Теорія ймовірності

Історія виникнення теорії ймовірностей у середині XVII ст. у зв'язку з завданнями розрахунку шансів виграшу гравців в азартних іграх. Міркування французького математика Паскаля. Розрахунок рівноможливих випадків. Теорія ймовірностей - розділ математики.

Рубрика Математика
Вид реферат
Язык украинский
Дата добавления 26.11.2016
Размер файла 26,1 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Міністерство освіти та науки України

Київський кооперативний інститут бізнесу і права

Економіко-правовий коледж

Реферат

На тему:

«Теорія ймовірності»

Виконала: студентка групи 31 БК

Беленчук Д.В.

Перевірила: Стефанчук М.В.

Київ 2016

Запровадження

Теорія ймовірностей виникла середині XVII в. у зв'язку з завданнями розрахунку шансів виграшу гравців в азартних іграх. Пристрасний гравець у кістки француз де Мере, намагаючись розбагатіти, придумував нові правил гри. Він пропонував кидати кістку в чотири рази поспіль і тримав парі, що заодно хоча колись випаде шістка (6 очок). Для більшої впевненості у виграші де Мере звернувся безпосередньо до свого знайомого, французькому математику Паскалю, з проханням розрахувати ймовірність виграшу у цій грі. Наведемо міркування Паскаля. Ігральну кістку є правильний кубик, на шести гранях якого завдані цифри 1, 2, 3, 4, 5 і шість (число очок). При киданні кістки "на удачу" випадання будь-якого числа очок є випадковим подією; воно залежить багатьох невраховуваних впливів: початкові стану та початкові швидкості різних ділянок кістки, рух повітря їхньому шляху, ті чи інші шорсткості на місці падіння, які під час ударі про поверхню пружні сили та т. буд. Оскільки ці впливу мають хаотичний характер, то силу міркувань симетрії немає підстав віддавати перевагу випаданню одного числа очок перед іншим (якщо, звісно, немає неправильностей у самій кістки чи якоїсь виняткової спритності кидає).

Тому, за киданні кістки є шість що виключатимуть одне одного рівноможливих випадків, і можливість випадання даного числа очок варто прийняти рівної 1/6 (или100/6 %). При дворазовому киданні кістки результат першого кидання - випадання певної кількості очок - не надають ніякого впливу результат другого кидання, отже, всіх рівноможливих випадків буде 6 · 6 = 36. З положень цих 36 рівноможливих випадків 11 випадках шістка з'явиться хоча колись й у 5 · 5 = 25 випадках шістка не випаде ніколи.

Шанси на поява шістки хоча колись дорівнюватимуть 11 з 36, інакше кажучи, ймовірність події А, який перебуває у цьому, що з дворазовому киданні кістки з'явиться хоча колись шістка, равна11/100, т. е. дорівнює відношенню числа випадків благоприятствующих події А до всіх рівноможливих випадків. Можливість те, що шістка не з'явиться ніколи, т. е. ймовірність події, званого протилежним події A, равна25/36. При трехкратном киданні кістки кількість усіх рівноможливих випадків буде 36 · 6 = 63, при чотириразовому 63 · 6 = 64. При трехкратном киданні кістки число випадків, у яких шістка не з'явиться ніколи, одно 25 · 5 = 53, при чотириразовому 53 · 5 = 54. Тому події, який перебуває у цьому, що з чотириразовому киданні жодного разу випаде шістка, дорівнює, а ймовірність протилежного події, т. е. можливість появи шістки хоча колись, чи ймовірність виграшу де Мере, дорівнює.

Отже, у де Мере було більше шансів виграти, ніж програти.

Розмірковування Паскаля і всі його обчислення засновані на класичному визначенні поняття ймовірності як стосунки числа сприятливих випадків до всіх рівноможливих випадків.

Важливо, що виготовлені вище розрахунки і саме поняття ймовірності як числової характеристики випадкового події ставилися явищ масового характеру. Твердження, що ймовірність випадання шістки під час кидання гральною кістки дорівнює 1/6, має наступний об'єктивний сенс: при велику кількість бросаний частка числа випадань шістки буде зацікавлений у середньому дорівнює 1; так, при 600 бросаниях шістка може з'явитися 93, чи 98, чи 105 тощо. буд. раз, однак за великому числі серій по 600 бросаний середня кількість появ шістки у серії з 600 бросаний буде дуже близько до 100.

Ставлення числа появ події до випробувань називається частотою події. Для однорідних масових явищ частості подій поводяться стійкою, т. е. мало коливаються близько середніх величин, що й приймаються за ймовірності цих подій (статистичне визначення поняття ймовірності).

У XVII-XVIII ст. теорія ймовірностей розвивалася незначно, оскільки область застосування сили, через низького рівня природознавства обмежувалася невеликим колом питань (страхування, азартні ігри, демографія). У ХІХ в. і по нашого часу, у зв'язку з запитами практики, теорія ймовірностей безупинно і швидко розвивається, знаходячи застосування у дедалі більш різноманітних областях науки, техніки, економіки (теорія помилок спостережень, теорія стрільби, статистика, молекулярна і атомна фізика, хімія, метеорологія, питання планування, статистичний контроль у виробництві та т. буд.)

Теорія ймовірностей є розділом математики, що вивчає закономірності випадкових масових подій стійкою частості.

Теорія ймовірності - це наука, що вивчає закономірностей масових випадкових явищ. Такі самі закономірності, лише у вужчої предметної області соціально-економічних явищ, вивчає статистика. Між цими науками є спільність методологією й високий рівень взаємозв'язку. Практично будь-які висновки зроблені статистикою розглядаються як імовірнісні.

Особливо наочно це вероятностный характер статистичних досліджень проявляється у вибірковому методі, оскільки кожен висновок зроблений за результатами вибірки оцінюється із заданої ймовірністю.

З розвитком ринку поступово зрощується ймовірність і статистика, особливо це проявляється у управлінні ризиками, товарними запасами, портфелем цінних паперів тощо. У світі теорія ймовірності та математична статистика застосовується дуже широко. У нашій країні, поки широко застосовується у управлінні якістю продукції, тому поширення та запровадження у практику методів теорії ймовірності актуальна завдання.

Як мовилося раніше, поняття ймовірності події визначається для масових явищ чи, точніше, для однорідних масових операцій. Однорідна масова операція складається з багаторазового повторення подібних між собою одиничних операцій, чи, кажуть, випробувань. Кожне окреме випробування у тому, що складається певний комплекс умов, істотних для даної масової операції. У принципі так має бути можливим відтворювати цю сукупність умов необмежена кількість раз.

Пример1. При киданні гральною кістки "на удачу" істотним умовою є тільки те, як кістка впадає до столу, проте інші обставини (початкова швидкість, тиск і температура повітря, забарвлення столу" й т. буд.) до уваги не приймаються.

Приклад 2. Стрілець багаторазово стріляє у певну мішень з даного відстані з положення "стоячи"; окремий постріл є випробуванням до засобів масової операції стрільби умовах. Якщо ж стрілку дозволено в різних пострілах змінювати становище ("стоячи", "лежачи", "з коліна"), то попередні умови істотно змінюються і треба казати про масової операції стрільби з даного відстані.

Можливі результати одиничної операції, чи випробування P.S, називаються випадковими подіями. Випадкове подія - це таку неординарну подію, яке може статися, і може і статися під час випробування P.S. Замість "статися" кажуть також "наступити", "з'явитися", "відбутися".

Так, під час кидання гральною кістки випадковими є: випадання даного числа очок, випадання непарного числа очок, випадання числа очок, не більшого трьох.

При стрільбі випадковим подією є потрапляння до мета (стрілок може пояснюватися як потрапити до мета, і промахнутися), протилежним йому випадковим подією є промах. На цьому прикладу добре видно, що правове поняття випадкового події у теорії ймовірностей годі було розуміти в життєвому сенсі: "свята випадковість", оскільки гарного стрілка потрапляння до мета буде швидше правилом, а чи не випадковістю, витлумаченої повсякденному сенсі.

Нехай попри деякий числі n випробувань подія A настало m раз, т. е. m результатів одиничної операції виявилися "вдалими", тому, що цікавить нас подія A здійснилося, і n-m результатів виявилися "невдалими" - подія A цього не сталося.

Ймовірність події A, чи ймовірністю «вдалого» результату одиничної операції, називається середнє частості, т. е. середнє відносини числа «вдалих» фіналів до всіх проведених одиничних операцій (випробувань).

Звісно ж, що й ймовірність події дорівнює, то, при n випробуваннях подія A може настати і як m разів, і менш як m раз; воно лише середньому настає m разів, і переважно серій по n випробувань число появ події A буде близько до m, особливо якщо n -- велика кількість.

Отже, ймовірність P(A) є певна постійне число, укладену між нулем і одиницею:

0 Ј P(A) Ј 1

Іноді її висловлюють у відсотках: Р(А)

100% є середній відсоток числа появ події A. Звісно, слід, йдеться про певну масової операції, т. е. умови P.S виробництва випробувань -- певні; якщо їх істотно змінити, вона може змінитися ймовірність події A: він ймовірність події A на другий масової операції, коїться з іншими умовами випробувань. Надалі вважатимемо, не намовляючи на це байдуже раз, йдеться про певної масової операції; Якщо ж умови, у яких здійснюються випробування, змінюються, це буде спеціально відзначати.

Дві події A і B називаються рівносильними, якщо кожному випробуванні вони або обидва наступають, або обидва не наступають.

І тут пишуть

A = B

і роблять відмінності між цими подіями. Ймовірність одно- сильних подію A = B, очевидно, однакові:

P(A) = P(B)

Протилежне твердження, звісно, не так: речей, що P(A) = P(B), зовсім на слід, що A = B.

Подія, яка не обов'язково настає при кожному випробуванні, називається достовірним.

Домовимося позначати його буквою D.

Для достовірного події число його наступів m одно числу випробувань n, тому частість його завжди дорівнює одиниці, т. е. ймовірність достовірного події варто прийняти що дорівнює одиниці:

P(D) = 1

Подія, яке явно неспроможна статися, називається неможливим.

Домовимося позначати його буквою H.

Для неможливого події m = 0, отже, частість його завжди дорівнює нулю, т. е. ймовірність неможливого події можна вважати рівної нулю:

P(H) = 0

Чим більший ймовірність події, тим більше воно настає, і навпаки, що менше ймовірність події, тим рідше воно настає. Коли ймовірність події близька до одиниці чи дорівнює одиниці, воно настає майже попри всі випробуваннях. Про таке подію кажуть, що його практично достовірно, т. е. які можна напевно прогнозувати його.

Навпаки, коли ймовірність дорівнює нулю або дуже мала, то подія настає дуже рідко; про такий подію кажуть, що його практично неможливо.

Наскільки мала мусить бути ймовірність події, щоб практично можна було його неможливим? Спільного відповіді тут дати не можна, бо всі залежить від цього, наскільки важливе всі ці події.

Якщо, наприклад, можливість, що електрична лампочка виявиться зіпсованою, дорівнює 0, 01, з цим можна примиритися. Але якщо 0, 01 є можливість те, що у банку консервів утворюється сильний отрута боту лин, з цим примиритися не можна, оскільки приблизно й одне випадку із ста відбуватиметься отруєння покупців, безліч людські життя виявляться під загрозою.

Основні категорії теорії ймовірності.

Як і наука, теорія ймовірності та математична статистика оперують поруч основних категорій:

· Події;

· Можливість;

· Випадковість;

· Розподіл ймовірностей тощо.

Події - називається довільне безліч деякого безлічі всіх можливих фіналів, може бути:

· Достоверные;

· Невозможные;

· Випадкові.

Достовірним називається подія, яке явно станеться за дотримання певних умов.

Неможливим називається подія, яке явно не станеться за дотримання певних умов.

Випадковим називають події, які можуть виникнути або статися за дотримання певних умов.

Події називають єдиновозможними, якщо наступ однієї з них подія достовірне.

Події називають рівновозможними, якщо жоден з них є можливим, ніж інші.

Події називають несумісними, якщо поява однієї з них виключає можливості появи іншого у тому випробуванні.

Класичне і статистичне визначення ймовірності.

Можливість - чисельна характеристика реальності появи тієї чи іншої події.

Класичне визначення ймовірності: якщо безліч можливих фіналів кінцеве число, то ймовірністю події Є вважається ставлення числа фіналів сприятливої цієї події до загальної кількості єдиновозможних рівновозможних фіналів.

Безліч можливих фіналів теоретично ймовірності називається простором елементарних подій.

Простір елементарних подій можна описати числом nS=2, nS=6.

Якщо позначити число фіналів сприяющих події n(E), то ймовірність події Є виглядатиме. Для наших прикладів.

З класичного визначення ймовірності, можна вивести її основні властивості:

Можливість достовірного події дорівнює 1.

Можливість неможливого події дорівнює 0.

Можливість випадкового події у межах від 0 до 1.

Класичне визначення ймовірності пов'язані з безпосереднім підрахунком ймовірності, вимагає точного знання числа всіх можливих фіналів, і зручне розрахунку ймовірності досить простих подій.

Розрахунок ймовірності складніших подій - це складне завдання, потребує визначення чисел всіх можливих комбінацій появи цих подій. Такими розрахунками займається спеціальна наука - комбінаторика. Тому на згадуваній практиці часто використовується статистичне визначення ймовірності.

Доведено, що з багаторазовому повторенні досвіду частості досить стійкі і коливається близько деякого постійного числа, це ймовірність події.

Отже, за умов масових випробувань розподіл частосте перетворюється на розподіл ймовірності випадкової зміни.

Достоїнство статистичного визначення ймовірності тому, що з її розрахунку необов'язково знати кінцеве число фіналів.

Якщо класичне визначення ймовірності здійснюється апріорі (до досвіду), то статистичне апостеріорі (після досвіду за результатами).

Розподіл частосте дискретного низки, виражених кінцевими числами, називається дискретним розподілом ймовірності.

Якщо здійснюються дослідження масових подій частосте, які розподіляються безупинно і може виражені будь-якої функцією, називаються безперервним розподілом ймовірності.

На графіці такий розподіл відбивається безупинної плавної лінією, а площа обмежена цієї лінією і віссю абсцис завжди дорівнює 1.

теорія ймовірність математика паскаль

Висновки

Отже, розглянувши теорію ймовірності, її пам'ятати історію та стану та можливості, можна стверджувати, що виникнення даної теорії був випадковим явищем ви науці, а було необхідно її подальшого розвитку технологій і кібернетики, оскільки існуюче програмне управління неспроможна допомогти фахівця в царині створенні таких кібернетичних машин, які, як та людина, мислитимуть самостійно.

І саме теорія ймовірності може призвести до появі штучного розуму.

«Процеси управління, де вони ні протікали - живих організмах, машинах чи суспільстві, - відбуваються з одних і тим самим законам», - проголосила кібернетика. Отже, й ті, ще не знані остаточно, процеси, що протікають у голові чоловіки й дозволяють їй гнучко пристосовуватися до мінливих обстановці, можна відтворити штучно у непростих автоматичних пристроях.

Список літератури

1.Г.И. Мишкевич «Доктор цікавих наук»

2.Е.П. Бударіна «Теорія ймовірності та математична статистика»

3.И.В. Волков « Вища математика»

4. Гнєденко Б. У. і Хинчин А. Я., «Елементарна введення у теорію ймовірностей»

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Основні напрямки теорії ймовірностей. Сутність понять "подія", "ймовірність події". Перестановки, розміщення та сполучення. Безпосередній підрахунок ймовірностей. Основні теореми додавання та множення ймовірностей. Формула повної ймовірності та Байєса.

    контрольная работа [89,9 K], добавлен 27.03.2011

  • Основні поняття теорії ймовірностей, означення випробування, випадкової, масової, вірогідної та неможливої події. Правило суми і множення. Теорема додавання і теорема добутку ймовірностей. Використання геометричної ймовірності, Парадокс Бертрана.

    научная работа [139,9 K], добавлен 28.04.2013

  • Етапи розвитку теорії ймовірностей як науки. Ігри казино як предмет математичного аналізу. Біологічна мінливість і імовірність. Застосування розподілів ймовірностей як спосіб опису біологічної мінливості. Помилкова точність та правила округлення чисел.

    реферат [26,4 K], добавлен 27.02.2011

  • Зародження основних понять теорії ймовірностей. Розподіл ймовірностей Фішера-Снедекора, Пуассона та Стьюдента, їх характеристика та приклади. Емпірична функція розподілу. Точечний та інтервальний підходи до оцінювання невідомих параметрів розподілів.

    курсовая работа [1,7 M], добавлен 30.04.2009

  • Предмет теорії ймовірностей. Означення та властивості імовірності та частості. Поняття та принципи комбінаторики. Формули повної імовірності та Байєса. Схема та формула Бернуллі. Проста течія подій. Послідовність випробувань з різними ймовірностями.

    курс лекций [328,9 K], добавлен 18.02.2012

  • Історія виникнення лабіринту. Лабіринт крітського царя Міноса - одне із семи чудес світу. Перші здогади "Правило руки". Лабіринти і замкнені криві, розв'язування різних лабіринтних задач, застосування елементів теорії графів і теорії ймовірностей.

    реферат [7,3 M], добавлен 29.09.2009

  • Вивчення закономірностей, властивих випадковим явищам. Комплекс заданих умов. Експериментальна перевірка випадкових явищ в однотипних умовах та необмежену кількість разів. Алгебра випадкових подій. Сутність, частота і ймовірність випадкової події.

    реферат [151,8 K], добавлен 16.02.2011

  • Основні принципи і елементи комбінаторики. Теорія ймовірностей: закономірності масових випадкових подій, дослідження і узагальнення статистичних даних, здійснення математичного і статистичного аналізу. Постановка і вирішення задач економічного характеру.

    курс лекций [5,5 M], добавлен 21.11.2010

  • Основні поняття теорії ймовірності. Аналіз дискретної випадкової величини, характеристика закону розподілу випадкової величини. Знайомство з властивостями функції розподілу. Графічне та аналітичне відображення законів ймовірності дискретних величин.

    реферат [134,7 K], добавлен 27.02.2012

  • Визначення кількості сполучень при дослідженні ймовірностей. Закон розподілу випадкової величини. Функція розподілу, знаходження середнього квадратичного відхилення. Визначення щільності розподілу ймовірностей. Закон неперервної випадкової величини.

    контрольная работа [71,3 K], добавлен 13.03.2015

  • Визначення ймовірності виходу приладу з ладу. Розв’язок задачі з використанням інтегральної формули Бернуллі та формулу Пуассона. Визначення математичного сподівання, середньоквадратичного відхилення, дисперсії, функції розподілу випадкової величини.

    контрольная работа [84,2 K], добавлен 23.09.2014

  • Пошук ймовірності, що вибраний навмання учень хлопчик або дівчинка. Розрахунок ймовірності для контролю якості виготовленої продукції. Випадкова величина добового попиту на певний продукт. Біноміальний закон розподілу. Неперервна випадкова величина.

    контрольная работа [119,4 K], добавлен 13.10.2014

  • Знаходження ймовірності настання події у кожному з незалежних випробувань. Знаходження функції розподілу випадкової величини. Побудова полігону, гістограми та кумуляти для вибірки, поданої у вигляді таблиці частот. Числові характеристики ряду розподілу.

    контрольная работа [47,2 K], добавлен 20.11.2009

  • Введення поняття інтеграла Стільєса та його розробка. Визначення проблеми моментів. Загальні умови та класи випадків існування інтеграла Стільєса. Теорема про середній. Застосування інтеграла Стільєса в теорії ймовірностей та у квантовій механіці.

    дипломная работа [797,1 K], добавлен 25.02.2011

  • Оцінка ймовірності відхилення випадкової величини Х від її математичного сподівання. Знаходження дисперсії випадкової величини за допомогою теореми Бернуллі. Застосування для випадкової величини нерівності Чебишова. Суть центральної граничної теореми.

    реферат [88,5 K], добавлен 02.02.2010

  • Динаміка розвитку поняття ймовірності й математичного очікування. Закон більших чисел, необхідні, достатні умови його застосування. Первісне осмислення статистичної закономірності. Поява теорем Бернуллі й Пуассона - найпростіших форм закону більших чисел.

    дипломная работа [466,6 K], добавлен 11.02.2011

  • Период зарождения математики (до VII-V вв. до н.э.). Время математики постоянных величин (VII-V вв. до н.э. – XVII в. н.э.). Математика переменных величин (XVII-XIX вв.). Современный период развития математики. Особенности компьютерной математики.

    презентация [2,2 M], добавлен 20.09.2015

  • Передумови виникнення та основні етапи розвитку теорії ймовірностей і математичної статистики. Сутність, розробка та цінність роботи Стьюдента. Основні принципи, що лежать в основі клінічних досліджень. Застосування статистичних методів в даній сфері.

    контрольная работа [16,7 K], добавлен 27.11.2010

  • Знаходження імовірності за локальною теоремою Муавра-Лапласа. Формула Муавра-Лапласа, інтегральна теорема Лапласа. Дискретна випадкова величина, знаходження функції розподілу. Математичне сподівання і дисперсія випадкової величини; закон розподілу.

    контрольная работа [209,3 K], добавлен 10.04.2009

  • Греческая математика. Средние века и Возрождение. Начало современной математики. Современная математика. В основе математики лежит не логика, а здравая интуиция. Проблемы оснований математики являются философскими.

    реферат [32,6 K], добавлен 06.09.2006

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.