Независимость событий в примере Бернштейна с правильным тетраэдром
Независимость событий. Условная вероятность. Независимость событий и испытаний. События А и В называются независимыми, если Р(АВ) = Р(А). Если Р(В)>0, то независимость А и В эквивалентна равенству Р(А/В) = Р(А).
Подобные документы
Понятие и сущность многомерной случайной величины, ее отличие от одномерной и применение для решения статистических задач. Особенности условной вероятности, расчет и определение суммы всех вероятностей. Математический закон распределения событий.
презентация, добавлен 01.11.2013Значение понятия математика. Ее роль в науке. Математика как наука основанная на разнообразие математических моделей, задачей которых является отображение реальных событий и явлений. Особенности математического языка. Известные высказывания о математике.
реферат, добавлен 07.05.2013Цепи Маркова как обобщение схемы Бернулли, описание последовательности случайных событий с конечным или счётным бесконечным числом исходов; свойство цепей, их актуальность в информатике; применение: определение авторства текста, использование PageRank.
дипломная работа, добавлен 19.05.2011Определение математического ожидания и среднеквадратического отклонения с целью подбора закона распределения к выборке статистических данных об отказах элементов автомобиля. Нахождения числа событий в заданном интервале; расчет значения критерия Пирсона.
контрольная работа, добавлен 01.04.2014Анализ случайных явлений, статистическая обработка результатов численных экспериментов. Способы вычисления наступления предполагаемого события. Решение задач, связанных с теорией вероятности. Вероятность попадания случайной величины в заданный интервал.
контрольная работа, добавлен 21.09.2013Зарождение теории вероятностей и формирование первых понятий этой ветви математики произошло в середине 17 века, когда Паскаль, Ферма, Бернулли попытались осуществить анализ задач связанных с азартными играми новыми методами.
реферат, добавлен 24.12.2002Применение формул и законов теории вероятности при решении задач. Формула Байеса, позволяющая определить вероятность какого-либо события при условии, что произошло другое статистически взаимозависимое с ним событие. Центральная предельная теорема.
курсовая работа, добавлен 04.11.2015Достоверное событие — это событие, наступающее при данных условиях со стопроцентной вероятностью. Классическая вероятностная схема. Вероятность наступления достоверного события. Рассмотрение простейшей вероятностной модели - бросание игрального кубика.
реферат, добавлен 02.12.2009Сущность вероятностной задачи-схемы независимых испытаний швейцарского профессора математики Я. Бернулли. Пример решения задачи по формуле Бернулли. Применение методов теории вероятностей в различных отраслях естествознания, техники и прикладных науках.
презентация, добавлен 10.03.2011Оптимизация управления потоком заявок в сетях массового обслуживания. Методы установления зависимостей между характером требований, числом каналов обслуживания, их производительностью и эффективностью. Теория графов; уравнение Колмогoрова, потоки событий.
контрольная работа, добавлен 01.07.2015Теория вероятности – математическая наука, изучающая закономерности в случайных явлениях. Метод наибольшего правдоподобия. Доверительные оценки. Точечные оценки и критерий согласия. Теорема Чебышева. Распределение Пуассона. Доверительный интервал.
курсовая работа, добавлен 16.01.2009Определение случайного процесса и его характеристики. Основные понятия теории массового обслуживания. Понятие марковского случайного процесса. Потоки событий. Уравнения Колмогорова. Предельные вероятности состояний. Процессы гибели и размножения.
реферат, добавлен 08.01.2013Алгоритм определения вероятности события и выполнения статистических ожиданий. Оценка возможных значений случайной величины и их вероятности. Расчет математического ожидания, дисперсии и среднего квадратического отклонения. Анализ характеристик признака.
контрольная работа, добавлен 13.01.2014Классическое определение вероятности события. Способы вычисления наступления предполагаемого события. Построение многоугольника распределения. Поиск случайных величин с заданной плотностью распределения. Решение задач, связанных с темой вероятности.
задача, добавлен 14.01.2011Возникновение теории вероятностей как науки, вклад зарубежных ученых и Петербургской математической школы в ее развитие. Понятие статистической вероятности события, вычисление наивероятнейшего числа появлений события. Сущность локальной теоремы Лапласа.
презентация, добавлен 19.07.2015Пространство элементарных событий, математическое ожидание. Функции распределения и плотности распределения составляющих системы случайных величин. Числовые характеристики системы. Условия нормировки плотности системы случайных непрерывных величин.
практическая работа, добавлен 15.06.2012Задача исследования устойчивости нелинейной динамической системы. Аппроксимации функций с использованием обобщений полиномов Бернштейна. Анализ скорости сходимости и эффективности итерационной формулы, сравнение с классическими численными методами.
дипломная работа, добавлен 23.06.2011Решение системы линейных уравнений методами Крамера, Гаусса (посредством преобразований, не изменяющих множество решений системы), матричным (нахождением обратной матрицы). Вероятность оценки события. Определение предельных вероятностей состояний системы.
контрольная работа, добавлен 26.02.2012Теория вероятности как математическая наука, изучающая закономерность в массовых однородных случаях, явлениях и процессах, предмет, основные понятия и элементарные события. Определение вероятности события. Анализ основных теорем теории вероятностей.
шпаргалка, добавлен 24.12.2010Общее решение дифференциального уравнения первого порядка. Уравнение с разделенными переменными. Выбор частного интеграла. Частное решение дифференциального уравнения второго порядка. Вероятность проявления события, интегральная формула Муавра-Лапласа.
контрольная работа, добавлен 19.08.2009- 71. Линейная алгебра
Обратная матрица. Матричные уравнения. Некоторые свойства определителей. Решение квадратной системы. Фундаментальная система решений. Метод Крамера. Если D=0 и не все Dxj=0, то система несовместна.
лабораторная работа, добавлен 07.10.2002 Способы определения вероятности происхождения события с помощью формулы Бейеса на примере задач о вынимании шарика определенного цвета из урны, попадании стрелком в мишень, о выпадении герба монеты, передачи сообщения по средствам связи без помех.
контрольная работа, добавлен 01.12.2010Определение равновесной цены, если спрос и предложение на некоторый товар на рынке описывается заданными линейными зависимостями. Установление графическим видом, является ли модель паутинного рынка "скручивающейся". Расчет времени удвоения вклада в банке.
методичка, добавлен 26.06.2010Составление оптимального плана посева зерновых культур по участкам. Отображение изменения решения, если весь второй участок засеять пшеницей, ячменем или кукурузой с нижним уровнем затрат. Расчет прибыли от продажи урожая, возможности ее максимизации.
курсовая работа, добавлен 05.01.2015Сопряженный оператор. Сопряженная однородная задача. Условия разрешимости. Если иметь дело с граничными условиями общего вида можно выразить какие-либо два из граничных значений через два других.
реферат, добавлен 29.05.2006