Основы теории вероятностей и математической статистики
Предмет теории вероятностей, основное содержание и законы данной науки, направления ее исследования. Типы анализов, оценка их конечных результатов. Моделирование случайных величин методом Монте-Карло (статистических испытаний), его принципы и значение.
Подобные документы
Понятия о случайных величинах и функциях распределения. Теоретические распределения вероятностей: биномиальное, пуассоновское и нормальное. Числовые характеристики случайных величин, их определение и вычисление - математическое ожидание и дисперсия.
лекция, добавлен 21.08.2015Основные понятия теории вероятностей, пространство случайных и элементарных событий. Операции над событиями (сумма, разность, произведение) и свойства операций. Сущность алгебры и сигма-алгебры событий, аксиоматическое построение теории вероятностей.
реферат, добавлен 25.02.2011Теория массового обслуживания как один из разделов теории вероятностей, ее содержание и сферы практического применения, а также основные цели и задачи. Марковский случайный процесс и его закономерности. Уравнения Колмогорова для вероятностей состояний.
лекция, добавлен 02.04.2019Дискретные и непрерывные виды случайных величин, законы распределения вероятностей их значений. Биноминальное распределение, формулы Бернулли и Пуассона. Понятие математического ожидания. Необходимые и достаточные условия независимости случайных величин.
контрольная работа, добавлен 02.02.2010Элементы дискретной математики. Сущность математической логики. Операции над множествами. Правила, формулы дифференцирования. Неопределенный интеграл, методы интегрирования. Основы теории вероятностей и математической статистики. Понятие и предел функции.
учебное пособие, добавлен 03.07.2013Методы, используемые для вычисления интеграла в пространстве R2 методом Монте-Карло: детерминистический, обычный и др. Доопределение подынтегральной функции, оценка математического ожидания. Вычисление интегралов в пространстве Rn методом Монте-Карло.
курсовая работа, добавлен 31.10.2017Особенности вычисления интегралов методом Монте-Карло. Математическое обоснование алгоритма вычисления интеграла. Применение метода Монте-Карло для вычисления n–мерного интеграла. Программа вычисления определенного интеграла методом Монте-Карло.
курсовая работа, добавлен 16.05.2019Рассмотрение теоремы умножения вероятностей. Характеристика основных задач математической статистики. Выборка как набор объектов, случайно отобранных из генеральной совокупности, виды: повторная, бесповторная. Особенности непрерывных случайных величин.
дипломная работа, добавлен 07.12.2012Случайные события и вероятность. Теорема сложения вероятностей для несовместных событий. Формула Байеса. Основные законы распределения дискретных случайных величин. Формула Бернулли. Интегральная теорема Лапласа. Математическое ожидание, дисперсия.
курс лекций, добавлен 08.12.2015Определение гамма-функции. Интегральное представление, область определения, полюсы. Свойства, непрерывность. Представление Ганкеля через интеграл по петле. Предельная форма Эйлера. Применение гамма-функции в теории вероятностей и математической статистике
курсовая работа, добавлен 08.06.2017События, основные распределения в теории вероятностей. Операции над событиями. Формула полной вероятности. Формула Бейеса и Бернулли, повторение испытаний. Случайные величины, закон распределения дискретной случайной величины, биноминальное распределение.
курсовая работа, добавлен 21.11.2012Дифференциальное уравнение Пирсона. Применение ортогональных полиномов Чебышева при нахождении кривых распределения вероятностей. Нахождение кривых распределения вероятностей и программное обеспечение как примеры решения задач математической статистики.
дипломная работа, добавлен 26.02.2020Применение теории вероятности для решения технических задач, характеристика ее основных понятий. Основы теории множеств, алгебра событий. Аксиомы теории вероятностей, ее правила. Теорема сложения и умножения вероятностей. Формула полной вероятности.
лекция, добавлен 30.11.2016Преимущества, характеристика и специфика метода Монте-Карло, его применение в нанотехнологиях и в вычислении интегралов. Способ усреднения подынтегральной функции, оценка погрешности метода Монте-Карло и решение интегральных уравнений второго рода.
курсовая работа, добавлен 02.05.2015Численные методы решения математических задач. Прямое статистическое моделирование при помощи получения и преобразования случайных чисел. Применение метода Монте-Карло в вычислительной аэродинамике. Разработка алгоритма для кинетических уравнений.
статья, добавлен 13.12.2013Понятие, предмет, задачи предмета "теории вероятностей", вероятность осуществления события, достоверное и противоположное событие. Вероятность осуществления двух или нескольких взаимно исключающих и независимых событий и вероятность их совпадения.
контрольная работа, добавлен 19.12.2010Использование независимых событий в качестве результатов измерений, наблюдений, испытаний, опытов, анализа данных - основа вероятностно-статистических моделей. Установление критерия независимости событий - одна из важнейших задач теории вероятностей.
статья, добавлен 09.11.2020Характеристика численных методов в математических расчетах. Описания методов для решения различных задач с помощью случайных последовательностей. Обзор техники моделирования случайной последовательности чисел. Практическое применение метода Монте-Карло.
доклад, добавлен 21.03.2015Ознакомление с общими характеристиками теории вероятности. Применение теоремы Бернулли, формулы полной вероятности, центральной предельной теоремы. Сложение и умножение вероятностей. Нахождение оптимального решения, руководствуясь "правилом Лапласа".
контрольная работа, добавлен 17.11.2015Теория вероятностей как один из разделов математики. Типы события и действия над ними. Случайное событие, его виды. Применение операций сложения и умножения при определении вероятностей. Наглядная геометрическая интерпретация этих понятий, дерево исходов.
реферат, добавлен 10.11.2014Изучение решения задач по математической статистике и теории вероятностей с помощью формулы Бейеса и Бернулли. Определение константы, вычисление математического ожидания и дисперсии величины X, а также расчет и построение графика функции распределения.
контрольная работа, добавлен 19.03.2014Определение суммы вероятностей всех элементарных событий. Формула нахождения вероятности наступления определенного количества успехов в серии из множества испытаний Бернулли. Несовместные - исходы, которые не наступают при проведении одного опыта.
презентация, добавлен 09.11.2015Случай, случайные явления, события, величины, их законы, их свойства и операции над ними. Комплексное изучение истории возникновения, становления и развития теории вероятностей. Два знаменитых вопроса шевалье де Мере. Закон больших чисел в форме Бернулли.
презентация, добавлен 10.02.2020Формулы и теоремы комбинаторики. Предмет теории вероятностей и статистическая устойчивость. Виды операций над событиями. Независимые испытания с несколькими исходами. Случайные величины и их распределение. Изучение числовых характеристик зависимости.
учебное пособие, добавлен 25.12.2013Свойства достоверного и невозможного события в теории вероятности. Роль комбинаторики в числе других разделов математики. Теоремы и формулы, используемые для уравнений по теории вероятностей. Математическое ожидание дискретной случайной величины.
учебное пособие, добавлен 29.01.2014