Уравнения с разделяющимися переменными

Дифференциальное уравнение называется уравнением с разделяющимися (отделяющимися) переменными, если его правая часть представима в виде . Тогда, в случае , общим решением уравнения является .

№16Теория вероятностей. Случайное событие(величина).вероятность случайного события

тео́рия вероя́тностей — раздел математики, изучающий закономерности случайных явлений:случайные события, случайные величины, их свойства и операции над ними

Случайная величина — это величина, которая принимает в результате опыта одно значение из множества исходов, причём появление того или иного значения этой величины до её измерения нельзя точно предсказать.

Формальное математическое определение следующее: пусть — вероятностное пространство, тогда случайной величиной называется функция ,измеримая относительно и борелевской σ-алгебры на . Вероятностное поведение отдельной (независимой от других) случайной величины полностью описывается её распределением.

Определение случайной величины [ править | править вики-текст ]

Случайной величиной называется функция , измеримая относительно и борелевской σ-алгебры на ^[4].

Случайную величину можно определить и другим эквивалентным способом^[4]. Функция называется случайной величиной, если для любых вещественных чисел и множество событий , таких что , принадлежит .

Вероятность[

Если каждому элементарному событию поставить в соответствие число , для которого выполняется условие:

,

то считается, что заданы вероятности элементарных событий . Вероятность события как счётного подмножества пространства элементарных событий определяется как сумма вероятностей тех элементарных событий, которые принадлежат этому событию. Требование счётности важно, так как иначе сумма будет не определена.

Рассмотрим пример определения вероятности различных случайных событий. Например, если событие является пустым множеством, то его вероятность равна нулю^[3]:

.

Если событием является пространство элементарных событий, то его вероятность равна единице:

.

Вероятность события (подмножества пространства элементарных событий) равна сумме вероятностей тех элементарных событий, которые включает в себя рассматриваемое событие.

17) вероятность - это отношение благоприятствующих случаев к общему числу равновозможных несовместных событий

P(A)=m/n

18)теорема сложения вероятностей:

Произведением событий А и В называется событие АВ, которое наступает тогда и только тогда, когда наступают оба события: А и В одновременно. Случайные события А и B называются совместными, если при данном испытании могут произойти оба эти события.

Теорема о сложении вероятностей 2. Вероятность суммы совместных событий вычисляется по формуле

.

События событий А и В называются независимыми, если появление одного из них не меняет вероятности появления другого. Событие А называется зависимым от события В, если вероятность события А меняется в зависимости от того, произошло событие В или нет.

Теорема об умножении вероятностей. Вероятность произведения независимых событий А и В вычисляется по формуле:

.

Вероятность произведения зависимых событий вычисляется по формуле условной вероятности

19)Условная вероятность — вероятность одного события при условии, что другое событие уже произошло.

Определение

Пусть — фиксированное вероятностное пространство. Пусть два случайных события, причём . Тогда условной вероятностью события при условии события называется

.

20) Теорема Байеса (или формула Байеса) — одна из основных теорем элементарной теории вероятностей, которая позволяет определить вероятность какого-либо события при условии, что произошло другое статистически взаимозависимое с ним событие. Теорема Байеса названа в честь её автора Томаса Байеса (1701—1761) — человека, который первый предложил использование теоремы для корректировки убеждений, основываясь на обновлённых данных
Формула Байеса:
P(A|B)=P(B|A)•P(A)/P(B)где
P(A) — априорная вероятность гипотезы A (смысл такой терминологии см. ниже);
P(A|B)— вероятность гипотезы A при наступлении события B (апостериорная вероятность);
P(B|A)— вероятность наступления события B при истинности гипотезы A;
P(B)— полная вероятность наступления события B.

21.Случайная величина — это величина, которая принимает в результате опыта одно значение из множества исходов, причём появление того или иного значения этой величины до её измерения нельзя точно предсказать.
Дискретной называют случайную величину, значения которой изменяются не плавно, а скачками, т.е. могут принимать только некоторые заранее определённые значения. Например, денежный выигрыш в какой-нибудь лотерее, или количество очков при бросании игральной кости, или число появления события при нескольких испытаниях. Число возможных значений дискретной случайной величины может быть конечным или бесконечным (счётным множеством)
Для сравнения - непрерывная случайная величина может принимать любые значения из некоторого числового промежутка: например, температура воздуха в определённый день, вес ребёнка в каком-либо возрасте, и т.д.
Закон распределения дискретной случайной величины представляет собой перечень всех её возможных значений и соответствующих вероятностей. Сумма всех вероятностей Σpi = 1. Закон распределения также может быть задан аналитически (формулой) и графически (многоугольником распределения, соединяющим точки (xi; pi)
Функция распределения случайной величины - это вероятность того, что случайная величина (назовём её ξ) примет значение меньшее, чем конкретное числовое значение x:

№22 Закон Распределения Нормальный закон распределения (часто называемый законом Гаусса)

Закон распределения – функция (таблица, график, формула), позволяющая определять вероятность того, что случайная величина Х принимает определеное значение хi или попадает в некоторый интервал. Если случайная величина имеет данный закон распределения, то говорят, что она распределена по этому закону или подчиняется этому закону распределения.
Нормальный закон распределения характеризуется плотностью вероятности вида