Вероятность
<<  Теория вероятностей и математическая статистика Учебный курс «Теория вероятностей и статистика»  >>
Способы задания закона распределения дискретной случайной величины
Способы задания закона распределения дискретной случайной величины
Непрерывная случайная величина
Непрерывная случайная величина
2. Распределение Пуассона
2. Распределение Пуассона
Основные непрерывные распределения
Основные непрерывные распределения
Основные непрерывные распределения
Основные непрерывные распределения
2. Равномерное распределение
2. Равномерное распределение
2. Равномерное распределение
2. Равномерное распределение
3. Нормальное распределение
3. Нормальное распределение
Картинки из презентации «Теория вероятностей и математическая статистика» к уроку алгебры на тему «Вероятность»

Автор: Анечка. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока алгебры, скачайте бесплатно презентацию «Теория вероятностей и математическая статистика.ppt» со всеми картинками в zip-архиве размером 270 КБ.

Теория вероятностей и математическая статистика

содержание презентации «Теория вероятностей и математическая статистика.ppt»
Сл Текст Сл Текст
1Теория вероятностей и математическая 11вероятности или дифференциальной функцией
статистика. Занятие 4. Дискретные и распределения.
непрерывные случайные величины. Функция 12Свойства плотности распределения. p(a
распределения. Плотность распределения. < x < b). f (x). a. b. f (x).
Преподаватель – доцент кафедры ВМ, 13Основные дискретные распределения. 1.
к.ф.-м.н., Шерстнёва Анна Игоревна. Биномиальное распределение. p –
2Определение. Случайной величиной вероятность события А. Х – число появлений
называют вели-чину, которая в результате события А в n независимых испытаниях.
испытания примет одно и только одно Возможные значения: k = 0, 1, 2, …, n.
возможное значение, наперёд не извест-ное Обозначим q=1 – p. Тогда. Р – параметр
и зависящее от случайных причин, которые распределения. p(k) = pkqn-kCnk. Бином
заранее не могут быть учтены. Случайные Ньютона:
величины: X, Y, Z,… , Их значения: x, y, 142. Распределение Пуассона. N – очень
z,… Примеры. 1. Количество родившихся большое, p – очень мала, Х – число
мальчиков среди 100 новорождённых. 2. появлений события А в n независимых
Расстояние, которое пролетит снаряд при испытаниях. Возможные значения: k = 0, 1,
выстреле. Чем отличаются случайные 2, …, n. Тогда p(k) = pkqn-kCnk. ? –
величины из этих двух примеров? параметр распределения.
31. Количество родившихся мальчиков 153. Геометрическое распределение. p –
среди 100 новорождённых. Случайная вероятность события А. Х – число
величина принимает отдельные, испытаний, которое нужно провести до
изолированные значения. Дискретная первого появления события А. Возможные
случайная величина. 2. Расстояние, которое значения: Все натуральные числа. k = 1, 2,
пролетит снаряд при выстреле. Случайная 3, … Обозначим q=1 – p. Тогда. Р –
величина принимает любое значение из параметр распределения. p(k) = qk-1p. p,
некоторого промежутка. Непрерывная qp, q2p, q3p, q4p, ... – Геометрическая
случайная величина. Дискретные и прогрессия.
непрерывные случайные величины. 164. Гипергеометрическое распределение.
4Дискретная случайная величина. Как В партии из N изделий имеется М
определить дискретную случайную величину? стандартных. Из партии случайно выбирают n
1. Перечислить возможные значения. Пример изделий. Х – число стандартных изделий
1. Число, выпавшее при бросании кубика. среди отобранных. Возможные значения: k =
Пример 2. Число, выпавшее при бросании 0, 1, 2, …, min (M,n). N, M, n – параметры
кубика со смещённым центром тяжести (часто распределения.
выдаёт 6). 2. Указать вероятности 17Основные непрерывные распределения. 1.
возможных значений. Законом распределения Показательное распределение. ? – параметр
дискретной случайной вели-чины называют распределения.
соответствие между возможными значениями и 182. Равномерное распределение. В
их вероятностями. Закон распределения интервале (a, b) постоянная плотность
полностью определяет дискретную случайную распределения. A, b – параметры
величину. распределения.
5Способы задания закона распределения 193. Нормальное распределение. A, ? –
дискретной случайной величины. X. x1. x2. параметры распределения.
… xn. Таблично: p. p1. p2. … pn. 1. p1+ p2 204. Распределение ?2 (распределение
+…+ pn=. Аналитически: Графически: – Пирсона). Пусть независимые случайные
Многоугольник распределения. величины Х1, Х2, …, Хk имеют нормальное
6Пример. В денежной лотерее выпущено распределение, причём математи- ческое
100 билетов. Среди них один билет с ожидание каждой из них равно 0, а среднее
выигрышем в 10 тысяч рублей и десять – с квад- ратическое отклонение равно 1. K –
выигрышем в 1 тысячу рублей. Случайная параметр распределения. 1) Случайная
величина –. Сумма выигрыша. Возможные величина ?2 ? 0. 2) При увеличении числа
значения: Многоугольник распределения. Р. степеней свободы распреде-ление Пирсона
Х. 0. 1. 10. Р. Х. Закон распределения. 0. медленно приближается к нормальному.
1. 10. 215. Распределение Стьюдента (t –
7Непрерывная случайная величина. распределение). K – параметр
Непрерывная случайная величина принимает распределения. При увеличении числа
любое значение из некоторого промежутка. степеней свободы распределе-ние Стьюдента
Как определить непрерывную случайную быстро приближается к нормальному.
величину? Способ задания перечислением 226. Распределение Фишера (F –
возможных значений не подходит. – Функция распределение). K1 и k2 – параметры
от переменной х. распределения. Так как X ? 0 и Y ? 0, то F
8Определение. Функцией распределения ? 0.
случайной величины Х называется функция 23Контрольные вопросы. Что такое
F(x), задающая вероятность того, что случайная величина? Какие бывают случайные
случайная величина Х принимает значение, величины? Чем отличаются дискретные и
меньшее x, то есть. F(x) = p(X < x). непрерывные случайные величины? Что такое
Функцию F(x) также называют интегральной закон распределения дискретной случайной
функцией распределения. Функция величины? Как можно задать закон
распределения полностью определяет распределения случайной величины? Что
непрерывную случайную величину. Замечание. такое многоугольник распределения? Как
Понятие функции распределения вво-дится можно задать непрерывную случайную
таким образом не только для непрерывных величину? Что такое функция распределения?
случайных величин, но и для дискретных. Перечислите основные свойства функции
9Свойства функции распределения. F(x) = распределения. Как найти вероятность
p(X < x). 3). 5) Если Х – непрерывная попадания значений случайной величины в
случайная величина, то вероятность того, определённый интервал с помощью функции
что она примет одно определённое значение распределения?
равна нулю: p(X=x) = 0. 24Контрольные вопросы. Что такое
10Случайная величина задана на отрезке плотность распределения вероятностей
(a, b). Пример. Х. 2. 5. 7. F(x) = p(X случайной величины? Для каких случайных
< x). Р. Х. 1. b. a. 1. 0.7. 0.2. 1. 4. величин может быть найдена плотность
2. 5. 7. распределения вероятностей? Перечислите
11Непрерывную случайную величину можно основные свойства плотности распределения.
задать функцией распределения. Существует Как найти вероятность попадания значений
ещё один способ задания непрерывной случайной величины в определённый интервал
случайной величины. Определение. с помощью плотности распределения? Как
Плотностью распределения вероятностей найти функцию распределения случайной
непрерывной случайной величины Х называют величины, если известна плотность
функцию, являющуюся производной от функции распределения? Перечислите основные
распределения: f (x) = F’(x). Также дискретные распределения. Перечислите
функцию f(x) называют плотностью основные непрерывные распределения.
Теория вероятностей и математическая статистика.ppt
http://900igr.net/kartinka/algebra/teorija-verojatnostej-i-matematicheskaja-statistika-118469.html
cсылка на страницу

Теория вероятностей и математическая статистика

другие презентации на тему «Теория вероятностей и математическая статистика»

«Теория вероятности» - Знаменитая задача. Разработал свою аксиоматику теории вероятностей. Недалекое прошлое. Задача кавалера де Мере. Случайность и здравый смысл. Б.П.Гнеденко ( 1912-1995 ). Самый древний игральный кубик найден в Северном Ираке и относится к IV тысячелетию до н.э. С.Н.Бернштейн (1880 - 1968). Вклад в развитие теории вероятностей.

«Урок по теории вероятности» - Содержание. Урок 17. Такое представление материала даёт возможность не ограничиваться рамками урока. Куда и как исчезли тройки? Практическая работа с электронными таблицами- 4часа Урок 1. Статистические данные в таблицах. Тема. Практическая работа на случайную изменчивость – 2 час Урок 11.Случайная изменчивость.

«Задачи на вероятность» - Решение : Как сравнить между собой шансы предсказателей? В письменном тексте одной из «букв» считается пробел между словами. Найдите частоту просвета в любом газетном тексте. Решение. Чему равна частота достоверного события? На кубике одна шестерка; в колоде четыре шестерки. Запишите формулу вычисления вероятности случайного события в статистической модели.

«Вероятность и статистика» - Статистика. Игра в рулетку – несправедливая игра. Понятие об аксиоматике и аксиоматическом построении геометрии. В одной комнате общежития живут Антон, Борис и Василий. Необходимые и достаточные условия. Статистические данные. Решение. Доказательство от противного. Справедливые и несправедливые игры.

«Элементы статистики» - С целью проверки успеваемости по математике каждому из 50 учеников было предложено по 20 задач. Представление результатов наблюдений при помощи рисунков и таблиц Построение и интерпретация статистических диаграмм Определение средней арифметической, моды и медианы статистического ряда. Элементы математической статистики.

«Математические игры» - Смешанные. С каждым туром увеличивалась сложность задач, а соответственно и количество балов. - Развлекательная коммуникативная диагностическая коррекционная социализирующая. Регата. Что получится, если разрезать ЛМ вдоль посередине? Групповые. Индивидуальные игры. Индивидуальные. В течение четырех дней ребята соревнуются за право называться лучшими.

Вероятность

23 презентации о вероятности
Урок

Алгебра

35 тем
Картинки
900igr.net > Презентации по алгебре > Вероятность > Теория вероятностей и математическая статистика