На тему "Случайные события и случайные величины"

Скачать презентацию на тему: "На тему "Случайные события и случайные величины"" с количеством слайдов в размере 15 страниц. У нас вы найдете презентацию на любую тему и для каждого класса школьной программы. Мы уверены, что наши слайды помогут найти вам свою аудиторию. Весь материал предоставлен бесплатно, в знак благодарности мы просим Вас поделиться ссылками в социальных сетях и по возможности добавьте наш сайт MirPpt.ru в закладки.

Нажмите для просмотра
На тему "Случайные события и случайные величины"

1:

2: «Зачем психологам это надо?» Чтобы осознанно участвовать в лотерее; Чтобы не проигрывать в казино; Чтобы делать объективные и обоснованные выводы о результатах своего исследования; Чтобы не путать динамические и статистические взаимосвязи. . . ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТИ И СТАТИСТИКА — ДВЕ СТОРОНЫ ОДНОЙ МОНЕТЫ

3: Случайные события Каковы возможные исходы броска монеты? «Орел» (герб); «Решка» (цифра); Встанет на ребро; Зависнет в воздухе. . .

4: Случайные события Событие — всякий факт, который в результате опыта может произойти или не произойти (обозначим его А). Вероятность случайного события — численная мера степени объективной возможности события (Р(А)). Событие может быть: Достоверным (Р(А)1); Невозможным (Р(А)0); Случайным ( 0 P(A) 1)

5: Случайные события Монета упадет «орлом» кверху — это. . . . Зарплату дадут точно 6 ноября — это. . . . Завтра встретиться с динозавром — это. . . Какой-то незнакомец будет думать о Вас сегодня — это. . . Солнце взойдет из-за горизонта на востоке — это. . . Луна сделает оборот вокруг Земли за 27 суток — это. . .

6: Случайные события: свойства Несовместность: АВØ на универсальном множестве исходов опыта Ω, т. е( ) Равновозможность P(А)Р(В) Дополнение до полной группы событий: Р(А)Р(А)1 или AAΩ Полная группа несовместных равновозможных событийСхема случаев Например, «орел» и «решка» в одном броске

7: Случайные события Классическая формула вероятности (для схемы случаев): Р(А)А / Ω или Р(А)m/n, где m — количество благоприятствующих исходов; n — количество возможных исходов. Cм. правила сложения и умножения вероятностей

8: Статистическая вероятность По теореме Бернулли, При n P(A) m/n Если мы подбросим монету 2 раза? Если мы подбросим монету 5 раз? Если мы подбросим монету 10 раз?

9: Случайная величина может принять в результате опыта некоторое значение, и заранее неизвестно, какое именно. Пример: чему равна вероятность попадания монетой в конкретную точку стола? Закон распределения — описывает случайную величину с вероятностной точки зрения, устанавливая соответствие между значениями случайной величины и соответствующими им вероятностями. При этом F(x)P(X

10: Дискретная случайная величина Дискретная случайная величина — принимает отделенные друг от друга значения. Задается рядом распределения — табличная (аналитическая) форма установления соответствия для каждого х его вероятности И многоугольником распределения — графической формой распределения

11: Непрерывная случайная величина Непрерывная случайная величина — возможные значения непрерывно заполняют собой некоторый промежуток !Задать ряд распределения невозможно, т. к. Р(х)m/n1/ Используют F(x)P(X

12: Характеристики распределения случайной величины Математическое ожидание оценивается через среднее случайной величины Для дискретной: MX , где pi - вероятность появления xi Для непрерывной: MX , где f(x)dx - элемент плотности вероятности Свойства Mx: МXYMXMY, Mαα, MαXαMX

13: Характеристики распределения случайной величины Мода — значение случайной величины с наибольшей плотностью вероятности (максимум на графике плотности вероятности) Медиана — значение случайной величины, при котором вероятности попасть справа и слева от него равны. F(Me)0,5 - для функции распределения площадь S(x

14: Характеристики распределения случайной величины Дисперсия — мера рассеяния случайной величины вокруг ее математического ожидания DX - для дискретной DX - для непрерывной случайной величины Среднеквадратичное отклонение σDX

15: Моменты случайной величины 1 начальный момент — cреднее, Мx 2 центральный момент — дисперсия, или мат. ожидание квадрата разности значения случайной величины и среднего 3 центральный момент — характеристика симметрии (коэффициент асимметрии), 4 центральный момент — характеристика выраженности вершины распределения в окрестности среднего (коэффициент эксцесса)

Скачать презентацию


MirPpt.ru