ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 13.07.2024
Просмотров: 32536
Скачиваний: 2
СОДЕРЖАНИЕ
Министерство сельского хозяйства Российской Федерации
Фгбоу впо «Самарская государственная сельскохозяйственная академия»
2.4. Элементарные преобразования матрицы
3.1. Теорема Кронекера-Капелли
3.2. Метод Гаусса решения систем m линейных уравнений с n неизвестными
3.3. Общее, базисное и частное решение систем линейных алгебраических уравнений.
3.4. Однородные системы линейных алгебраических уравнений
4.2. Линейные операции над векторами.
4.3. Декартова система координат
4.4. Скалярное произведение векторов, основные свойства и выражение в координатной форме
4.6. Применение векторного произведения векторов к решению задач
4.8. Применение смешанного произведения векторов к решению задач
5.3. Разложение вектора по базису. Линейные пространства
6.2. Собственные значения и собственные векторы матрицы
6.3. Свойства собственных векторов матрицы
7.1. Уравнение линии на плоскости. Прямая линия и различные формы ее уравнений на плоскости
Свойства прямой в евклидовой геометрии.
7.2. Взаимное расположение двух прямых на плоскости
7.3. Угол между прямыми. Условия параллельности и перпендикулярности двух прямых
8.1. Каноническое уравнение окружности и ее основные характеристики
8.2. Каноническое уравнение эллипса и его характеристики
8.3. Каноническое уравнение гиперболы и ее характеристики
8.4. Каноническое уравнение параболы и ее характеристики
8.5. Исследование кривых второго порядка
9.2. Общее уравнение плоскости и его частные виды
9.3. Угол между плоскостями. Условие параллельности и перпендикулярности двух плоскостей
9.4. Нормальное уравнение плоскости
10.1. Уравнение прямой в пространстве
10.2. Условия параллельности и перпендикулярности, прямых в пространстве
10.3. Взаимное расположение прямой и плоскости в пространстве
11.1. Общая теория поверхностей второго порядка
11.2. Классификация поверхностей второго порядка
11.3. Расположение поверхностей второго порядка
12.2. Графическое изображение функции. Классификации функций
12.4. Сходимость числовых последовательностей
12.5. Предел функции. Односторонние пределы
12.6. Основные теоремы о пределах функции
13.2. Непрерывность функции в точке и на интервале
13.3. Классификация точек разрыва функции
14.1. Определение производной функции
14.2. Геометрический и механический смысл производной
14.3. Основные правила дифференцирования
14.4. Производная обратной, параметрически заданной функции
14.5. Производная показательно-степенной функции.
15.1. Теоремы Ферма, Ролля, Лагранжа, Коши
15.4. Применение дифференциала к приближенным вычислениям
15.5. Производные и дифференциалы высших порядков
16.1. Экстремум функции. Возрастание и убывание функции
16.2. Точки перегиба функции и участки выпуклости и вогнутости графика функции
16.3. Асимптоты графика функции
16.4. Общая схема исследования функции и построение ее графика
17.1. Определение функции многих переменных. Область определения функции многих переменных
17.2. Частные производные и дифференциалы первого и высших порядков
17.3. Теорема о смешанных производных
17.4. Производная по направлению
18.1. Касательная плоскость и нормаль к поверхности
18.2. Необходимое и достаточное условия экстремума функции двух переменных
18.4. Метод множителей Лагранжа
19.2. Неопределенный интеграл и его свойства
19.3. Таблица основных интегралов
19.4. Интегрирование методом замены переменной
20.1. Интегрирование по частям
20.2. Интегрирование функций, содержащих квадратный трехчлен
21.1. Интегрирование элементарных дробей
21.2. Интегрирование рациональных дробей
22.1. Интегрирование методом замены переменной
22.2. Интегрирование по частям
22.3. Интегрирование с помощью универсальных подстановок
23.1. Линейные и дробно-линейные иррациональности
23.2. Квадратичные иррациональности
24.1. Задачи, приводящие к понятию определенного интеграла
24.2. Определение определенного интеграла
24.3. Свойства определенного интеграла. Теорема Коши о существовании определенного интеграла
24.4. Формула Ньютона-Лейбница
25.1. Геометрические приложения определенного интеграла
25.2. Физические приложения определенного интеграла
25.3. Методы приближенного вычисления определенного интеграла
26.1. Несобственные интегралы с бесконечными пределами интегрирования
26.2. Несобственные интегралы от неограниченных функций
26.3. Признак сходимости несобственных интегралов (признак сравнения)
27.1. Постановка задачи интегрирования функции многих переменных
27.2. Двойной интеграл и его свойства
27.3. Сведение двойного интеграла к повторному. Изменение порядка интегрирования
28.1. Геометрический смысл двойного интеграла
28.2. Физические приложения двойного интеграла
29.1. Определение криволинейного интеграла
30.1. Комплексные числа и их изображение на плоскости
30.2. Модуль и аргумент комплексного числа
31.1. Задачи, приводящие к составлению и решению дифференциальных уравнений
32.2. Однородные дифференциальные уравнения.
33.1. Дифференциальные уравнения второго порядка,
33.2. Линейные однородные дифференциальные уравнения второго порядка с постоянными коэффициентами
34.1. Линейные неоднородные дифференциальные уравнения второго порядка с постоянными коэффициентами
35.1. Нормальная система дифференциальных уравнений
35.2. Решение системы линейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами
36.1. Особенности составления дифференциальных уравнений в прикладных задачах
36.2. Задачи, приводящие к решению дифференциальных уравнений
37.1. Определение ряда. Сходимость. Сумма ряда
37.2. Необходимый признак сходимости ряда
37.3. Достаточные признаки сходимости ряда
38.1. Достаточный признак сходимости знакочередующихся рядов
38.2. Абсолютная и условная сходимость знакопеременных рядов
40.1. Разложение некоторых элементарных функций в ряды Тейлора, Маклорена
40.2. Приложение рядов к приближенным вычислениям
41.3. Ряды Фурье четных и нечетных периодических функций с произвольным периодом
42.3. Операции над множествами
43.1. Общие понятия теории графов
43.2. Теорема Эйлера. Операции над графами
43.5. Сочетания. Размещения. Перестановки
44.1. Развитие теории вероятностей как науки
44.3. Классическое определение вероятности
44.5. Теорема сложения вероятностей для несовместных событий. Противоположные события
44.6. Условная вероятность. Теорема умножения вероятностей
44.7. Теорема сложения вероятностей для совместных событий
44.8. Формула полной вероятности. Формулы Байеса
45.2. Наивероятнейшее число наступлений событий
45.3. Локальная теорема Лапласа. Интегральная теорема Лапласа
46.1. Дискретные и непрерывные случайные величины
46.4. Вероятность попадания случайной величины на заданный интервал
46.5. Числовые характеристики случайной величины.
47.2. Распределение Пуассона дискретной случайной величины. Простейший поток событий
47.4. Показательный закон распределения
47.5. Нормальный закон распределения непрерывной случайной величины
47.6. Вычисление вероятности заданного отклонения. Правило трех сигм
48.1. Закон больших чисел и его практическое значение
48.2. Центральная предельная теорема Ляпунова
48.3. Применение закона больших чисел и центральной предельной теоремы
49.1. Генеральная и выборочная совокупности
49.2. Статистическое распределение выборки
49.3. Эмпирическая функция распределения
50.1. Определение статистических оценок параметров распределения
50.2. Виды статистических оценок параметров распределения
50.3.Надежность статистических оценок параметров распределения.
51.3. Критерий согласия Пирсона
51.5. Критерий проверки гипотезы о равенстве дисперсий
51.6. Критерий сравнения двух выборочных средних
51.7. Критерий Вилкоксона проверки гипотезы об однородности двух выборок
52.1. Однофакторный дисперсионный анализ
52.2. Двухфакторный дисперсионный анализ
53.1. Корреляционная зависимость
53.2. Линейная парная регрессия
53.3. Оценка значимости параметров связи
54.1. Понятие о нелинейной регрессии
Найдем
математическое ожидание случайной
величины

Искомая дисперсия
Свойства дисперсии.
1)Дисперсия постоянной величины равна нулю
2)Постоянный множитель можно выносить за знак дисперсии, возводя его в квадрат
3)Дисперсия суммы двух независимых случайных величин равна сумме дисперсий этих величин
4)Дисперсия разности двух независимых случайных величин равна сумме их дисперсий
Дисперсией
непрерывной случайной величины называют
математическое ожидание квадрата ее
отклонения. Если возможные значения
принадлежат
отрезку
то
Для оценки рассеяния возможных значений случайной величины вокруг ее среднего значения кроме дисперсии служит среднее квадратическое отклонение.
Средним
квадратическим отклонением дискретной
случайной величины
называют
квадратный корень из дисперсии
Среднее
квадратическое отклонение непрерывной
случайной величины определяется, как
и для величины дискретной, равенством

Контрольные вопросы
1. Какие величины называют случайными?
2. Привести примеры дискретных и непрерывных случайных величин.
3. В каком виде записывается закон распределение дискретной случайной величины и закон распределения непрерывной случайной величины?
4. Что определяет функция распределения вероятностей?
5. Перечислить основные свойства функции распределения и функции плотности распределения случайной величины.
6. Возможно, ли вычислить вероятность того, что непрерывная случайная величина примет значение, принадлежащее заданному интервалу, зная функцию плотности распределения непрерывной случайной величины?
7. Что характеризует математическое ожидание случайной величины?
Лекция №47. Законы распределения случайных величин
47.1. Закон распределения дискретной случайной величины. Биномиальное распределение дискретной случайной величины.
47.2. Распределение Пуассона дискретной случайной величины. Простейший поток событий.
47.3. Закон распределения непрерывной случайной величины. Равномерный закон.
распределения непрерывной случайной величины.
47.4. Показательный закон распределения.
47.5.Нормальный закон распределения непрерывной случайной величины.
47.6.Вычисление вероятности заданного отклонения. Правило трех сигм.
47.1. Закон распределения дискретной случайной величины. Биномиальное распределение дискретной случайной величины
Для задания дискретной случайной величины необходимо перечислить все ее возможные значения и указать вероятности их появления.
Законом распределения дискретной случайной величины называют соответствие между возможными значениями и их вероятностями. Закон распределения можно задать таблично, аналитически (в виде формулы) и графически.
Пусть
производится
независимых
испытаний, в каждом из которых событие
может
появиться либо не появиться. Вероятность
наступления события во всех испытаниях
постоянна и равна
следовательно,
вероятность не появления
Рассмотрим
в качестве дискретной случайной величины
число
появлений события
в
этих испытаниях.
Найдем
закон распределения случайной величины
Для
решения поставленной задачи требуется
определить возможные значения
и
их вероятности. Событие
в
независимых
испытаниях может либо появиться, либо
не появиться 1 раз, либо 2 раза, либо
раз.
Таким образом, возможные значения
будутследующими:
Остается
найти вероятности этих возможных
значений, для чего следует пользоваться
формулой Бернулли
где

Данная формула является аналитическим выражением искомого закона распределения.
Биномиальным называют распределение вероятностей, определяемое формулой Бернулли.
Биномиальный закон можно записать в виде таблицы.
Таблица 10
|
… |
… |
0 |
||||
|
… |
… |
Пусть
производится
независимых
испытаний, в каждом из которых вероятность
появления события
равна
Для
определения вероятности
появлений
события в этих испытаниях используют
формулу Бернулли. Если же
велико,
то пользуются асимптотической формулой
Лапласа. Однако эта формула непригодна,
если вероятность события мала
.
В этих случаях прибегают к асимптотической
формуле Пуассона.
47.2. Распределение Пуассона дискретной случайной величины. Простейший поток событий
Если
стоит задача найти вероятность того,
что при очень большом числе испытаний,
в каждом из которых вероятность события
очень мала, событие наступит ровно
раз.
Сделаем важное допущение: произведение
сохраняет
постоянное значение, а именно
Этоозначает, что
среднее число появлений события в
различных сериях испытаний, т.е. при
различных значениях
остается
неизменным.
Воспользуемся формулой Бернулли для вычисления, интересующей нас вероятности
Так
как
то
Следовательно,
Примем
во внимание, что
имеет
очень большое значение, вместо
найдем
При этом будет найдено лишь приближенное значение отыскиваемой вероятности. Итак,
Таким образом,
Эта
формула выражает закон распределения
Пуассона вероятностей массовых (
велико)
и редких (
мало)
событий.
Рассмотрим события, которые наступают в случайные моменты времени.
Потоком событий называют последовательность событий, которые наступают в случайные моменты времени. Примерами потоков служат: поступление вызовов на АТС, на пункт неотложной медицинской помощи, прибытие самолетов в аэропорт, последовательность отказов элементов.
Среди свойств, которыми могут обладать потоки, выделяют свойства стационарности, отсутствие последствия и ординарности.
Свойство
стационарности характеризуется тем,
что вероятность появления
событий
на любом промежутке времени зависит
только от числа
и
от длительности
промежутка
и не зависит от начала отсчета.
Если
поток обладает свойством стационарности,
то вероятность появления
событий
за промежуток времени длительности
есть
функция, зависящая только от
и