Презентация, доклад Теория вероятности и математическая статистика

Здесь Вы можете изучить и скачать урок-презентацию на тему "Теория вероятности и математическая статистика" бесплатно. Доклад-презентация для класса на заданную тему содержит 22 слайдов. Для просмотра воспользуйтесь проигрывателем, если презентация оказалась полезной для Вас - поделитесь ей с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте наш сайт презентаций в закладки!
Презентации» Математика» Теория вероятности и математическая статистика
500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500500

Скачать

Слайды и текст этой презентации
Слайд 1
Описание слайда:
Теория вероятности и математическая статистика Лектор - Гусева Валентина Борисовна доц. кафедры информатики и математики к.307.

Слайд 2
Описание слайда:
Список литературы Н. Ш. Кремер, Б. А. Путко, И. М. Тришин, М. Н. Фридман. Математика для экономистов: от арифметики до эконометрики: учебно-справочное пособие для бакалавров. М.: Юрайт, 2012. Н.Ш. Кремер.Теория вероятности и математическая статистика. 3. В.Е. Гмурман. Теория вероятностей и математическая статистика.

Слайд 3
Описание слайда:
Электронные материалы Y:\_Teachers\Guseva\ТВиМС

Слайд 4
Описание слайда:
1. Введение. Основные определения.

Слайд 5
Описание слайда:
1.1 Случайная величина. Закон распределения случайной величины.

Слайд 6
Описание слайда:
В данном курсе мы учимся работать с новым типом математических величин – случайными величинами. Случайная величина – это математическая величина, принимающая одно из своих возможных значений случайным образом. Для обозначения случайных величин используют большие латинские буквы. Пример: X – случайная величина, равная оценке студента на экзамене по статистике, или оценка.

Слайд 7
Описание слайда:
Закон распределения случайной величины содержит информацию о том, какие значения величина может принимать и насколько эти значения вероятны. Если значения представлены отдельными числами (случайная величина является дискретной) закон распределения задается в виде таблицы.

Слайд 8
Описание слайда:
В верхней строке таблицы указывают возможные значения величины, в нижней строке - вероятности реализации этих значений. Когда случайная величина принимает одно из возможных значений, этот факт можно рассматривать как наступление указанного события, обладающего определенной вероятностью. Под вероятностью события понимают количественную меру возможности наступления этого события.

Слайд 9
Описание слайда:
Если случайная величина может принимать непрерывный ряд значений (случайная величина является непрерывной) закон распределения задается с помощью функции f(x), зависящей от принятого значения x. Чаще всего, для описания поведения такой величины используется функция, которая называется плотностью вероятности.

Слайд 10
Описание слайда:
Вероятность того, что непрерывно распределенная случайная величина примет конкретное значение, всегда равна 0. P(X=x0)=0. Для обозначения вероятности события используют букву P, в скобках принято указывать событие, которому соответствует приведенная вероятность. Вероятность того, что непрерывная случайная величина примет значение, лежащее в заданном интервале, равна определенному интегралу от плотности вероятности на заданном интервале.

Слайд 11
Описание слайда:
Пример: Равномерное распределение случайной величины X , принимающей значения в интервале от a до b . Площадь закрашенной фигуры - вероятность того, что значение случайной величины лежит в интервале от x1 до x2.

Слайд 12
Описание слайда:
Чтобы перейти от непрерывного к дискретному распределению, достаточно разбить всю область изменения X на смежные интервалы и рассчитать вероятности для этих интервалов, взяв их в качестве pi. В качестве значений xi можно взять середины интервалов.

Слайд 13
Описание слайда:
Совместное распределение случайных величин

Слайд 14
Описание слайда:
Связь между случайными величинами можно описать, задав закон их совместного распределения. Для дискретных величин X и Y такой закон задается в виде таблицы вероятностей, для непрерывных – в виде плотности вероятности совместного распределения f(x, y).

Слайд 15
Описание слайда:
Связь между случайными величинами не обязательно должна быть функциональной. Она может иметь статистический (стохастический) характер.

Слайд 16
Описание слайда:
Функция случайной величины

Слайд 17
Описание слайда:
Если каждому значению x случайной величины X поставить в соответствие значение z=(x), мы построим новую случайную величину Z, которая является функцией исходной случайной величины X и обозначается Z=(X).

Слайд 18
Описание слайда:
Вероятности , соответствующие значениям z и x, могут не совпадать, так как разным значениям x может соответствовать одно и то же значение z.

Слайд 19
Описание слайда:
Случайная величина Z может являться функцией нескольких случайных величин, если ее значения вычисляются как функция возможных значений исходных величин. Z = (X, Y), если каждой возможной паре значений x и y ставится в соответствие значение z=(x, y).

Слайд 20
Описание слайда:
При построении функции нескольких случайных величин в качестве значений итоговой величины в закон распределения включаются все возможные значения функции, полученные из комбинации исходных случайных величин. Информация о вероятности этих значений берется из закона совместного распределения. Задача: Задав произвольно значения вероятностей pij, найдите закон распределения для случайной величины Z=X+Y, Z=XY, используя таблицы слайда 15

Слайд 21
Описание слайда:
Для работы со случайными величинами удобно использовать ряд параметров, которые позволяют извлечь из законов распределения наиболее важную информацию. Это математическое ожидание, дисперсия и коэффициент корреляции.

Слайд 22
Описание слайда:
1.2. Характеристики случайных величин


Скачать урок презентацию на тему Теория вероятности и математическая статистика можно ниже:

Похожие презентации