Презентация на тему "элементы комбинаторики, теории вероятностей и математической статистики"

Содержание

• 
  Слайд 1
  

  Решение задач по теме «Элементы комбинаторики, теории вероятностей и математической статистики»

• 
  Слайд 2

  Элементы комбинаторики

  Перестановка. Пусть мы имеем некое упорядоченное множество N состоящее из n различных элементов. Перестановкой из n элементов называется такой набор элементов множества, которые отличаются от исходного лишь порядком элементов. Размещение. Пусть мы имеем некое упорядоченное множество N состоящее из n различных элементов. Размещением из n элементов по k будет называться упорядоченное подмножество из k не повторяющихся элементов выбранные из множества, состоящего изn элементов Сочетание. Пусть мы имеем некое упорядоченное множество N состоящее из n различных элементов. Сочетанием из n элементов по k будет называться подмножество из k не повторяющихся элементов выбранные из множества, состоящего из n элементов. Подмножества, отличающиеся только порядком следования элементов (но не составом), считаются одинаковыми, этим сочетания отличаются от размещений. Различия между размещениями, перестановками и сочетаниями: В случае перестановок берутся все элементы и изменяется только их местоположение. В случае размещений берётся только часть элементов и важно расположение элементов друг относительно друга. В случае сочетаний берётся только часть элементов и не имеет значения расположение элементов друг относительно друга.

• 
  Слайд 3
  

  Правило суммы: Если А и В - конечные, непересекающиеся множества, то число элементов в их объединении равно сумме чисел элементов каждого из них: n(A U B)=n(A)+n(B) Для пересекающихся множеств: n(A U B)=n(A)+n(B)- n(A B) Правило произведения: Если элемент а можно выбратьk способами и при каждом выборе a элемент b можно выбрать m способами, то выбор пары элементов (a,b) в указанном порядке можно осуществить k*b способами. n(A×B)=n(A)·n(B) Соединения : Размещения Перестановки Сочетания Бином Ньютона: к-ый член разложения имеет вид:

• 
  Слайд 4

  Элементы комбинаторикиТреугольник Паскаля

• 
  Слайд 5

  Элементы комбинаторики

  Примеры решения задач: 1. 2.

• 
  Слайд 6
  

  Примеры решения задач: 3. 4.

• 
  Слайд 7
  

  Примеры решения задач 5.

• 
  Слайд 8

  Элементы теории вероятностей

  Классическое определение вероятности:, где m – число случаев, благоприятствующих событию A; n – общее число случаев. Геометрическое определение вероятности: На фигуру G бросают точку, причем все точки в области G равноправны в отношении попа – дания туда брошенной случайной точки. В ка- честве события А определяем попадание бро – шенной точки на фигуру g, которую назовем благоприятной событию А. Полагая, что вероятность события А пропорциональна площади фигуры g и не зависит ни от ее расположения относительно G, ни от формы g, находим P(A) по формуле: Понятие геометрической вероятности распространяется на отрезок Аналогично определятся геометрическая вероятность для некоторого тела:

• 
  Слайд 9
  

  Событие С называется произведением двух событий A и В, если в результате испытаний С происходят оба события, А и В Два события называют независимыми, если вероятность одного из них не зависит от того, произошло или нет другое событие Два события называются зависимыми, если вероятность наступления одного из них зависит от того , произошло или нет другое событие. Если вероятность события В вычисляется в предположении, что событие А уже произошло, то такая вероятность называется условной вероятностью события В по отношению к событию А. Обозначается: Теоремы умножения: (для зависимых) Вероятность их произведения равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого: (для независимых событий) Вероятность их произведения равна произведению их вероятностей :P(C)=P(A)P(B)

• 
  Слайд 10
  

  Пример: В конверте лежало четыре открытки с видами Петербурга и три открытки с видами Москвы. Пусть событие А – извлечение открытки с видами Петербурга, а событие В – извлечение открытки с видами Москвы. Рассмотрим вероятности связанные с этой ситуацией: 1. Если открытка извлекается только в начале один раз, то Р(А)=4/7; Р(В)=3/7 2. Если две открытки последовательно извлекаются из конверта без возврата в него, то: а) если сначала вытащили открытку с видом Петербурга, а затем с видом Москвы, то б) если сначала вытащили открытку с видом Москвы, а затем с видом Петербурга, тогда : 3. Если рассмотреть событие С, которое состоит в том, что вначале вытащили вид Петербурга, затем вид Москвы, то по теореме умножения его вероятность можно найти:

• 
  Слайд 11
  

  Суммой двух событий А и В называется событие С, состоящее в появлении хотя бы одного из событий А или В. Теорема сложения вероятностей двух несовместных событий: Вероятность суммы двух несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий: Р(С)=Р(А)+Р(В) Теорема сложения для двух совместных событий: Вероятность суммы двух совместных событий равна сумме вероятностей этих событий без вероятности их произведения: Формула полной вероятности позволяет вычислить вероятность интересующего события через условные вероятности этого события в предположении неких гипотез, а также вероятностей этих гипотез.

• 
  Слайд 12
  

  Пример. В магазин привозят товары от трех поставщиков: первый привозит 20%, второй - 30% и третий - 50% всего поступающего товара. Известно, что 10% товара первого поставщика высшего сорта, для второго и третьего поставщика эти значения равны 5% и 20%. Найти вероятность того, что случайно выбранный товар окажется высшего сорта.

• 
  Слайд 13
  

  Пример (полная вероятность). В магазин поступили электрические лампочки одного типа, изготовленные на четырех ламповых заводах: с 1-го завода 250 шт., со 2-го — 525 шт., с 3-го — 275 шт. и с 4-го — 950 шт. Вероятность того, что лампочка прогорит более 1500 часов, для 1-го завода равна 0,15, для 2-го — 0,30, для 3-го — 0,20, для 4-го — 0,10. При раскладке по полкам магазина лампочки были перемешаны. Какова вероятность того, что купленная лампочка прогорит более 1500 часов? 

• 
  Слайд 14

  Элементы теории вероятностей

• 
  Слайд 15
  
• 
  Слайд 16
  

  Дано:    В сборочный цех поступили детали с трех станков. На первом станке изготовлено 51% деталей от их общего количества, на втором станке 24% и на третьем 25%. При этом на первом станке было изготовлено 90% деталей первого сорта, на втором 80% и на третьем 70%. Используя формулу полной вероятности определить, какова вероятность того, что взятая наугад деталь окажется первого сорта ? 

• 
  Слайд 17
  

  Дано:    Имеется три одинаковых по виду ящика. В первом ящике находится 26 белых шаров, во втором 15 белых и 11 черных, в третьем ящике 26 черных шаров. Из выбранного наугад ящика вынули белый шар. Используя формулу Байеса вычислить вероятность того, что белый шар вынут из первого ящика. 

• 
  Слайд 18
  
• 
  Слайд 19
  

  Дано:    Вероятность изготовления нестандартной детали равна 0.11. Пользуясь формулой Бернулли найти вероятность того, что из пяти наудачу взятых деталей будут четыре стандартных. 

• 
  Слайд 20
  
• 
  Слайд 21
  
• 
  Слайд 22
  
• 
  Слайд 23
  

  P. S. А самая большая вероятность в последней задаче — это получить четыре телевизора со скрытыми дефектами. Подсчитайте сами — и убедитесь.