ


Слайд 14Пусть

и

и

и
…………………………………
,










Слайд 15






РЯД РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДСВ
Закон распределения или ряд распределения дискретной случайной величины

X, принимающей конечное число значений
x1 < x2 < … < xn ,
с соответствующими вероятностями
pi (i = 1, 2,…, рn ), задается в виде таблицы

Слайд 16Ряд распределения дискретной случайной величины, принимающей счетное число значений задается в

виде таблицы, где
x1 < x2 < … < xm < … –
возможные значений величины Х, а pm (m = 1, 2,…) – их вероятности.

РЯД РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДСВ


Слайд 17 Два стрелка стреляют по цели по одному разу. Вероятность попадания:

для первого стрелка 0,6; для второго – 0,7.
Найти закон распределения случайной величины Х – числа попаданий в цель.

Пример.


Слайд 18Ноль попаданий:


Слайд 19Одно попадание:


Слайд 20Два попадания:


Слайд 21 Ряд распределения:
Р(0)= 0,1 ; Р(1)= 46 ; Р(2)=


Слайд 22ГРАФИЧЕСКИЙ СПОСОБ


Слайд 23Многоугольник
распределения


Слайд 24АНАЛИТИЧЕСКИЙ СПОСОБ


Слайд 25 С ПОМОЩЬЮ ФУНКЦИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ F(X)


Слайд 26§ 3. ФУНКЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ


Слайд 27 Определение. Функцией распределения случайной величины Х называется вероятность того,

что случайная величина Х примет значение меньше, чем х:

Функция распределения



Слайд 28 для ДСВ Х
определяется формулой


Слайд 29График –
ступенчатая функция


Слайд 301)
3)
Свойства функции
распределения



Слайд 31

4. Если - непрерывная случайная величина, то

















Слайд 32
5. Если Х - непрерывная случайная величина, то F(x) – непрерывная

функция.

Слайд 33§ 4. ПЛОТНОСТЬ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ


Слайд 34

Определение. Дифференциальной функцией распределения или плотностью распределения вероятностей наз. первая производная

интегральной функции распределения


Иногда плотность распределения вероятностей обозначают





Слайд 35График дифференциальной функции распределения наз. кривой

распределения:





Слайд 36СВОЙСТВА ПЛОТНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ


Слайд 37
1. Для


2.



3.



4.






Слайд 38§5. Числовые характеристики СВ


Слайд 39 Пусть Х - дискретная случайная величина с распределением вероятностей




Слайд 40 Определение.
Математическим ожиданием ДСВ Х называется число

для конечного множества

значений Х,

для счетного множества значений Х.





Слайд 41

Рассмотрим случайную величину с рядом распределения:

Пример.


Слайд 42Математическое ожидание случайной величины в нашем примере:

М ( Х

) = x1· p1 + x2 · p2 + x3· p3

Слайд 43МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОЖИДАНИЕ НЕПРЕРЫВНОЙ СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНЫ
 Определение. Математическим ожиданием непрерывной случайной величины Х,

называется несобственный интеграл





Слайд 44МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОЖИДАНИЕ НЕПРЕРЫВНОЙ СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНЫ
 В случае, когда все возможные значения НСВ

Х принадлежат отрезку [a,b], ее математическое ожидание вычисляется по формуле




Слайд 45Свойства математического ожидания

1. Если X ≡ С = const, то МC = С.
2. Если k

– константа, то М(kХ) = kMХ .
3. Если k – константа, то М(k + Х) = k + MХ .
4. М(Х ± У) = MХ  ±  MУ
5. Если СВ Х и У независимы, то
М(ХУ) = МХ⋅МУ




Слайд 46

ДИСПЕРСИЯ


Слайд 48Вычисление дисперсии

Теорема. Дисперсия равна разности между математическим ожиданием квадрата случайной величины

Х и квадратом ее мат. ожидания.

Слайд 49Вычисление дисперсии


Слайд 50 Дисперсия непрерывной случайной величины вычисляется по формуле



ДИСПЕРСИЯ НЕПРЕРЫВНОЙ СВ


Слайд 51
Для практического вычисления дисперсии используется формула


ДИСПЕРСИЯ НЕПРЕРЫВНОЙ СВ


Слайд 52СВОЙСТВА ДИСПЕРСИИ
10. D [ a ] = 0, a = const;
20. D [

a Х ] = a2 D[Х];
30. D [Х ] ≥ 0;
40. если Х, У независимы, то
D [ Х±У ] = D [Х ] + D [У].


Слайд 53СРЕДНЕЕ КВАДРАТИЧЕСКОЕ ОТКЛОНЕНИЕ
Определение. Средним квадратическим отклонением (СКО) случайной величины называется корень

квадратный из ее дисперсии.

СКО является мерой рассеяния случайной величины и обозначается σ(х)


СКО имеет ту же размерность, что и случайная величина.


Слайд 54ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН
Пример. Случайным образом бросают точку на отрезок [

0,1 ]. Х– координата точки попадания.
Найти: дисперсию и среднеквадратическое отклонение.
Решение.







Из формулы:




Слайд 55 Определение. Модой М0 дискретной случайной величины называется ее наиболее

вероятное значение.
Для непрерывной случайной величины мода – такое значение случайной величины, при которой плотность распределения имеет максимум.

МОДА


Слайд 56Определение. Медианой MD случайной величины Х называется такое ее значение, относительно

которого равновероятно получение большего или меньшего значения случайной величины


Геометрически медиана – абсцисса точки, в которой площадь, ограниченная кривой распределения делится пополам S1=S2.



S1 S2

МЕДИАНА


Слайд 57Определение. Начальным моментом αk k-го порядка СВ Х называется





Определение. Центральным моментом μk k-го порядка СВ Х называется











НАЧАЛЬНЫЕ И ЦЕНТРАЛЬНЫЕ МОМЕНТЫ


Слайд 58


НАЧАЛЬНЫЕ МОМЕНТЫ


Слайд 59

ЦЕНТРАЛЬНЫЕ МОМЕНТЫ


Слайд 60Определение. Коэффициентом асимметрии AS называется величина







КОЭФФИЦИЕНТ
АСИММЕТРИИ


Слайд 61Коэффициент асимметрии по другому можно назвать коэффициентом «скошенности».







Определение. Для характеристики

островершинности и плосковершинности распределения используется величина, называемая эксцессом



Если АS=0, то СВ распределена симметрично относительно математического ожидания.

КОЭФФИЦИЕНТ
АСИММЕТРИИ


Слайд 62 Определение. Эксцессом Е называется величина




ЭКСЦЕСС


Слайд 63СУЩЕСТВУЕТ ТАК НАЗЫВАЕМОЕ НОРМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ СВ. ДЛЯ НЕГО Е=0. КРИВЫЕ, БОЛЕЕ

ОСТРОВЕРШИННЫЕ, ЧЕМ НОРМАЛЬНАЯ ОБЛАДАЮТ ПОЛОЖИТЕЛЬНЫМ ЭКСЦЕССОМ, БОЛЕЕ ПЛОСКОВЕРШИННЫЕ – ОТРИЦАТЕЛЬНЫМ.

ЭКСЦЕСС


Обратная связь

Если не удалось найти и скачать презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое ThePresentation.ru?

Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. Мы помогаем школьникам, студентам, учителям, преподавателям хранить и обмениваться учебными материалами с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика