Математическое ожидание случайной величины
I. Случайные события. Основные формулы.
Основные формулы комбинаторики
а) перестановки .
б) размещения
в) сочетания .
Классическое определение вероятности.
, где
- число благоприятствующих событию
исходов,
- число всех элементарных равновозможных исходов.
Вероятность суммы событий
Теорема сложения вероятностей несовместных событий:
Теорема сложения вероятностей совместных событий:
Вероятность произведения событий
Теорема умножения вероятностей независимых событий:
Теорема умножения вероятностей зависимых событий:
,
- условная вероятность события
при условии, что произошло событие
,
- условная вероятность события
при условии, что произошло событие
.
Формула полной вероятности
, где
- полная группа гипотез, то есть
,
- достоверное событие.
Формула Байеса (формула Бейеса). Вычисление апостериорных вероятностей гипотез
, где
- полная группа гипотез.
Формула Бернулли
- вероятность появления события ровно
раз при
независимых испытаниях,
- вероятность появления события при одном испытании.
Наивероятнейшее число наступления события.
Наивероятнейшее число появления события при
независимых испытаниях:
,
- вероятность появления события при одном испытании.
Локальная формула Лапласа
- вероятность появления события ровно
раз при
независимых испытаниях,
- вероятность появления события при одном испытании,
.
Интегральная формула Лапласа
- вероятность появления события не менее m1 и не более m2 раз при
независимых испытаниях,
- вероятность появления события при одном испытании,
.
11. Оценка отклонения относительной частоты от постоянной вероятности :
.
II. Случайные величины.
Ряд распределения дискретной случайной величины
![]() | ![]() | ![]() | ……. | ![]() |
![]() | ![]() | ![]() | ……. | ![]() |
Сумма вероятностей всегда равна 1.
Функция распределения (интегральная функция распределения)
Функция распределения случайной величины определяется по формуле
. Это неубывающая функция, принимающая значения от 0 до 1. Если задана плотность распределения
, то функция распределения выражается как
.
14. Плотность распределения (дифференциальная функция распределения)
Плотность распределения случайной величины определяется по формуле
. Существует только для непрерывной случайной величины. Для нее выполняется условие нормировки:
(площадь под кривой равна 1).
Вероятность попадания случайной величины в заданный интервал
Может быть вычислена двумя способами:
1) через функцию распределения
2) через плотность распределения
Математическое ожидание случайной величины
1) Для дискретной случайной величины , заданной рядом распределения:
1) Для непрерывной случайной величины , заданной плотностью распределения :
.