Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Раздел Математика
Класс 11 класс
Тип Конспекты
Автор
Дата
Формат doc
Изображения Есть
For-Teacher.ru - все для учителя
Поделитесь с коллегами:


Департамент образования города Москвы

Государственное бюджетное образовательное учреждение

среднего профессионального образования города Москвы

«Колледж градостроительства и сервиса № 38»

(ГБОУ СПО КГиС № 38)









МетодическАЯ рАЗРАБОТКА

по выполнению практических работ


по учебной дисциплине


ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА И БИОМЕТРИЯ

Наименование дисциплины


111701 Кинология





























МОСКВА



Пояснительная записка


Практические работы по дисциплине прикладная математика и биометрия предназначены для закрепления учебного материала по разделам программы.

В результате выполнения практических работ

Студенты должны уметь

  • Выполнять измерения и связанные с ними расчеты;

  • Различать три основных вида комбинаторных задач;

  • Производить подсчет размещений, перестановок, сочетаний;

  • Вычислять вероятности случайных величин, их числовые характеристики;

  • Находить функцию распределения случайной величины;

  • По заданной выборке строить эмпирический ряд, гистограмму;

  • Вычислять статистические числовые параметры распределения.

Знать

  • Основные понятия элементов комбинаторики, теории вероятности и математической статистики;

Практическая работа студентов учитывает характер и специфику закрепления изученного материала для будущей профессиональной подготовки студента. Основные методы решения прикладных задач.

Содержание самостоятельных работ позволяет преобразовывать знания, умения и навыки, находить системные связи с другими дисциплинами.





Практические занятия


Практическое занятие №1 «вычисление задач на действия с конечными множествами. Схематичное изображение композиций конечных множеств» - по данным условиям задачи, по чертежам.

Практическое занятие №2 «вычисление комбинаторных примеров и решение комбинаторных задач»

Практическое занятие №3«прикладные задачи, решаемые средствами комбинаторики».

Практическое занятие №4 «решение задач на действия со случайными событиями»

Практическое занятие №5«решение задач на вычисление классической и геометрической вероятности»

Практическое занятие №6«решение задач на условную вероятность и действия с вероятностями»

Практическое занятие №7«решение задач по формуле полной вероятности. Формула Байеса»

Практическое занятие №8«решение задач по схеме Бернулли, формуле Бернулли»

Практическое занятие №9«решение задач на нахождение закона распределения по заданным условиям»

Практическое занятие №10«функция распределения и ее свойства. Плотность распределения и ее свойства»

Практическое занятие №11«решение задач на нахождение числовых характеристик случайной величины»

Практическое занятие №12«построение гистограмм и полигонов частот по заданным условиям»

Практическое занятие №13«нахождение числовых характеристик по заданным результатам обследования»























Введение


многие вещи нам непонятны не

потому, что наши понятия слабы;

но потому, что сии вещи не входят

в круг наших понятий.

Козьма Прутков


Основная цель изучения математики в средних специальных учебных заведениях состоит в том, чтобы дать студентам набор математических знаний и навыков, необходимых для изучения других программных дисциплин, использующих в той или иной мере математику, для умения выполнять практические расчеты, для формирования и развития логического мышления.

В результате изучения курса дисциплины «теория вероятности и математическая статистика» должны быть сформированы следующие общие и профессиональные компетенции:

Ок. 2. Организовывать собственную деятельность, выбирать типовые методы и способы выполнения профессиональных задач, оценивать их эффективность и качество.

Ок. 4. Осуществлять поиск и использование информации, необходимой для эффективного выполнения профессиональных задач, профессионального и личностного развития

Ок. 3. Принимать решения в стандартных и нестандартных ситуациях и нести за них ответственность.

Ок. 8 самостоятельно определять задачи профессионального и личностного развития, заниматься самообразованием, осознанно планировать повышение квалификации.

В данной работе последовательно вводятся все базовые понятия раздела прикладной математики «основы теории вероятностей и математической статистики», предусмотренные программой и государственными образовательными стандартами среднего профессионального образования (министерство образования российской федерации. М., 2008г.) Формулируются основные теоремы, большая часть которых не доказывается. Рассматриваются основные задачи и методы их решения и технологии применения этих методов к решению практических задач. Изложение сопровождается подробными комментариями и многочисленными примерами.

Методические указания могут быть использованы для первичного ознакомления с изучаемым материалом, при конспектировании лекций, для подготовки к практическим занятиям, для закрепления полученных знаний, умений и навыков. Кроме того, пособие будет полезно и студентам - старшекурсникам как справочное пособие, позволяющее быстро восстановить в памяти то, что было изучено ранее.

В конце работы приведены примеры и задания, которые студенты могут выполнять в режиме самоконтроля.

Методические указания предназначены для студентов дневной формы обучения.


Основные понятия


Теория вероятностей изучает объективные закономерности массовых случайных событий. Она является теоретической базой для математической статистики, занимающейся разработкой методов сбора, описания и обработки результатов наблюдений. Путем наблюдений (испытаний, экспериментов), т.е. Опыта в широком смысле слова, происходит познание явлений действительного мира.

В своей практической деятельности мы часто встречаемся с явлениями, исход которых невозможно предсказать, результат которых зависит от случая.

Случайное явление можно охарактеризовать отношением числа его наступлений к числу испытаний, в каждом из которых при одинаковых условиях всех испытаний оно могло наступить или не наступить.

Теория вероятностей есть раздел математики, в котором изучаются случайные явления (события) и выявляются закономерности при массовом их повторении.

Математическая статистика - это раздел математики, который имеет своим предметом изучения методов сбора, систематизации, обработки и использования статистических данных для получения научно обоснованных выводов и принятия решений.

При этом под статистическими данными понимается совокупность чисел, которые представляют количественные характеристики интересующих нас признаков изучаемых объектов. Статистические данные получаются в результате специально поставленных опытов, наблюдений.

Статистические данные по своей сущности зависят от многих случайных факторов, поэтому математическая статистика тесно связана с теорией вероятностей, которая является ее теоретической основой.


Множества


Множество - одно из ключевых понятий математики, в частности, теории множеств и логики.

Понятие множества обычно принимается за одно из исходных (аксиоматических) понятий, то есть не сводимое к другим понятиям, а значит и не имеющее определения.

Под "множеством" мы понимаем соединение в некое целое m определённых хорошо различимых предметов m нашего созерцания или нашего мышления (которые будут называться "элементами" множества m) Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей


Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей


В математической логике и дискретной математике часто употребляемый синоним множества - алфавит. Множество может быть замкнутым и незамкнутым, полным и пустым, упорядоченным и неупорядоченным, счётным и несчётным, конечным и бесконечным. Более того, как в наивной, так и в формальной теориях множеств любой объект обычно считается множеством. Объекты, из которых состоит множество, называют элементами множества или точками множества. Множества чаще всего обозначают большими буквами латинского алфавита, его элементы - маленькими. Если а - элемент множества а, то записывают а ∈ а (а принадлежит а). Если а не является элементом множества а, то записывают а ∉ а (а не принадлежит а). В отличие от мультимножества каждый элемент множества уникален, и в множестве не может быть двух идентичных элементов: {6, 11} = {11, 6} = {11, 11, 6, 11}

Некоторые виды множеств и сходных объектов

Специальные множества

  • Пустое множество - множество, не содержащее ни одного элемента.

  • Универсальное множество (универсум) - множество, содержащее все мыслимые объекты.

  • Упорядоченное множество - множество, на котором задано отношение порядка.

Сходные объекты

  • Набор (в частности, упорядоченная пара) - совокупность конечного числа именованных объектов.

  • Записывается внутри круглых или угольных скобок, а элементы могут повторяться.

  • Мультимножество - множество с кратными элементами.

  • Пространство - множество с некоторой дополнительной структурой.

  • Вектор - элемент линейного пространства, содержащий конечное число элементов некоторого поля в качестве координат. Порядок имеет значение, элементы могут повторяться.

  • Последовательность - функция одного натурального переменного. Представляется как бесконечный набор элементов (не обязательно различных), порядок которых имеет значение.

  • Нечёткое множество - математический объект, представляющий собой множество, принадлежность к которому представляет собой не отношение, а функцию. Иными словами, относительно элементов этого множества можно говорить "в какой мере" они в него входят, а не просто входят они в него или нет

Над множествами, как и над многими другими математическими объектами, можно совершать различные операции, которые иногда называют теоретик множественными операциями или сеть - операциями. В результате операций из исходных множеств получаются новые.

Сравнение множеств

Множество a содержится во множестве b (множество b включает множество a), если каждый элемент a есть элемент b: Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей в этом случае a называется подмножеством b, b - надмножеством a. Если Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей и Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , то a называется собственным подмножеством b. Заметим, что Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей . По определению Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей . Два множества называются равными, если они являются подмножествами друг друга: Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей иногда для того, чтобы подчеркнуть, что множества могут быть равны, используется запись: Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей Рис. 2


Диаграммы Эйлера Вена


Чтобы наглядно изображать множества, английский математик Джон Венн (1834-1923) предложил использовать замкнутые фигуры на плоскости. Намного раньше Эйлер (1707-1783) для изображения отношений между множествами использовал круги. Позднее такие изображения получили названия диаграмм Эйлера-Венна.

Диаграммы - очень удобный инструмент, позволяющий изображать множества и иллюстрировать операции над ними. Это геометрические представления множеств.

Построение диаграммы заключается в изображении большого прямоугольника, представляющего универсальное множество u, а внутри него - кругов или каких-либо других замкнутых фигур, представляющих множества, входящие в универсальное. Фигуры находятся в определенном положении по отношению друг к другу. В наиболее общем случае они пересекаются. Точки, лежащие внутри различных областей диаграммы, обозначают элементы соответствующих множеств.

Все множества на диаграммах обозначаются, как обычно, заглавными буквами латинского алфавита. Построив диаграмму, обычно штрихуют определенные области для обозначения вновь образованных множеств, или выделяют это множество каким-либо другим способом.

В таблице 1 приведены иллюстрации операций объединения, пересечения, разности, дополнения и симметрической разности двух множеств а и в, входящих в универсальное множество u.





Таблица 1

Название операции

Обозначение

Изображение

Определение

Символическая запись

Лог. Операции

Пересечение множеств

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Те и только те элементы, которые принадлежатодновременно а и в

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Λ

Объединение множеств

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Те и только те элементы, которые принадлежат хотя бы одному из множеств а или в

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

V

Разность множеств

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Те и только те элементы, которыене принадлежат в

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Дополнение к множеству а

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Те и только те элементы, которыене принадлежат а (т.е. Дополняют его до универсального u)

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Симметрическая разность

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Те и только те элементы, которые принадлежат одному из множеств: а либов, но не являются общими элементами

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей


Примеры построения более сложных диаграмм приведены ниже.

Пример 1. Представить множество Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей диаграммой Эйлера-Венна.

Решение: 1) обозначим множества а, в, с и универсальное множество u (см. Рис. 1а).

2) заштрихуем множество диагональными линиями в одном направлении, а Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей - в другом. Площадь с двойной штриховкой представляет собой их пересечение, т.е. Множество Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей . Выделим это вновь полученное множество жирной линией (рис. 1б).

3) сделаем копию диаграммы, на которой заштрихуем областьМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейлиниями одного направления, а а - другого. Вся заштрихованная область представляет объединение множеств а и Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , т.е. То, что требовалось по заданию. Обведем искомую область жирной линией (рис. 1в).



Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

А) б) в)

Рис. 1

Диаграммы Эйлера-Венна также могут использоваться для решения задач, связанных с пересеченными множествами.

При этом для двухпеременных пересеченных множеств используется формула:

|аèв| = |а| +|в| - |аçв|,

Где | - число элементов множества а;

|в| - число элементов множества в;

|аçв| - число элементов, входящих одновременно и в множество а, и в множество в.

Для трехпеременных пересеченных множеств используется формула:

|аèвèс|= |а|+ |в|+ |с| - |аçв| - |аçс| - |вçс| + |аçвçс|.

Пример 2. Из 100 студентов английский язык изучают 28, немецкий - 30 , французский - 42, английский и немецкий - 8, английский и французский - 10, немецкий и французский - 5, немецкий, английский и французский - 3:

А) сколько студентов не изучают ни одного языка?

Б) сколько студентов изучают один английский?

В) один французский?

Г) один немецкий?

Д) менее двух языков?

Решение. Обозначим: е - множество всех студентов, а - множество студентов, изучающих английский язык, в - немецкий, с - французский.

Имеем:

|а| = 28, |в| = 30, |с| = 42, |аçв| = 8, |аçс| = 10, |вçс| = 5, |аçвçс| = 3.

Б) один английский изучают:

|а| - |аçв| - |аçс| + |аçвçс| = 28 - 8 - 10 + 3 = 13.

В) один французский:

|с| - | вçс | - |аçс| + |аçвçс| = 42 - 5 - 10 + 3= 30.

Г) один немецкий: |в| - |вçс| - |аçв| + |аçвçс| = 30 - 5 - 8 + 3 = 20.

А) ни одного языка не изучают: Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , но

|аèвèс|= |а|+ |в|+ |с| - |аçв| - |вçс| - |аçс| + |аçвçс|=

=100 - 8 - 10 - 5 + 3=80.

Тогда Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей = 100 - 80 = 20.

Д) |аçв| + |аçс| + |вçс| -2 |аçвçс| = 8 + 10 + 5 - 2·3 = 23 - 6 = 17.

Решение данной задачи можно произвести с помощью диаграммы Эйлера-Венна.

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Рис.2


Практическое занятие №1


«Вычисление задач на действия с конечными множествами. Схематичное изображение композиций конечных множеств» - по данным условиям задачи, по чертежам.


Задание 1

1) найти множества а∩в, аuв, а/в, в/а, если:

А) а={е, о, р, х} в={х, у}

Б) а={х: -3<х<4} в={х: 0≤х≤6}

В) а={2n+1}, b={n+1} nєn

2) найти множества а∩в, аuв, а/в, в/а, если:

А) а={12, 13, 14, 15} в={12, 14, 16}

Б) а={х: 0<х<2} в={х: 1≤х≤4}

В) а={3-(n+1)}, b={n+5} nєn

Задание 2


выполнить действия над множествами: Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

найти:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей


Задание 3

1) на 1 курсе учатся 200 студентов, 106 из них знают английский язык, 60 - немецкий, 92 - французский. 24 студента знают английский и немецкий языки, 36 - английский и французский, 30 - немецкий и французский, 14 - все три языка. Остальные знают только один испанский язык. Сколько студентов знают:

А) только один язык?

Б) испанский язык?

В) только немецкий язык?

Г) знают английский и немецкий, но не знают французский?

2) на 1 курсе учатся 200 студентов, 106 из них знают английский язык, 60 - немецкий, 92 - французский. 24 студента знают английский и немецкий языки, 36 - английский и французский, 30 - немецкий и французский, 14 - все три языка. Остальные знают только один испанский язык. Сколько студентов знают:

А) ровно два языка?

Б) только французский язык?

В) знают немецкий и французский, но не знают английский?

Г) не знают испанский язык?


1. Комбинаторика


1.1. Основные понятия комбинаторики.


При решении комбинаторной задачи следует четко определять вид комбинации элементов, т.е. Операцию комбинаторики, вид соединения.

Комбинаторика - раздел математики, изучающий задачи выбора и расположения элементов из некоторого множества в соответствии с заданными правилами. распространенными задачами комбинаторики являются задачи о числе размещений, перестановок и сочетаний элементов.

Одно из важных правил комбинаторики - правило умножения. Если требуется выполнить одно за другим к действий и 1ое действие можно выполнить n1 способами, 2 ое - n2 способами, и т.д. До его действия, которое выполняется nк способами, то все действия к можно вместе выполнить

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей способами.

Пример 1. Сколько всех четырехзначных чисел можно составить из цифр 0, 1, 5, 6?

Решение. Обозначим в числе разряды:

еМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейдиницы а1

Десятки а2 а4 а3 а2 а1

Сотни а3

Тысячи а4

Разряд тысяч (а 4) может составить любая заданная цифра, кроме нуля, т.к. Нуля впереди числа быть не может. Разряды сотен (а 3), десятков (а 2) и единиц (а1) могут составить все цифры без исключения.

Таким образом, для состава разряда тысяч существует три возможности, т.е. Каждая цифра может занять это место, кроме нуля, для разрядов сотен, десятков и единиц - четыре возможности, т.е. Каждая из четырех цифр может занять место этого разряда. Следовательно, количество всех четырехзначных чисел равно Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей способа.

Пример 2. Сколько трехзначных четных чисел можно составить из цифр 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, если цифры могут повторяться?

Решение. При составлении трехзначного четного числа а3 а2 а1 из данных цифр вместо а3 можно взять любую из них (7 возможностей), вместо а1 можно взять любую из цифр 0, 2, 4, 6, (4 возможности) число является четным, если в конце его стоит 0 или четное число. Согласно правилу умножения получаем: Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей способов. Значит, можно составить 168 четных трехзначных чисел.


В разделе математики, который называется комбинаторикой, решаются некоторые задачи, связанные с рассмотрением множеств и составлением различных комбинаций из элементов этих множеств. Например, если взять 10 различных цифр 0, 1, 2, 3,… , 9 и составлять из них комбинации, то будем получать различные числа, например 143, 431, 5671, 1207, 43 и т.п.

Мы видим, что некоторые из таких комбинаций отличаются только порядком цифр (например, 143 и 431), другие - входящими в них цифрами (например, 5671 и 1207), третьи различаются и числом цифр (например, 143 и 43).

Таким образом, полученные комбинации удовлетворяют различным условиям.

В зависимости от правил составления можно выделить три типа комбинаций: перестановки, размещения, сочетания.

Среди многочисленных проблем, решаемых средствами комбинаторики, основное внимание уделим следующим задачам.

1. Выбор из некоторого, обычно конечного, множества некоторого подмножества (комбинации) элементов, обладающих заданными свойствами.

2. Подсчет числа таких комбинаций.

3. Определение элемента комбинации, обладающего оптимальными свойствами.

Введем следующие понятия и обозначения.

n-множество - множество из n различных элементов:

Х = {х1, х2, …, хn}, хi  хj, при i  j.

(n)-множество - множество, содержащее n различных типов элементов:

Х = {х1, х1, …, х1, х2, х2, …, хn}.

r-выборка множества - совокупность из r элементов данного множества (если выборка из n-множества, то повторяющихся элементов нет, если из (n)-множества, то есть повторения).

Размещения - упорядоченные r-выборки (элементы прямого произведения х1  х2 … х r).

Сочетания - неупорядоченные r-выборки (r-элементные подмножества данного множества).

Примеры: а) на диске секретного замка 12 букв. Замок открывается после набора пароля из 5 букв. В пароле буквы могут повторяться. Следовательно, каждый пароль - это 5-размещение из (12)-множества, т.е. Размещение с повторениями.

б) из 25 человек, членов комитета, надо выбрать: председателя, вице-председателя, секретаря и казначея (4 человека). Совмещение должностей не допускается.

В задаче повторение элементов невозможно, т.к. Не допускается совмещение должностей. Кроме того, в данной 4-выборке важен порядок выбора, т.к. Надо не просто выбрать заданное число человек, но необходимо связать каждого выбранного с определенной должностью. Следовательно, здесь речь идет о размещении без повторений.

в) из 125 человек надо выбрать 6 делегатов на конференцию.

В данном случае порядок выбора не играет роли, следовательно, имеет место 6-сочетание из 125-множества.

Многие простые задачи комбинаторики решаются с помощью двух основных аксиоматических правил.

1. Правило суммы. Если все комбинации можно разбить на несколько непересекающихся классов, то общее число комбинаций равно сумме чисел комбинаций во всех классах:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

2. Правило произведения. Пусть объект а можно выбрать n способами, а при каждом таком выборе объект в можно выбрать m способами. Тогда выбор упорядоченной пары (а, в) можно сделать nm способами. В общем случае:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

На практике оба правила часто используются в комбинации.

Пример 2. Сколькими способами можно из 28 костей домино выбрать 2 кости, которые можно приложить друг к другу?

Решение. 1-ю кость можно выбрать 28-ю способами. Из них в 7 случаях кость будет дублем, а в 21 случаях - с различными числами. Если 1-я кость является дублем, 2-ю кость можно выбрать 6-ю способами, а если - нет, то 12-ю способами. В соответствии с правилами суммы и произведения общее число случаев равно n = 76 + 2112 = 294.

Предварительно познакомимся с понятием факториала.

Произведение всех натуральных чисел от 1 до n включительно называют

n- факториалом и пишут

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Считается 0! = 1; Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Пример 3. Вычислить: а) Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей ; б) Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей ; в) Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Решение . а) Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Б) так как Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей и Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , то можно вынести за скобки Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Тогда получим

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

в) Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Пример 4. Решите уравнение Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Решение. По определению Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Тогда Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей и уравнение принимает вид Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей или Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей откуда получаем Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей и Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Так как m может быть только натуральным числом, то значение Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей отбрасываем.

Ответ: Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .


1.2. Перестановки.


Комбинация из n элементов, которые отличаются друг от друга только порядком элементов, называются перестановками.

Перестановки обозначаются символом рn, где n- число элементов, входящих в каждую перестановку. (р - первая буква французского слова permutation- перестановка).

Число перестановок можно вычислить по формуле

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

или с помощью факториала:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Запомним, что 0!=1 и 1!=1.

Пример 1. Сколькими способами можно расставлять на одной полке шесть различных книг?

Решение. Искомое число способов равно числу перестановок из 6 элементов, т.е.

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Пример 2. Дано: а, в, с. Составить и подсчитать число всех перестановок букв

Решение. Все перестановки букв имеют вид: авс, асв, вас, вса, сав, сва. Их количество равно р3 = 3! = 1·2·3 = 6.

1.3. Размещения.


Размещениями из m элементов в n в каждом называются такие соединения, которые отличаются друг от друга либо самими элементами (хотя бы одним), либо порядком из расположения.

Размещения обозначаются символом Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , где m- число всех имеющихся элементов, n- число элементов в каждой комбинации (а-первая буква французского слова arrangement, что означает «размещение, приведение в порядок»).

При этом полагают, что nМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейm.

Число размещений можно вычислить по формуле

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей,

т.е. Число всех возможных размещений из m элементов по n равно произведению n последовательных целых чисел, из которых большее есть m.

Запишем эту формулу в факториальной форме:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Пример 1. Сколько вариантов распределения трех путевок в санатории различного профиля можно составить для пяти претендентов?

Решение. Искомое число вариантов равно числу размещений из 5 элементов по 3 элемента, т.е. Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Пример 2. Сколько всего семизначных телефонных номеров, в каждом из которых ни одна цифра не повторится, можно составить?

Решение. Т.к. Внутри телефонного номера важен порядок расположения цифр, и принят ряд из десяти цифр 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, то количество телефонных номеров составляет:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей или

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

7 множителей

Внутри размещения важен порядок!


1.4. Сочетания.


Сочетаниями называются все возможные комбинации из m элементов по n, которые отличаются друг от друга по крайней мере хотя бы одним элементом (здесь m и n-натуральные числа, причем n Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей m).

Число сочетаний из m элементов по n обозначаются Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей (с-первая буква французского слова combination- сочетание).

В общем случае число из m элементов по n равно числу размещений из m элементов по n, деленному на число перестановок из n элементов:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Используя для чисел размещений и перестановок факториальные формулы, получим:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Пример 1. В бригаде из 25 человек нужно выделить четырех для работы на определенном участке. Сколькими способами это можно сделать?

Решение. Так как порядок выбранных четырех человек не имеет значения, то это можно сделать Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей способами.

Находим по первой формуле Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Кроме того, при решении задач используются следующие формулы, выражающие основные свойства сочетаний:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

(по определению полагают Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей и Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей );

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Пример 2. Сколькими способами читатель может выбрать 3 книги из 8 имеющихся?

Решение. Поскольку не указан порядок выбора книг (по названию, по автору), то выборка читателя составляет:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей= 56 (способов)

Свойства сочетаний Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей


1.5. Решение комбинаторных задач


Задача 1. На факультете изучается 16 предметов. На понедельник нужно в расписание поставить 3 предмета. Сколькими способами можно это сделать?

Решение. Способов постановки в расписание трех предметов из 16 столько, сколько можно составить размещений из 16 элементов по 3.

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Задача 2. Из 15 объектов нужно отобрать 10 объектов. Сколькими способами это можно сделать?

Решение.

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Задача 3. В соревнованиях участвовало четыре команды. Сколько вариантов распределения мест между ними возможно?

Решение. Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Задача 4. Сколькими способами можно составить дозор из трех солдат и одного офицера, если имеется 80 солдат и 3 офицера?

Решение. Солдат в дозор можно выбрать


Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

способами, а офицеров Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей способами. Так как с каждой командой из солдат может пойти любой офицер, то всего имеется Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей способов.

Задача 5. Найти Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , если известно, что Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Решение.

Так как Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , то получим

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей,

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей,

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей,

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей, Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

По определению сочетания следует, что Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей . Т.о. Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

ответ: 9


1.6. Комбинации элементов с повторениями.


Во множествах, в которых имеются повторяющиеся элементы, можно производить число перестановок с повторениями по формуле:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей,

Где:

К1 - количество элементов одного вида;

К2 - количество элементов другого вида;

К3 - количество элементов третьего вида;

…….

Кn - количество элементов n-го вида;

Пример 1. Сколькими способами можно переставить буквы в слове математика?

Решение:

К1 = 2 (буква м)

К2 = 3 (буква а)

К3 = 2 (буква т), остальных видов букв по одной. Всего букв в слове 10.

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей(способов)



Практическое занятие №2



«Вычисление комбинаторных примеров и решение комбинаторных задач»



  1. Упростить: 1) Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей 2) Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

  2. Решить уравнения: 1) Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей 2) Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

  3. сколько различных пятизначных чисел можно составить из цифр 1, 3, 5, 7, 9 при условии, что ни одна цифра в числе не повторяется?

  4. Сколько существует вариантов распределения трех призовых мест, если в розыгрыше участвуют 7 команд?


  1. Сколькими способами можно выбрать двух студентов на конференцию, если в группе 33 человека?

  2. Решить уравнения: а) Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей . б) Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

  3. Сколько четырехзначных чисел, делящихся на 5, можно составить из цифр 0, 1, 2, 5, 7, если каждое число не должно содержать одинаковых цифр?

  4. Из группы в 15 человек должны быть выделены бригадир и 4 члена бригады. Сколькими способами это можно сделать?

  5. Буквы азбуки Морзе состоят из символов (точек и тире). Сколько букв можно изобразить, если потребовать, чтобы каждая буква содержала не более пяти символов?

  6. Сколькими способами можно составить четырехцветные ленты из семи лент различных цветов.

  7. Сколькими способами можно выбрать четырех лиц на четыре различные должности из девяти кандидатов?

  8. Сколькими способами можно выбрать 3 из 6 открыток?

  9. Перед выпуском группа учащихся в 30 человек обменялась фотокарточками. Сколько всего было роздано фотокарточек.

  10. Сколькими способами можно рассадить 10 гостей по десяти местам за праздничным столом?

  11. Сколько всего игр должны провести 20 футбольных команд в однокруговом чемпионате?

  12. Сколькими способами можно распределить 12 человек по бригадам, если в каждой бригаде по 6 человек?



Практическое занятие №3

«Прикладные задачи, решаемые средствами комбинаторики»

1. Андрей зашел в магазин, чтобы купить майки. В магазине оказались майки четырех цветов: белые, голубые, красные, черные.

а) Сколько вариантов покупки есть у Андрея, если он хочет купить две майки?

Подсказка: обозначьте цвета маек буквами Б, Г, К, Ч. Запишите все возможные варианты покупки, осуществляя их перебор в алфавитном порядке.

б) Сколько вариантов покупки есть у Андрея, если он хочет купить две майки разного цвета?

2. В турнире по настольному теннису участвовали 5 человек.

а) Сколько было сыграно партий, если каждый участ­ник сыграл с остальными по одной партии?

Ответьте на вопрос, используя способ кодирования, обо­значив участников турнира цифрами 1, 2, ....

3. В шестом классе изучается 8 предметов. Сколько различных вариантов расписания можно составить на по­недельник, если в этот день должно быть 5 уроков и все разные?

На первом уроке можно провести любой из 8 предметов, на втором уроке - любой из оставшихся 7 предметов, на третьем уроке ………

4. В магазине имеется четыре типа диванных подушек: круглые, овальные, прямоугольные и треугольные. Сколь­ко вариантов покупки имеется у покупателя, который хо­чет приобрести две подушки?

Решите задачу, закончив построение дерева возможных вариантов.

5. Выпишите все трехзначные числа, используя при записи каждого числа цифры 1, 2, 3, причем каждую из них только один раз.

6. Фирма владеет четырьмя магазинами. Кас­сир магазина № 1 должен объехать остальные мага­зины, чтобы собрать выручку, и вернуться обратно. Какой из возможных маршрутов самый короткий?

7. В классе три человека хорошо поют, двое других играют на гитаре, а еще один умеет показывать фо­кусы. Сколькими способами можно составить кон­цертную бригаду из певца, гитариста и фокусника?

8. Имеется 3 вида конвертов и 4 вида марок. Сколько существует вариантов выбора конверта с маркой?

9. В буфете есть четыре сорта пирожков. Сколькими способами ученик может себе купить два пирожка? два разных пирожка?

10. Сколько существует шестизначных чисел, у которых:

а) третья цифра - 3;

б) последняя цифра - четная;

в) на нечетных местах стоят нечетные цифры;

г) на нечетных местах стоят четные цифры?

11. Четыре друга купили билеты на один и тот же поезд. При этом оказалось, что два билета в один вагон, а два в другой. Из скольких вариантов посадки в два вагона им придется выбирать?

12. В четверг в первом классе должно быть три урока: русский язык, математика и физкультура. Сколько различных вар антов расписания можно составить на этот день?

13. В палатке имеется три сорта мороженого: рожок, брикет и эскимо. Наташа и Данила решили купить по одной порции. Сколько существует вариантов такой покупки?

14. Проводится олимпиада по биологии. Для подарков участни­кам приготовили различные растения: кактусы, фикусы, ли­моны, герань. Сколько различных призов можно из них составить, если каждому победителю решено давать по два любых растения? Как изменится решение задачи, если призы можно составлять только из двух разных растений?

15. Запишите все трехзначные числа, которые можно составить из цифр 2, 5, 9, используя при записи числа каждую цифру только один раз. Сколько всего таких чисел можно соста­вить?

16. Наташа сшила кукле десять разных платьев, а Даша сшила своему мишке трое штанишек и четыре футболки. Как вы думаете, у кого больше разных нарядов - у куклы или у мишки?

17. Для начинки пирогов у Наташи есть капуста, яйца, зелень лук и клубничное варенье. Сколько различных начинок можно приготовить из этих продуктов? При этом не надо забывать, что пироги должны быть вкусными. Вряд ли кто из вас захочет съесть пирог с начинкой из капусты с клубничным вареньем.

18. Наташа, Данила, Андрей и Маша - лучшие литераторы в классе. На школьную олимпиаду "Знатоки литературы" нужно выставить команду из двух человек. Можно ли соста­вить 5 различных команд? Сколько различных команд, со­ставленных из одной девочки и одного мальчика, может выставить данный класс?

19. В клетке сидят 7 мартышек. Служитель зоопарка должен дать каждой из них по два любых плода. При этом надо учесть, что капризные мартышки не любят получать одинако­вые наборы. Сможет служитель угостить всех мартышек, если у него есть только бананы, яблоки и персики? Сколько еще других сортов фруктов надо иметь служителю, чтобы угостить всех мартышек?

20. В студии современного танца лучше всех танцуют четыре девочки - Аня, Ира, Оля и Яна и три мальчика - Боря, Володя и Гриша. Руководитель студии должен от­править на конкурс одну танцевальную пару, составленную из мальчика и девочки. Из скольких вариантов он должен выбирать?

21. Данила идет на день рождения к Наташе и хочет подарить два букета - один Наташе, один ее маме. Сколькими спо­собами он может выбрать два букета, если в магазине есть букеты гвоздик, тюльпанов и сирени?


2. Понятие о случайном событии. Виды событий. Вероятность события


всякое действие, явление, наблюдение с несколькими различными исходами, реализуемое при данном комплексе условий, будем называть испытанием.

результат этого действия или наблюдения называется событием.

если событие при заданных условиях может произойти или не произойти, то оно называется случайным. В том случае, когда событие должно непременно произойти, его называют достоверным, а в том случае, когда оно заведомо не может произойти,- невозможным.

События называются несовместными, если каждый раз возможно появление только одного из них.

События называются совместными, если в данных условиях появление одного из этих событий не исключает появление другого при том же испытании.

События называются противоположными, если в условиях испытания они, являясь единственными его исходами, несовместны.

События принято обозначать заглавными буквами латинского алфавита: а, в, с, д, … .

Полной системой событий а1, а2, а3, … , аn называется совокупность несовместных событий, наступление хотя бы одного из которых обязательно при данном испытании.

Если полная система состоит из двух несовместных событий, то такие события называются противоположными и обозначаются а и Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Пример. В коробке находится 30 пронумерованных шаров. Установить, какие из следующих событий являются невозможными, достоверными, противоположными:

Достали пронумерованный шар (а);

Достали шар с четным номером (в);

Достали шар с нечетным номером (с);

Достали шар без номера (д).

Какие из них образуют полную группу?

Решение. А - достоверное событие; д - невозможное событие;

В и с - противоположные события.

Полную группу событий составляют а и д, в и с.

Вероятность события, рассматривается как мера объективной возможности появления случайного события.


2.1. Классическое определение вероятности


Число, являющееся выражением меры объективной возможности наступления события, называется вероятностью этого события и обозначается символом р(а).

Определение. Вероятностью события А называется отношение числа исходов m, благоприятствующих наступлению данного события а, к числу n всех исходов (несовместных, единственно возможных и равновозможных), т.е.

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Следовательно, для нахождения вероятности события необходимо, рассмотрев различные исходы испытания, подсчитать все возможные несовместные исходы n, выбрать число интересующих нас исходов m и вычислить отношение m к n.

Из этого определения вытекают следующие свойства:

Вероятность любого испытания есть неотрицательное число, не превосходящее единицы.

Действительно, число m искомых событий заключено в пределах Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей . Разделив обе части на n, получим

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

2. Вероятность достоверного события равна единице, т.к. Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

3. Вероятность невозможного события равна нулю, поскольку Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Задача 1. В лотерее из 1000 билетов имеются 200 выигрышных. Вынимают наугад один билет. Чему равна вероятность того, что этот билет выигрышный?

Решение. Общее число различных исходов есть n=1000. Число исходов, благоприятствующих получению выигрыша, составляет m=200. Согласно формуле, получим

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Задача 2. В партии из 18 деталей находятся 4 бракованных. Наугад выбирают 5 деталей. Найти вероятность того, что из этих 5 деталей две окажутся бракованными.

Решение. Число всех равновозможных независимых исходов n равно числу сочетаний из 18 по 5 т.е.

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей




Подсчитаем число m, благоприятствующих событию а. Среди 5 взятых наугад деталей должно быть 3 качественных и 2 бракованных. Число способов выборки двух бракованных деталей из 4 имеющихся бракованных равно числу сочетаний из 4 по 2:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Число способов выборки трех качественных деталей из 14 имеющихся качественных равно

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Любая группа качественных деталей может комбинироваться с любой группой бракованных деталей, поэтому общее число комбинаций m составляет

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Искомая вероятность события А равна отношению числа исходов m, благоприятствующих этому событию, к числу n всех равновозможных независимых исходов:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.


Практическое занятие №4


«Решение задач на действия со случайными событиями»


Задача 1. В ящике 5 апельсинов и 4 яблока. Наудачу выбираются 3 фрукта. Какова вероятность, что все три фрукта - апельсины?

Задача 2. Преподаватель предлагает каждому из трех студентов задумать любое число от 1 до 10. Считая, что выбор каждым из студентов любого числа из заданных равновозможен, найти вероятность того, что у кого-то из них задуманные числа совпадут.

Задача 3. Найти вероятность того, что в 8-значном числе ровно 4 цифры совпадают, а остальные различны.

Задача 4. Шесть клиентов случайным образом обращаются в 5 фирм. Найти вероятность того, что хотя бы в одну фирму никто не обратится.

Задача 5. Пусть в урне имеется n шаров, из них м белых и n-m черных. Из урны извлекается n шаров. Найти вероятность того, что среди них окажется ровно m белых шаров.

Практическое занятие №5


«решение задач на вычисление классической и геометрической вероятности»


Задание 1


Используя классическое определение вероятности события, решить следующие задачи:

  1. В коробке 4 красных, 5 зеленых, 8 желтых, 7 белых и 1 черный шар. Найти вероятность вытащить: красный шар; синий шар; белый шар; цветной шар; или зеленый или белый шар; не красный шар; шар одного из цветов светофора.

  2. В семье - двое детей. Какова вероятность, что старший ребенок - девочка, если известно, что в семье есть дети обоего пола?

  3. Мастер, имея 10 деталей, из которых 4 - нестандартных, проверяет детали одну за другой, пока ему не попадется стандартная. Какова вероятность, что он проверит ровно две детали?

  4. В одном ящике 3 белых и 7 черных шаров, в другом ящике - 6 белых и 8 черных шара. Найти вероятность того, что хотя бы из одного ящика будет вынут белый шар, если из каждого ящика вынуто по одному шару.

  5. Издательство отправило газеты в три почтовых отделения. Вероятность своевременной доставки газет в первое отделение равна 0,9, во второе - 0,7, в третье - 0,85. Найти вероятность следующих событий:

А) только одно отделение получит газеты вовремя;

Б) хотя бы одно отделение получит газеты с опозданием.

  1. В первой урне находятся 12 белых и 4 черных шаров, а во второй 5 белых и 10 черных шаров. Из каждой урны вынули по шару. Какова вероятность того, что оба шара окажутся черными? Какова вероятность, что оба шара окажутся белыми?

  2. В партии из 25 деталей находятся 8 бракованных. Вынимают из партии наудачу две детали. Определить, какова вероятность того, что обе детали окажутся бракованными.

  3. Подброшены две игральные кости. Найти вероятность события a того, что выпадет хотя бы одна шестерка.

  4. Найти вероятность, что при бросании игральной кости выпадет число, большее 4.

  5. Найти вероятность, что при бросании игральной кости выпадет число, не меньшее 2 и не большее 5.

Задание 2

Вычисление задач геометрической вероятности


Задача 1. Точку наудачу бросили на отрезок [0; 2]. Какова вероятность ее попадания в отрезок [0,5; 1,4]?

Задача 2 (задача о встрече). Два лица А и В условились встретиться в определенном месте между 12 и 13 часами. Пришедший первым ждет другого в течение 20 минут, после чего уходит. Чему равна вероятность встречи лиц а и в, если приход каждого из них может произойти наудачу, в течение указанного часа и моменты прихода независимы?



2.2.теорема сложения вероятностей несовместных событий


Суммой конечного числа событий называется событие, состоящее в наступлении хотя бы одного из них.

Сумму двух событий обозначают символом а+в, а сумму n событий символом а1+а2+ … +аn.

Теорема сложения вероятностей.

Вероятность суммы двух несовместных событий равна Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей суммеМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейвероятностей этих событий.

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей или

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Следствие 1. Если событие а1, а2, … ,аn образуют полную систему, то сумма вероятностей этих событий равна единице.

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Следствие 2. Сумма вероятностей противоположных событий Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей и Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей равна единице.

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Задача 1. Имеется 100 лотерейных билетов. Известно, что на 5 билетов попадает выигрыш по 20000 руб., на 10 - по 15000 руб, на 15 - по 10000 руб., на 25 - по 2000 руб. И на остальные ничего. Найти вероятность того, что на купленный билет будет получен выигрыш не менее 10000 руб.

Решение. Пусть А, В, и С- события, состоящие в том, что на купленный билет падает выигрыш, равный соответственно 20000, 15000 и 10000 руб. Так как события А, В и С несовместны, то

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Задача 2. На заочное отделение техникума поступают контрольные работы по математике из городов а, в и с. Вероятность поступления контрольной работы из города а равна 0,6, из города в - 0,1. Найти вероятность того, что очередная контрольная работа поступит из города с.

Решение. События «контрольная работа поступила из города а», «контрольная работа поступила из города в» и «контрольная работа поступила из города с» образуют полную систему, поэтому сумма их вероятностей равна единице:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей, т.е. Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Задача 3. Вероятность того, что день будет ясным, Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей . Найти вероятность Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей того, что день будет облачным.

Решение. События «день ясный» и «день облачный» противоположные, поэтому

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей, т.е Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .


2.3. Теорема умножения вероятностей независимых событий


При совместном рассмотрении двух случайных событий а и в возникает вопрос:

Как связаны события а и в друг с другом, как наступление одного из них влияет на возможность наступления другого?

Простейшим примером связи между двумя событиями служит причинная связь, когда наступление одного из событий обязательно приводит к наступлению другого, или наоборот, когда наступление одного исключает возможность наступления другого.

Для характеристики зависимости одних событий от других вводится понятие условной вероятности.

Определение. Пусть А и В - два случайных события одного и того же испытания. Тогда условной вероятностью события А или вероятностью события А при условии, что наступило событие В, называется число Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Обозначив условную вероятность Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , получим формулу

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей, Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Задача 1. Вычислить вероятность того, что в семье, где есть один ребенок- мальчик, родится второй мальчик.

Решение. Пусть событие А состоит в том, что в семье два мальчика, а событие В - что один мальчик.

Рассмотрим все возможные исходы: мальчик и мальчик; мальчик и девочка; девочка и мальчик; девочка и девочка.

Тогда Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей и по формуле находим

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Событие А называется независимым от события В, если наступление события В не оказывает никакого влияния на вероятность наступления события А.


Теорема умножения вероятностей


Вероятность одновременного появления двух независимых событий равна произведению вероятностей этих событий:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Вероятность появления нескольких событий, независимых в совокупности, вычисляется по формуле

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Задача 2. В первой урне находится 6 черных и 4 белых шара, во второй- 5 черных и 7 белых шаров. Из каждой урны извлекают по одному шару. Какова вероятность того, что оба шара окажутся белыми.

Решение. Пусть Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей - из первой урны извлечен белый шар; Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей - из второй урны извлечен белый шар. Очевидно, что события Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей и Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей независимы.

Так как Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , то по формуле Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей находим

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Задача 3. Прибор состоит из двух элементов, работающих независимо. Вероятность выхода из строя первого элемента равна 0,2; вероятность выхода из строя второго элемента равна 0,3. Найти вероятность того, что: а) оба элемента выйдут из строя; б) оба элемента будут работать.

Решение. Пусть событие А- выход из строя первого элемента, событие В- выход их строя второго элемента. Эти события независимы (по условию).

а) одновременное появление А и В есть событие АВ. Следовательно,

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Б) если работает первый элемент, то имеет место событие Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей (противоположное событию А- выходу этого элемента из строя); если работает второй элемент- событие В. Найдем вероятности событий Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей и Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей :

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей;

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Тогда событие, состоящее в том, что будут работать оба элемента, есть Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей и, значит,

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.


Практическое занятие №6


«решение задач на условную вероятность и действия с вероятностями»


задача 1. В ящике 10 красных и 5 синих пуговиц. Вынимаются наудачу две пуговицы. Какова вероятность, что пуговицы будут одноцветными?

Задача 2. Среди сотрудников фирмы 28% знают английский язык, 30% - немецкий, 42% - французский; английский и немецкий - 8%, английский и французский - 10%, немецкий и французский - 5%, все три языка - 3%. Найти вероятность того, что случайно выбранный сотрудник фирмы: а) знает английский или немецкий; б) знает английский, немецкий или французский; в) не знает ни один из перечисленных языков.

Задача 3. В семье - двое детей. Какова вероятность, что старший ребенок - мальчик, если известно, что в семье есть дети обоего пола?

Задача 4. Мастер, имея 10 деталей, из которых 3 - нестандартных, проверяет детали одну за другой, пока ему не попадется стандартная. Какова вероятность, что он проверит ровно две детали?

Задача 5. В одном ящике 3 белых и 5 черных шаров, в другом ящике - 6 белых и 4 черных шара. Найти вероятность того, что хотя бы из одного ящика будет вынут белый шар, если из каждого ящика вынуто по одному шару.

Задача 6. Три экзаменатора принимают экзамен по некоторому предмету у группы в 30 человек, причем первый опрашивает 6 студентов, второй - 3 студентов, а третий - 21 студента (выбор студентов производится случайным образом из списка). Отношение трех экзаменаторов к слабо подготовившимся различное: шансы таких студентов сдать экзамен у первого преподавателя равны 40%, у второго - только 10%, у третьего - 70%. Найти вероятность того, что слабо подготовившийся студент сдаст экзамен.

Задача 7. Фирма имеет три источника поставки комплектующих - фирмы а, b, с. На долю фирмы а приходится 50% общего объема поставок, в - 30% и с - 20%. Из практики известно, что среди поставляемых фирмой а деталей 10% бракованных, фирмой в - 5% и фирмой с - 6%. Какова вероятность, что взятая наугад деталь окажется годной?

Задача 8 (см. Задачу 6). Пусть известно, что студент не сдал экзамен, т.е. Получил оценку «неудовлетворительно». Кому из трех преподавателей вероятнее всего он отвечал?



2.4. Формула Байеса


Когда требуется узнать, к какой партии конкретно принадлежит продукция или проверить некоторую гипотезу, то применяют формулу Байеса.

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей


Пример 1. Партия деталей изготовлена тремя рабочими. 1 рабочий изготовил 25% всех деталей, 2 - 35%, 3 - 40%. Брак составляет для 1 рабочего 5%, для 2 - 4%, для 3 - 2%. Выбранная для контроля деталь оказалась бракованной. Какова вероятность того, что она изготовлена вторым рабочим.

Решение.

Рабочие

1

2

3

Всего

Количество деталей (%)

25

35

40

100

Брак (%)

5

4

2


% приводим при решении задачи в числах.

Н1 - деталь изготовлена 1 рабочим;

Н2 - деталь изготовлена 2 рабочим;

Н3 - деталь изготовлена 3 рабочим;

Р (н1) = 0,25, т.к. 1 рабочий изготовил 25% всех деталей;

Р (н2) = 0,35, т.к. 2 рабочий изготовил 35% всех деталей;

Р (н3) = 0,4, т.к. 3 рабочий изготовил 40% всех деталей;

А - выбранная деталь бракованная.

А/нi - выбранная деталь бракованная, при условии, что изготовлена i-ым рабочим (i = 1, 2, 3)

Р (а/н1) = 0,05, т.к. Брак 1 рабочего 5%;

Р (а/н2) = 0,04, т.к. Брак 2 рабочего 4%;

Р (а/н3) = 0,02, т.к. Брак 3 рабочего 2%;

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей


Практическое занятие №7


«Решение задач по формуле полной вероятности. Формула Байеса»


Используя формулы полной вероятности и Байеса, решить следующие задачи:

1. Имеются 2 одинаковые урны. В первой урне находятся 7 белых и 3 черных шаров, во второй - 6 белых и 4 черных. Наугад выбирается урна и из нее извлекается один шар. Выбранный шар оказался черным. Какова вероятность, что этот шар из 2 урны?

2. Детали, изготовляемые цехом завода, попадают для проверки их на стандартность к одному из двух контролеров. Вероятность того, что деталь попадет к первому контролеру =0,5, ко второму =0,6. Вероятность того, что годная деталь будет признана стандартной первым контролером =0,94, а вторым =0,92. Годная деталь при проверке была признана стандартной. Найти вероятность того, что эту деталь проверил первый контролер.

3. Имеется два набора деталей. Вероятность того, что деталь первого набора стандартная равна 0,9, а второго - 0,8. Найти вероятность того, что взятая наудачу деталь - стандартная.

4. Имеются 3 одинаковые урны. В первой урне находятся 6 синих и 4 черных шаров, во второй - только синие и в третьей - только черные. Наугад выбирается урна и из нее извлекается один шар. Какова вероятность, что этот шар синий?

5. Имеются 2 одинаковые урны. В первой урне находятся 7 белых и 3 черных шаров, во второй - 6 белых и 4 черных. Наугад выбирается урна и из нее извлекается один шар. Выбранный шар оказался черным. Какова вероятность, что этот шар из 1 урны?



2.5. Формула Бернулли


Для определения вероятности повторяющихся событий применяют формулу Бернулли:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейгде

n - число всех событий (опытов);

К - число повторяющихся событий (опытов);

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей - число сочетаний из n по к;

Р - вероятность события прямого характера, удачного завершения опыта;

q - вероятность обратного события.


Пример 1. По мишени производится пять выстрелов, вероятность попадания при каждом выстреле равна 0,8. Какова вероятность того, что мишень будет поражена тремя выстрелами.

Решение.

n - число всех опытов;

К - число опытов, при которых мишень будет поражена;

Р - вероятность удачного завершения опыта (0,8);

q - вероятность промаха (1-0,8 = 0,2).

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Вероятности, вычисляемые по формуле Бернулли, являются коэффициентами многочлена:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Этот многочлен применяется, когда требуется определить такие значения к, при которых величина Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей (при n = const), принимает наибольшее значение.


Практическое занятие №8


«Решение задач по схеме Бернулли, формуле Бернулли»


Используя формулу бернулли, решить следующие задачи:

1. Вероятность того, что расход электроэнергии на продолжении одних суток, не превысит установленной нормы равна 0,75. Найти вероятность того, что в ближайшие 6 суток расход электроэнергии в течение 4 суток не превысит нормы.

2. Найти вероятность осуществления от одного до трех разговоров по телефону при наблюдении шести независимых вызовов, если вероятность того, что разговор состоится, равна 0,6.

3. Прибор состоит из пяти элементов, включенных в цепь параллельно и работающих независимо друг от друга. Вероятность безотказной работы каждого элемента за время т равна 0,5. Для безаварийной работы прибора достаточно, чтобы хотя бы один элемент был исправен. Какова вероятность того, что за время т прибор будет работать безотказно?

4. Вероятность выигрыша по одному лотерейному билету =0,3. Какова вероятность того, что из семи приобретенных билетов три билета окажутся выигрышными?

5. Магазин получил 40 деталей. Вероятность наличия нестандартной детали в партии равна 0,04. Найти наиболее вероятное число нестандартных деталей в этой партии.

6. Вероятность изготовления на автоматическом станке стандартной детали равна 0,8. Найдя вероятности возможного числа появления бракованных деталей среди 5 отобранных, найти наивероятнейшее число появления бракованных деталей из 5 отобранных, указав его вероятность.

7. Сколько раз необходимо подбросить игральную кость, чтобы наивероятнейшее выпадение тройки было равно 10?

8. Для данного участника игры вероятность набросить кольцо на колышек =0,3. Какова вероятность того, что при шести бросках 3 кольца окажутся на колышке?

9. На самолете имеются 4 одинаковых двигателя. Вероятность нормальной работы каждого двигателя в полете равна р. Найти вероятность того, что в полете могут возникнуть неполадки в одном двигателе.

10. Вероятность отказа каждого прибора при испытании равна 0,4. Что вероятнее ожидать: отказ двух приборов при испытании четырех или отказ трех приборов при испытании шести, если приборы испытываются независимо друг от друга?

11. Вероятность того, что на некотором предприятии расход электроэнергии, не превысит суточной нормы равна 0,8. Какова вероятность того, что в течение пяти рабочих дней из семи перерасхода электроэнергии не будет?



3. Случайная величина, ее функция распределения


3.1. Случайная величина, способы ее задания


Случайной называется величина, которая в результате испытания может принять то или иное числовое значение, причем заранее неизвестно, какое именно.

Если для какой- либо величины ее измерение повторять многократно в практически одинаковых условиях, то обнаружится, что всякий раз получаются несколько отличные друг от друга результаты. Это складывается влияние причин двух видов: 1) основных, определяющих главное значение результата; 2) второстепенных, обуславливающих их расхождение.

При совместном действии этих причин понятия необходимости и случайности оказываются тесно связанными между собой, но необходимое преобладает над случайным.

Таким образом, возможные значения случайных величин принадлежат некоторым числовым множествам.

Случайным является то, что на этих множествах величины могут принять любое значение, но какое именно, заранее сказать нельзя.

Случайная величина связана со случайным событием.

Если случайное событие - качественная характеристика испытаний, то случайная величина - его количественная характеристика.

Случайные величины обозначают заглавными латинскими буквами Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей а их значение - прописными- Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Вероятность того, что случайная величина Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей примет значение Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей обозначают:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей и т.д.

Случайные величины задают законами распределения.

Закон распределения случайной величины - это соответствие, установленное между возможными значениями случайной величины и их вероятностями.

Законы распределения могут быть заданы тремя способами: табличным, графическим, аналитическим. Способ задания зависит от типа случайной величины.

Различают два основных типа случайных величин: дискретные и непрерывно распределенные случайные величины.









3.2. Дискретная и непрерывная случайные величины


если значения, которые может принимать данная случайная величина Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , образует дискретный (конечный или бесконечный) ряд чисел Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей то и сама случайная величина Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей называется дискретной.

Если же значения, которые может принимать данная случайная величина Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , заполняют конечный или бесконечный промежуток (а, в) числовой оси ох, то случайная величина называется непрерывной.

Каждому значению случайной величины дискретного типа Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей отвечает определенная вероятность Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей ; каждому промежутку (а, в) из области значений случайной величины непрерывного типа также отвечает определенная вероятность Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей того, что значение, принятое случайной величиной, попадает в этот промежуток.


3.3. Закон распределения случайной величины


Соотношение, устанавливающее тем или иным способом связь между возможными значениями случайной величины и их вероятностями, называется законом распределения случайной величины.

Закон распределения дискретной случайной величины обычно задается рядом распределения:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей


При этом Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , где суммирование распространяется на все (конечное или бесконечное) множество возможных значений данной случайной величины Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Закон распределения непрерывной случайной величины удобно задавать с помощью функции плотности вероятности Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Вероятность Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей того, что значение, принятое случайной величиной Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , попадет в промежуток (а, в), определяется равенством

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

График функции Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей называется кривой распределения. Геометрически вероятность попадания случайной величины в промежуток (а, в) равна площади соответствующей криволинейной трапеции, ограниченной кривой распределения, осью ох и прямыми х=а, х=в.

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей


Задача 1. Даны вероятности значений случайной величины Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей : значение 10 имеет вероятность 0,3; значение 2 - вероятность 0,4; значение 8 - вероятность 0,1; значение 4 - вероятность 0,2. Построить ряд распределения случайной величины Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Решение. Расположив значения случайной величины в возрастающем порядке, получим ряд распределения:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

2

4

8

10

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

0,4

0,2

0,1

0,3


Возьмем на плоскости хор точки (2; 0,4), (4; 0,2), (8; 0,1) и (10; 0,3). Соединив последовательные точки прямолинейными отрезками, получим многоугольник (или полигон) распределения случайной величины Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

х

Задача 2. Разыгрываются две вещи стоимостью по 5000 руб. и одна вещь стоимостью 30000 руб. Составить закон распределения выигрышей для человека, купившего один билет из 50.

Решение. Искомая случайная величина Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей представляет собой выигрыш и может принимать три значения: 0, 5000 и 30000 руб. Первому результату благоприятствует 47 случаев, второму результату - два случая и третьему - один случай. Найдем их вероятности:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей; Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей ; Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Закон распределения случайной величины имеет вид:


Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

0

5000

30000

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

0,94

0,04

0,02


В качестве проверки найдем

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Задача 3. Случайная величина Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей подчинена закону распределения с плотностью Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , причем

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Требуется: 1) найти коэффициент а; 2) построить график распределения плотности Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей ; 3) найти вероятность попадания Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей в промежуток (1; 2).

Решение. 1) так как все значения данной случайной величины заключены на отрезке [0; 3], то Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , откуда

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей, или Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , т.е. Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

2) графиком функции Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей в интервале [0; 3] является парабола Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , а вне этого интервала графиком служит сама ось абсцисс.

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

х

3) вероятность попадания случайной величины Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей в промежуток (1; 2) найдется из равенства

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.


Практическое занятие №9


«решение задач на нахождение закона распределения по заданным условиям»


1. Составить закон распределения числа попаданий в цель при шести выстрелах, если вероятность попадания при одном выстреле равна 0,4.

2. Вероятность того, что студент найдет в библиотеке нужную ему книгу, равна 0,3. Составить закон распределения числа библиотек, которые он посетит, если в городе четыре библиотеки.

3. Дана таблица, где в верхней строке указа­ны возможные значения случайной величины x, а в нижней - их вероятности.

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Может ли эта таблица быть рядом распределения x?

4. Стрелок, имея 5 патронов, стреляет до первого попадания в цель. Вероятность попадания при каждом выстреле равна 0.7. Построить закон распределе­ния числа использованных патронов.

5. Выпущено 500 лотерейных билетов, причем 40 билетов принесут их владельцам выигрыш по 10000 руб., 20 билетов - по 50000 руб., 10 билетов - по 100000 руб., 5 билетов - по 200000 руб., 1 билет - 500000 руб., осталь­ные - без выигрыша. Найти закон распределения выигры­ша для владельца одного билета.


Практическое занятие №10


«функция распределения и ее свойства. Плотность распределения и ее свойства»


1. Установить, какая из функций

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Является функцией распределения некоторой случайной величины.

В случае утвердительного ответа, найти вероят­ность того, что соответствующая случайная величина принимает значения на [-3,2].

2. Дана f(x) некоторой случайной величины:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Записать ряд распределения для x.

3. Стрелок, имея 5 патронов, стреляет до первого попадания в цель. Вероятность попадания при каждом выстреле равна 0.7. Построить закон распределе­ния числа использованных патронов, найти функцию рас­пределения f(x) и построить ее график, найти p(2 < x < 5).

4.. Дискретная случайная величина Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей имеет закон распределения

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

-2

-1

0

1

2

3

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

0,2

0,1

0,15

0,4

0,1

0,05

Построить функцию данного распределения.



3.4. Биномиальное распределение


Пусть производится определенное число n независимых опытов, причем в каждом из них с одной и той же вероятностью может наступить некоторое событие р. Рассмотрим случайную величину Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , представляющую собой число наступлений событий a в n опытах. Закон ее распределения имеет вид

Значения Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

0

1

2

n

Вероятности Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей


Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей


Где Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , вычисляется по формуле Бернулли.

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Закон распределения, который характеризуется такой таблицей, называется биноминальным.

Задача 1. Монету подбрасывают 5 раз. Составить закон распределения случайной величины Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей - числа выпадения герба.

Решение. Возможны следующие значения случайной величиныМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей: 0, 1, 2, 3, 4, 5. Зная, что вероятность выпадения герба в одном испытании равна Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , найдем вероятности значений случайной величины Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей по формуле Бернулли:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей;

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей;

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей;

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей;

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей;

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.



Закон распределения имеет вид


Значения Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

0

1

2

3

4

5

Вероятности Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей


Сделаем проверку:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.


4. Математическое ожидание и дисперсия случайной величины


4.1. Математическое ожидание дискретной случайной величины


Наиболее исчерпывающей характеристикой случайной величины является ее закон распределения вероятностей. Однако не всегда обязательно знать весь закон распределения. Иногда можно обойтись одним или несколькими числами, отражающими наиболее важные особенности закона распределения, например, числом, имеющим смысл «среднего значения» случайной величины, или же числом, показывающим средний размер отклонения случайной величины от своего среднего значения. Такого рода числа называются числовыми характеристиками случайной величины. Оперируя числовыми характеристиками, можно решать многие задачи, не пользуясь законом распределения.

Одна из самых важных числовых характеристик случайной величины есть математическое ожидание.

Если известна дискретная случайная величина Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , закон распределения которой имеет вид


Значения Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Вероятности Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей


то математическим ожиданием (или средним значением) дискретной величины Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей называется число

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Таким образом, математическое ожидание дискретной случайной величины Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей равно сумме произведений возможных значений этой величины на их вероятности.

Пример 1. Найти математическое ожидание случайной величины Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , зная закон ее распределения

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

-1

0

1

2

3

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

0,2

0,1

0,25

0,15

0,3


решение.

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Свойства математического ожидания.

Постоянный множитель можно выносить за знак математического ожидания:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Математическое ожидание постоянной величины с равно самой этой величине:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Математическое ожидание суммы двух случайных величин равно сумме их математических ожиданий:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Математическое ожидание произведения независимых случайных величин равно произведению математических ожиданий этих величин:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.


4.2. Среднее квадратичное отклонение и дисперсия случайной величины.


Пример 1. Найдем математическое ожидание случайных величин Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей и Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , зная законы их распределения

1)

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

-8

-4

-1

1

3

7

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

2)

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

-2

-1

0

1

2

3

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей


Решение.

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей,

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

пМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

a)олучили любопытный результат: законы распределения величин Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей и Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей разные, а их математические ожидания одинаковы.



б)



Из рисунка б видно, что значение величины Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей более сосредоточены около математического ожидания Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , чем значения величины Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , которые разбросаны (рассеяны) относительно ее математического ожидания Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей (рисунок а).

Основной числовой характеристикой степени рассеяния значений случайной величины Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей относительно ее математического ожидания Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей является дисперсия, которая обозначается через Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Определение. Отклонением называется разность между случайной величиной Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей и ее математическим ожиданием Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , т.е. Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Отклонение Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей и его квадрат Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей также являются случайными величинами.

Определение. Дисперсией дискретной случайной величины Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей называется математическое ожидание квадрата ее отклонения:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Свойства дисперсии.

Дисперсия постоянной величины с равна 0:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Если Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей - случайная величина, а с - постоянная, то

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Если Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей и Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей - независимые случайные величины, то

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Для вычисления дисперсий более удобной является формула

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Пример 2. Дискретная случайная величина распределена по закону:


Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

-1

0

1

2

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

0,2

0,1

0,3

0,4


Найти Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Решение. Сначала находим Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей,

А затем Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

По формуле Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей имеем

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.

Средним квадратичным отклонением случайной величины называется корень квадратный из ее дисперсии:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.


Пример 3. В партии 10 деталей, из которых 8 стандартные. Из этой коробки наудачу извлекается 2 детали. Х - число стандартных деталей. Найти закон распределения, функцию распределения дискретной случайной величины х, а также основные числовые характеристики


Решение. Среди 2-х извлеченных деталей может быть 0, 1 или 2 стандартные.

Найдем вероятность каждого исхода.

0 стандартных: Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

1 стандартная: Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

2 стандартных: Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Закон распределения принимает вид:

Х

0

1

2

р

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Запишем функцию распределения полученной случайной величины х:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Математическое ожидание м(х) дискретной случайной величины находится по формуле:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей, и подставляя данные, получим:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Дисперсию дискретной случайной величины можно вычислить по формуле:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей, и, подставляя данные, получим:


Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Среднеквадратичное отклонение:


(х)=Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей


Ответ: Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей ; Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей ; Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Задача 4. Среди 11 изделий 7 изделия первого сорта. Наудачу выбрали четыре изделия. Случайная величина x - число первосортных изделий среди выбранных четырех изделий.
1. Составить закон распределения случайной величины x.
2. Построить полигон относительных частот.
3. Найти функцию распределения f(x) случайной величины x, построить ее график.
4. Найти характеристики случайной величины x:
а) математическое ожидание m(x);
б) дисперсию d(x), среднее квадратическое отклонение σ(х);
в) моду m0.

Решение. Случайная величина x имеет область значений (0,1,2,...,n). Вероятности этих значений можно найти по формуле:
pn(m) = cmnpmqn-m
где cmn - число сочетаний из n по m.
Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей
найдем ряд распределения x.
P4(0) = (1-p)n = (1-0.636)4 = 0.0176
p4(1) = np(1-p)n-1 = 4(1-0.636)4-1 = 0.12
Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей
Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей
p4(4) = pn = 0.6364 = 0.16

xi

0

1

2

3

4

pi

0,0176

0,12

0,32

0,37

0,16


полигон относительных частот

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Мода равна тому значению x, при котором вероятность максимальная. В данном примере максимальная вероятность p =0,37 соответствует x = 3.

Математическое ожидание находим по формуле m = ∑xipi.
Математическое ожидание m[x].
M[x] = 0*0.0176 + 1*0.12 + 2*0.32 + 3*0.37 + 4*0.16 = 2.54
дисперсию находим по формуле d = ∑x2ipi - m[x]2.

Дисперсия d[x].
D[x] = 02*0.0176 + 12*0.12 + 22*0.32 + 32*0.37 + 42*0.16 - 2.542 = 0.92601646

среднее квадратическое отклонение σ(x).
Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей



Практическое занятие №11


«решение задач на нахождение числовых характеристик случайной величины»


Найти числовые характеристики дискретных случайных величин:

1. Найти математическое ожидание случайной величины х, зная закон ее распределения:

хi

3

5

2

рi

0,1

0,6

0,3

2. Вероятность попадания в цель при стрельбе из орудия 0,6. Найти математическое ожидание общего числа попаданий, если будет произведено 10 выстрелов.

3. Найти дисперсию случайной величины х, которая задана следующим законом распределения:

хi

1

2

5

рi

0,3

0,5

0,2

4.найти дисперсию случайной величины х, которая задана следующим законом распределения:

хi

2

3

5

рi

0,1

0,6

0,3

5. Производится 10 независимых испытаний, в каждом из которых вероятность появления события равна 0,6. Найти дисперсию случайной величины х - числа появления события в этих испытаниях.

6. Найти: а) математическое ожидание, б) дисперсию, в) среднее квадратическое отклонение дискретной случайной величины х по известному закону ее распределения, заданному таблично:


Х

8

4

6

5

Р

0,2

0,5

0,2

0,1



5. Элементы математической статистики


5.1. Статистические характеристики


Математическая статистика - это раздел в математике, изучающий методы сбора, систематизации и обработки результатов наблюдений массовых случайных явлений с целью выявления существующих закономерностей.

для изучения различных общественных и социально-экономических явлений, а также некоторых процессов, происходящих в природе, проводятся статистические исследования. Всякое статистическое исследование начинается с целенаправленного сбора информации об изучаемом явлении или процессе. Этот этап называется этапом статистического наблюдения.


5.2. Таблица


Для обобщения и систематизации данных, полученных в результате статистического наблюдения, их по какому-либо признаку разбивают на группы, и результаты группировки сводятся в таблицы.

Пример 1. В ходе административной проверки выпускных классов, по математике был составлен тест, содержащий 10 заданий. При проверке каждой работы учитель отмечал количество заданий, верно выполненных учащимися. Получилось два ряда чисел:

9 «а» класс: 8; 7; 2; 5; 3; 9; 8; 7; 7; 10; 3; 6; 5; 8; 8; 10; 9; 4; 10; 7; 9; 2; 7; 9; 6

9 «б» класс: 8; 7; 8; 6; 9; 9; 7; 8; 7; 9; 9; 6; 5; 8; 7; 10; 9; 10; 10; 7; 8; 9; 7; 9; 9

ряд чисел, полученный в результате статистического исследования, называется статистической выборкой или просто выборкой, а каждое число этого ряда - вариантой выборки. Количество чисел в ряду называют объемом выборки (в нашем случае объем выборки равен 25).

запись результатов наблюдений в таком виде мало наглядна, занимает много места, и из нее трудно делать выводы. Это особенно важно, когда число наблюдений велико и достигает многих сотен, а то и тысяч. Для этого полученные данные представим в виде таблицы, в которой в первой строке запишем всевозможные количества баллов, которые могли получить учащиеся при выполнении теста, то есть от 0 до 10. Во второй строке запишем соответствующее количество появлений одного и того же варианта (приложение ii, таблицы 1,2). Такую таблицу называют таблицей частот.

Имея только две выборки, трудно сравнить успешность выполнения заданий теста учащимися этих двух классов или получить какую- либо другую информацию. При проведении статистического исследования после сбора и группировки данных переходят к анализу, используя для этого различные обобщающие показатели. Простейшими из них являются такие известные характеристики как среднее арифметическое, мода, медиана, размах.

Проанализируем результаты проведенной работы, используя эти характеристики.

5.3.. Среднее арифметическое


средним арифметическим выборки называется частное суммы всех вариант выборки и количества вариант.

найдем средний балл, который получили учащиеся 9 «а» и 9 «б» классов в отдельности при выполнении задания.

Для 9 «а» класса: = = 6,76

Для 9 «б» класса: Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей =Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей= 8,04

теперь зная средние баллы учащихся 9 «а» и 9 «б» классов, можно сделать выводы, что учащиеся 9 «б» класса в целом написали тест лучше, поскольку 8,04 > 6,76.


5.4. Размах


размахом ряда чисел называется разность между наибольшим и наименьшим из этих чисел.

приведенные таблицы позволяют сделать еще несколько полезных выводов о проведенном тестировании. Для первой выборки (результаты учащихся 9 «а» класса) наименьший полученный балл равен 2, наибольший - 10. Результаты всех учащихся класса располагаются между этими числами. Размах выборки равен: 10 - 2 = 8

для второй выборки (результаты учащихся 9 «б» класса) наименьшая варианта равна 5, наибольшая 10. Размах выборки равен: 10 - 5 = 5

это может означать, что в 9 «б» классе собраны учащиеся, знания которых отличаются на небольшую величину, то есть класс по знаниям «более ровный».

Размах выборки находят в том случае, когда существенным для исследования является величина разброса данных в ряду.


5.5. Мода


при анализе сведений о заданиях выполненных учениками, нас могут интересовать и другие показатели. Интересно, например, знать, какое количество заданий является типичным для каждого класса, т. Е. Какое число встречается в ряду данных чаще всего. Имея данные о выполнении заданий учащимися в таком виде,

9 «а» класс: 8; 7; 2; 5; 3; 9; 8; 7; 7; 10; 3; 6; 5; 8; 8; 10; 9; 4; 10; 7; 9; 2; 7; 9; 6

9 «б» класс: 8; 7; 8; 6; 9; 9; 7; 8; 7; 9; 9; 6; 5; 8; 7; 10; 9; 10; 10; 7; 8; 9; 7; 9; 9

Ответить на этот вопрос трудно.

поэтому расположим числа каждого ряда следующим образом:

Для 9 «а» класса: 2; 2; 3; 3; 4; 5; 5; 6; 6; 7; 7; 7; 7; 7; 8; 8; 8; 8; 9; 9; 9; 9; 10; 10; 10

Для 9 «б» класса: 5; 6; 6; 7; 7; 7; 7; 7; 7; 8; 8; 8; 8; 8; 9; 9; 9; 9; 9; 9; 9; 9; 10; 10; 10

Теперь нетрудно заметить, что таким числом в первом ряду является 7, а во втором - 9. Эти числа являются модой выборки.

варианта выборки, имеющая наибольшую частоту, является модой выборки.

Моду ряда данных обычно находят тогда, когда хотят выявить некоторый типичный показатель. Ряд чисел может иметь более одной моды или не иметь моды совсем.


5.6. Медиана


медианой упорядоченного ряда чисел с нечётным числом членов называется число, записанное посередине, а медианой упорядоченного ряда чисел с чётным числом членов называется среднее арифметическое двух чисел, записанных посередине.

Мы имеем следующие упорядоченные ряды:

Для 9 «а» класса: 2; 2; 3; 3; 4;5; 5; 6; 6; 7; 7; 7; 7; 7; 8; 8; 8; 8; 9; 9; 9; 9; 10; 10; 10

Для 9 «б» класса: 5; 6; 6; 7; 7; 7; 7; 7; 7; 8; 8; 8; 8; 8; 9; 9; 9; 9; 9; 9; 9; 9; 10; 10; 10

в этих рядах расположено 25 чисел в каждом. Нетрудно заметить, что в середине первого ряда расположено число 7, а в середине второго - 8. Говорят, что числа 7 и 8 являются срединными, или иначе медианами. Они будут считаться также медианой исходного ряда данных.

найденные значения характеризует средний показатель ряда. Именно это число может помочь учителю определить фамилии учеников, показавших лучшие знания по проверяемой теме.

Пример 1. найти медиану набора чисел: 9,3,1,5,7.

Решение: запишем числа в порядке возрастания: 1,3,5,7,9.

Вычеркнем 1 и 9, 3 и 7. Оставшееся число 5 и есть медиана. М=5

Пример 2. Найти медиану набора чисел 2,3,3,5,7,10.

Решение: вычеркнем 2 и 10, 3 и 7. Для нахождения м нужно: (3+5)/2= 4. М=4

Пример 3. В детском обувном магазине за декаду было куплено 750 пар обуви. Кладовщик калошин проводил статистическое исследование и с этой целью записывал размеры каждой пятой из затребованных пар. Эти числа составили следующий ряд данных: 23, 24, 16, 21, 18, 17, 20, 23, 18, 16, 19, 18, 22, 19, 21, 17, 24, 15, 23, 19, 16, 22, 18, 24, 19, 17, 22, 19, 15, 23, 21, 23, 19, 23, 17, 22,16, 19, 22, 18, 20, 15, 21, 23, 19, 18, 23, 22, 20, 17, 19, 23, 21, 24, 22, 23, 20, 22, 21, 18, 16, 19, 22, 23, 20, 24, 21, 19, 24, 16, 20, 23, 24, 18 22, 17, 15, 21, 24, 20, 19, 17, 21, 20, 15, 23, 24, 18, 16, 22, 23, 24, 21, 15, 23, 22, 20, 23, 19, 20, 17, 22, 19, 20, 24, 15, 23, 18, 22, 23, 15, 21, 24, 19, 18, 19, 17, 15, 19, 23, 20, 17, 22, 23, 20, 18, 22, 19, 20, 18, 19, 24, 18, 16, 21, 24, 17, 15, 20, 22, 21, 24, 22, 18, 22, 18, 24, 15, 21.

А) постройте таблицу частот.
Б) определите моду ряда (самый распространенный размер).
В) постройте диаграмму частот.
Г) найдите средний размер по этой выборке.

Решение.

А) сначала при просмотре всей выборки выясним, какие в ней встречаются размеры, и расположим их в порядке возрастания: 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24. Далее подсчитаем количество пар каждого размера в выборке (т.е. Частоту появления каждого размера) и сведем данные в таблицу

Размер обуви

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

Частота

12

8

11

16

19

15

14

19

20

16

Подсчеты можно вести с помощью ранжирования ряда.

Б) мода данного ряда - число 23.

В) воспользуемся данными таблицы для построения диаграммы частот, в которой по горизонтальной оси отложены номера имеющихся размеров, по вертикальной оси - количество пар каждого размера.

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Г) найдем средний размер. Для этого сначала вычислим сумму всех членов ряда: 15 ·12 + 16 · 8 + 17· 11 + 18 · 16 + 19 · 19 + 20 · 15 + 21 · 13 + 22 · 19 + 23 · 20 + 24 ·16 = 3000, затем общее количество ленов ряда. Это удобно сделать, сложив частоты: 12 + 8 + 11+ +16 + 19 + 15 + 14 + 19 + 20 + 16 = 150, далее, разделив первый результат на второй, получим средний размер: 3000 / 150= 20.


6. Числовые характеристики выборки


6.1. Выборочное среднее


Для конкретной выборки объема n ее выборочное среднее Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей определяется соотношением

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей


Где хi - значение элементов выборки. Обычно требуется описать статистические свойства произвольных случайных выборок, а не одной из них. Это значит, что рассматривается математическая модель, которая предполагает достаточно большое количество выборок объема n. В этом случае элементы выборки рассматриваются как случайные величины хi, принимающие значения хi с плотностью вероятностей f(x), являющейся плотностью вероятностей генеральной совокупности. Тогда выборочное среднее также является случайной величиной Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей равной


Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей


Как и ранее будем обозначать случайные величины прописными буквами, а значения случайных величин - строчными.

Среднее значение генеральной совокупности, из которой производится выборка, будем называть генеральным средним и обозначать mx. Можно ожидать, что если объем выборки значителен, то выборочное среднее не будет заметно отличаться от генерального среднего. Поскольку выборочное среднее является случайной величиной, для нее можно найти математическое ожидание:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей


Таким образом, математическое ожидание выборочного среднего равно генеральному среднему. В этом случае говорят, что выборочное среднее является несмещенной оценкой генерального среднего. В дальнейшем мы вернемся к этому термину. Так как выборочное среднее является случайной величиной, флуктуирующей вокруг генерального среднего, то желательно оценить эту флуктуацию с помощью дисперсии выборочного среднего. Рассмотрим выборку, объем которой n значительно меньше объема генеральной совокупности n (n << n). Предположим, что при формировании выборки характеристики генеральной совокупности не меняются, что эквивалентно предположению n = . Тогда


Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей


Случайные величины хi и xj (ij) можно считать независимыми, следовательно,

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Подставим полученный результат в формулу для дисперсии:


Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей


Где 2 - дисперсия генеральной совокупности.

Из этой формулы следует, что с увеличением объема выборки флуктуации среднего выборочного около среднего генерального уменьшаются как 2/n. Проиллюстрируем сказанное примером. Пусть имеется случайный сигнал с математическим ожиданием и дисперсией соответственно равными mx = 10, 2 = 9.

Отсчеты сигнала берутся в равноотстоящие моменты времени t1, t2, ... ,


Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейx(t)

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейx1


Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

t1 t2 . . . tn t






Так как отсчеты являются случайными величинами, то будем их обозначать x(t1), x(t2), . . , x(tn).

Определим количество отсчетов, чтобы среднее квадратическое отклонение оценки математического ожидания сигнала не превысило 1% его математического ожидания. Поскольку mx = 10, то нужно, чтобы Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей с другой стороны Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей поэтому Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей или Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей отсюда получаем, что n  900 отсчетов.


6.2. Выборочная дисперсия


По выборочным данным важно знать не только выборочное среднее, но и разброс выборочных значений около выборочного среднего. Если выборочное среднее является оценкой генерального среднего, то выборочная дисперсия должна быть оценкой генеральной дисперсии. Выборочная дисперсия Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей для выборки, состоящей из случайных величин Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей определяется следующим образом

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Используя это представление выборочной дисперсии, найдем ее математическое ожидание

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей


Таким образом мы получили, что Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей это значит, что выборочная дисперсия является смещенной оценкой генеральной дисперсии. Чтобы получить несмещенную оценку, нужно величину Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей умножить на Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей тогда выборочная дисперсия имеет вид

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Итак, мы получили следующий результат. Если в результате n независимых измерений случайной величины х с неизвестным математическим ожиданием и дисперсией нам нужно по полученным данным определить эти параметры, то следует пользоваться следующими приближенными оценками

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

В случае, если известно математическое ожидание генеральной совокупности mx, то выборочную дисперсию следует вычислять по формуле

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

которая также является несмещенной оценкой.


6.3. Статистический ряд. Статистическая функция распределения


Пусть имеются результаты измерения случайной величины х с неизвестным законом распределения, которые представлены в виде таблицы:

i

1

2

. . .

n

xi

x1

x2

. . .

xn

Такую таблицу называют статистическим рядом. Статистический ряд представляет собой первичную форму записи статистического материала и он может быть обработан различными способами. Одним из таких способов обработки является построение статистической функции распределения случайной величины х.

Статистической (эмпирической) функцией распределения f*(x) называется закон изменения частоты события x < x в данном статистическом материале, то есть

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Для того, чтобы найти значение статистической функции распределения при данном х, надо подсчитать число опытов, в которых случайная величина х приняла значения меньше, чем х, и разделить на общее число произведенных опытов. Полученная таким образом статистическая функция распределения является очень грубым приближением функции распределения f(x) случайной величины х и в таком виде не используется на практике. Она носит в каком-то смысле качественный характер, из которого можно выдвинуть гипотезу о законе распределения случайной величины х. При увеличении числа опытов (n ) f*(x) по вероятности сходится к f(x). Однако, с увеличением n построение f*(x) становится очень трудоемкой операцией. Поэтому на практике часто бывает удобно пользоваться статистической характеристикой, которая приближается к плотности распределения.


6.4. Статистическая совокупность. Гистограмма


При большом числе наблюдений представление данных в виде статистического ряда бывает затруднительным, а при решении ряда задач и нецелесообразным. В таких случаях производится подсчет результатов наблюдения по группам и составляют таблицу, в которой указываются группы и частоты полученные в результате наблюдения в каждой группе. Совокупность групп, на которые разбиваются результаты наблюдений и частоты, полученные в каждой группе, составляют статистическую совокупность, которая представлена ниже.


Группа х

х1

х2

. . .

хn


Частота относительная

1

2

. . .

n

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей


Графическое представление статистической совокупности носит название гистограммы. Гистограмма строится следующим образом. По оси абсцисс откладываются интервалы, соответствующие группам совокупности, и на каждой из них строится прямоугольник, площадь которого равна частоте данной группы. Из построения следует, что площадь суммы всех прямоугольников равна единице. Очевидно, что если плавно соединить точки гистограммы, то эта кривая будет первым приближением к плотности распределения случайной величине х.

Если число опытов увеличивать и выбирать более мелкие группы (на рисунке маленькие интервалы) в статистической совокупности, то полученная гистограмма все более будет приближаться к плотности распределения случайной величины х. Статистическую совокупность можно использовать и для построения приближенной функции распределения f*(x), выбрав в качестве значений случайной величины граничные значения групп.

pi*Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностейМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей







x

x1 x2 . . . xn








Задача 1. Построить полигон частот и эмпирическую функцию по данному распределению выборки:

Варианты хi

-3

0

1

4

6

7

Частоты ni

3

6

1

2

5

1

Решение. Полигоном частот называют ломаную, отрезки которой соединяют точки Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей ; Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей ;…;Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей, где хi - варианты выборки, ni - соответствующие им частоты.

Полигон частот для данного распределения изображен на рисунке 15.

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Рис. 15

Эмпирической функцией распределения (функцией распределения выборки) называют функцию Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , определяющую для каждого значения x относительную частоту события Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей :

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей,

Где Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей - число вариант, меньших х; n - объем выборки.

Из определения следует, что Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Найдем эмпирическую функцию распределения.

Объем данной выборки равен Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей =18.

Если Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , то Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей =0 (так как -3 - наименьшая варианта). Если Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , то значение Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , а именно Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей наблюдалось 3 раза, следовательно, Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей . При Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей значения Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , а именно Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей и Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей наблюдались 3+6=9 раз, следовательно, Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

Аналогично получаем, что при Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей функция распределения Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей ; при Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей функция распределения Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей ; при Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей функция распределения Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей . Далее, если Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , то Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей (так как 7 - наибольшая варианта).

Таким образом, эмпирическая функция распределения равна:

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

График полученной эмпирической функции распределения изображен на рисунке 16.

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Практическое занятие №12


«построение гистограмм и полигонов частот по заданным условиям»


1. Построить полигон относительных частот по данному распределению выборки:


Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

2. Найти эмпирическую функцию по данному распределению выборки:


Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

И построить ее график.

3. Таблица распределения баллов за контрольную работу по математике имеет вид:

Варианта

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

Кратность

2

1

2

4

3

3

5

2

3

1

1

2

1

По данным таблицы:

Определите моду, размах и среднее зна­чение;

Постройте гистограмму частот

4. На соревновании по фигурному катанию фигурист за произвольную программу получил следующие баллы:

4,8; 4,6; 4,1; 4,6; 4,5; 4,3; 4,6; 4,5; 4,5; 4,3.

А) составьте таблицу распределения данных.

Б) найдите объем выборки, кратность и ча­стоту каждой варианты

5. На детской экспериментальной гидрометеостанции ученик производил замер температуры воздуха в течение 15 дней апреля в одно и то же время и получил следующий ряд значений: 4,1; 4,3; 5,2; 4,5; 5,8; 4,3; 5,2; 3,7; 4,1; 4,5; 4,5; 4,3; 5,2; 5,2 (в °с).

а) составьте таблицу распределения данных и распреде­ления частот.

б) найдите размах, моду и среднее значение.



Практическое занятие №13


«нахождение числовых характеристик по заданным результатам обследования»


1. Закинул старик в реку невод. Пришел невод с таким уловом (в порядке вытаскивания):
п, о,л, с, я, п, к, о, з, к, п, к, я, с, о, п, п, л, о, о, л, с, о, п, л, п, к, л, к, п, п, с, п, п, з, к, я, п, з, с, о, о, я, п, п, о, л, с, л, с, п, о, п, л, к, с, о, я, л, п, с, о, л, п, о, к, л, п, о, о, п, о, я, л, п, с, п, о, л, п, з. Буквами обозначены: з - золотая рыбка; к - карась; л - лещ; о - окунь; п - пескарь; с - сом; я - язь.

А) произведите ранжирование ряда данных в алфавитном порядке.
Б) составьте таблицу относительных частот.
В) какой процент пойманной рыбы составляют золотые рыбки?
Г) используя полученную стариком выборку, оцените, какие виды рыб наиболее и наименее распространены в местах, где старик закинул невод.

2. В детском обувном магазине за декаду было куплено 750 пар обуви. Кладовщик калошин проводил статистическое исследование и с этой целью записывал размеры каждой пятой из затребованных пар. Эти числа составили следующий ряд данных: 23, 24, 16, 21, 18, 17, 20, 23, 18, 16, 19, 18, 22, 19, 21, 17, 24, 15, 23, 19, 16, 22, 18, 24, 19, 17, 22, 19, 15, 23, 21, 23, 19, 23, 17, 22,16, 19, 22, 18, 20, 15, 21, 23, 19, 18, 23, 22, 20, 17, 19, 23, 21, 24, 22, 23, 20, 22, 21, 18, 16, 19, 22, 23, 20, 24, 21, 19, 24, 16, 20, 23, 24, 18 22, 17, 15, 21, 24, 20, 19, 17, 21, 20, 15, 23, 24, 18, 16, 22, 23, 24, 21, 15, 23, 22, 20, 23, 19, 20, 17, 22, 19, 20, 24, 15, 23, 18, 22, 23, 15, 21, 24, 19, 18, 19, 17, 15, 19, 23, 20, 17, 22, 23, 20, 18, 22, 19, 20, 18, 19, 24, 18, 16, 21, 24, 17, 15, 20, 22, 21, 24, 22, 18, 22, 18, 24, 15, 21.

А) постройте таблицу частот.
Б) определите моду ряда (самый распространенный размер).
В) постройте диаграмму частот.
Г) найдите средний размер по этой выборке.

3. Администрация города опубликовала данные о числе комнат в квартирах горожан. Результаты показаны в диаграмме.

Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей

Чтобы проверить эти данные, представители независимой организации ста прохожим на улице задали вопрос: «сколько комнат в вашей квартире?». Ниже приведены ответы в порядке поступления: 2, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 6, 2, 4, 1, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 2, 5, 1, 1, 2, 5, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 2, 6, 1, 1, 6, 2, 3, 1, 2, 1, 4, 2, 1, 1, 3, 1, 2, 2, 5, 4, 2, 1, 2, 1, 1, 3, 2, 2, 3, 3, 2, 4, 1, 1, 2, 4, 1, 1, 2, «. 4, 3, 3, 6, 1, 1, 2, 4, 2, 1, 2, 1, 5, 3, 1, 2, 2, 2, 5, 1, 3, 1, 2, 4, 2, 3, 6, 3, 2, 4.
Соответствуют ли данные, полученные по выборке, приведенной диаграмме?

4. Среди учащихся школы был проведен опрос на тему «трудно ли вам учиться?». Опросили мальчиков - учеников 9 класса. Как вы думаете, можно ли считать эту выборку учеников репрезентативной:

а) если нужно выяснить степень нагрузки в целом по школе?
Б) если нужно получить данные по 9 классу?

5. В небоскребе 90 этажей. За день лифт вызывали на каждый этаж несколько раз. К вечеру получилось, что число вызовов составляет (в порядке возрастания порядкового номера этажа) следующий ряд:
29, 9, 27, 11, 18, 6, 20, 21, 7, 12, 25, 28, 22, 21, 19, 23, 15, 24, 13, 19, 17, 26, 17, 24, 8. 10, 13, 16, 27, 15, 14, 27, 11, 20, 9, 15, 6, 17, 22, 23, 12, 19, 7, 16, 24, 12, 5, 14, 26, 5, 10, 21, 17, 8, 25, 18, 29, 21, 17, 15, 28, 12, 26, 22, 10ю 26, 11, 18, 16, 22, 29, 13, 6, 20, 7, 19, 23, 28, 13, 5, 20, 14, 7, 15, 16, 19, 8, 22, 18, 14..
(т.е. На первый этаж лифт вызывали 29 раз, на второй - 9 раз, на третий - 27 раз и т.д.).

А) определите размах ряда и выберите наиболее удобную, с вашей точки зрения, длину промежутка для построения интервального ряда.

Б) составьте таблицу и постройте гистограмму.



Iv. Практические задания для самоконтроля


Комбинаторика


1. Сколько различных пятизначных чисел можно составить из цифр 1, 3, 5, 7, 9 при условии, что ни одна цифра в числе не повторяется?

2. Сколько существует вариантов распределения трех призовых мест, если в розыгрыше участвуют 7 команд?

3. Сколькими способами можно выбрать двух студентов на конференцию, если в группе 33 человека?

4. Решить уравнения

а) Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , б) Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

5. Сколько четырехзначных чисел, делящихся на 5, можно составить из цифр 0, 1, 2, 5, 7, если каждое число не должно содержать одинаковых цифр?

6. Из группы в 15 человек должны быть выделены бригадир и 4 члена бригады. Сколькими способами это можно сделать?

7. Буквы азбуки морзе состоят из символов (точек и тире). Сколько букв можно изобразить, если потребовать, чтобы каждая буква содержала не более пяти символов?

8. Сколькими способами можно составить четырехцветные ленты из семи лент различных цветов.

9. Сколькими способами можно выбрать четырех лиц на четыре различные должности из девяти кандидатов?

10. Сколькими способами можно выбрать 3 из 6 открыток?


11. Перед выпуском группа учащихся в 30 человек обменялась фотокарточками. Сколько всего было роздано фотокарточек.

12. Сколькими способами можно рассадить 10 гостей по десяти местам за праздничным столом?

13. Сколько всего игр должны провести 20 футбольных команд в однокруговом чемпионате?

14. Сколькими способами можно распределить 12 человек по бригадам, если в каждой бригаде по 6 человек?




Теория вероятностей


1. В урне находиться 7 красных и 6 синих шаров. Из урны одновременно вынимают два шара. Какова вероятность того, что оба шара красные (событие а)?

2. Девять различных книг расставлены наудачу на одной полке. Найти вероятность того, что четыре определенные книги окажутся поставленными рядом (событие с).

3. Из 10 билетов выигрышными являются 2. Определить вероятность того, что среди взятых наудачу 5 билетов, один выигрышный.

4. Из колоды карт (52 карты) наудачу извлекают 3 карты. Найти вероятность того, что это тройка, семерка, туз.

5. Ребенок играет с пятью буквами разрезной азбуки а, к, р, ш, ы. Какова вероятность того, что при случайном расположении букв в ряд он получит слово «крыша».

6. В ящике находятся 6 белых и 4 красных шара. Наудачу берут два шара. Какова вероятность того, что они окажутся одного цвета?

7. В первой урне находятся 6 черных и 4 белых шара, во второй - 5 черных и 7 белых шаров. Из каждой урны извлекают по одному шару. Какова вероятность того, что оба шара окажутся белыми?

8. Случайная величина, математическое ожидание и дисперсия случайной величины

Составить закон распределения числа попаданий в цель при шести выстрелах, если вероятность попадания при одном выстреле равна 0,4.

9. Вероятность того, что студент найдет в библиотеке нужную ему книгу, равна 0,3. Составить закон распределения числа библиотек, которые он посетит, если в городе четыре библиотеки.

10. Охотник стреляет по дичи до первого попадания, но успевает делать не более четырех выстрелов. Найти дисперсию числа промахов, если вероятность попадания в цель при одном выстреле равна 0,7.

11. Найти математическое ожидание случайной величины x, если закон ее распределения задан таблицей:

Х

1

2

3

4

р

0,3

0,1

0,2

0,4

12. На заводе работают четыре автоматические линии. Вероятность того, что в течении рабочей смены первая линия не потребует регулировки, равна 0,9, вторая - 0,8, третья - 0,75, четвертая - 0,7. Найти математическое ожидание числа линий, которые в течение рабочей смены не потребуют регулировки.

Найти дисперсию случайной величины х, зная закон ее распределения:

Х

0

1

2

3

4

р

0,2

0,4

0,3

0,08

0,02


Элементы математической статистики


1. В небоскребе 90 этажей. За день лифт вызывали на каждый этаж несколько раз. К вечеру получилось, что число вызовов составляет (в порядке возрастания порядкового номера этажа) следующий ряд:
29, 9, 27, 11, 18, 6, 20, 21, 7, 12, 25, 28, 22, 21, 19, 23, 15, 24, 13, 19, 17, 26, 17, 24, 8. 10, 13, 16, 27, 15, 14, 27, 11, 20, 9, 15, 6, 17, 22, 23, 12, 19, 7, 16, 24, 12, 5, 14, 26, 5, 10, 21, 17, 8, 25, 18, 29, 21, 17, 15, 28, 12, 26, 22, 10ю 26, 11, 18, 16, 22, 29, 13, 6, 20, 7, 19, 23, 28, 13, 5, 20, 14, 7, 15, 16, 19, 8, 22, 18, 14..
(т.е. На первый этаж лифт вызывали 29 раз, на второй - 9 раз, на третий - 27 раз и т.д.).

А) определите размах ряда и выберите наиболее удобную, с вашей точки зрения, длину промежутка для построения интервального ряда.

Б) составьте таблицу и постройте гистограмму.

2. 5; 2; 8; -2.5; -2; 0; 0; 8; 5; найти объем, размах, статистический ряд, выборочные распределенияМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей, so, s. Построить полигон частот и полигон относительных частот.

3. Четыре измерения длинны стержня дали результаты: 19;18;21;22см. Найти Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , s длинны стержня. Построить полигон частот.

Найти: Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей и Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей :

4.

Xi

125

127

130

140

Ni

2

4

3

1

Построить полигон частот.

5. 1; 3; -5; -5; 3; 1; 1. Найти s. Построить полигон относительных частот.

6. Построить полигон частот: 2; 5; -2; 5; -2; 0; 0; 8; 5. Найти Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей .

7. -1; 0; 1; 0; 0; 0; 1; 0; 1; 0; 0; 0. Найти объем, размах, статистический ряд, выборочное распределениеМетодическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей,Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей, s. Построить полигон частот и полигон относительных частот.

8. Измерение длинны трубы 48; 50; 51; 46см. Найти Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей длины. Построить полигон частот.

Хi

-60

-20

0

30

80

Ni/n

0.1

3/20

1/2

1/5

1/209.



Найти. Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей . Построить полигон относительных частот.

10. -20; -20; 0; 0; 0; 0; 0; 10; 10. Найти s. Построить полигон частот.

11. Построить полигон относительных частот. 6; 6; 8; 8; 4; 0; 4; 0; 7; 1.


V. Ответы


Комбинаторика

1. Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей . 2. Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей . 3. Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей . 4. а) Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей , 5; б) Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей . 5. Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей . 6.Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей. 7. Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей . 8. Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей . 9.Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей. 10.Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей. 11. Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей . 12. Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей . 13. 190. 14. 924.


Теория вероятностей

1. Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей 2.Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей 3. Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей 4. Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей 5. Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей 6.Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей 7. Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей


Случайная величина, математическое ожидание и дисперсия случайной величины.

1.

0

1

2

3

4

5

6

0,046656

0,186624

0,311040

0,276480

0,138240

0,036864

0,004096


2.

1

2

3

4

0,3

0,21

0,147

0,343


3. Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей 4. Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей 5.Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей 6.Методическая разработка практические задания по математической статистике и теории вероятностей.





Методические рекомендации к выполнению самостоятельных работ

1. Общие положения

В связи с введением в образовательный процесс нового Государственного образовательного стандарта все более актуальной становится задача организации самостоятельной работы обучающихся. Самостоятельная работа определяется как индивидуальная или коллективная учебная деятельность, осуществляемая без непосредственного руководства педагога, но по его заданиям и под его контролем. Самостоятельная работа обучающихся является одной из основных форм внеаудиторной работы при реализации учебных планов и программ. По дисциплине математика (прикладная математика) практикуются следующие виды и формы самостоятельной работы обучающихся:

  • Индивидуальные задания (решение задач, подготовка сообщений, докладов, исследовательские работы и др.);

  • Тестирование по материалам, разработанным преподавателем;

  • Подготовка к контрольным работам, зачетам и экзаменам;

  • Отработка изучаемого материала по печатным и электронным источникам, конспектам лекций;

  • изучение лекционного материала по конспекту с использованием рекомендованной литературы;

  • Самостоятельное составление задач по изучаемой теме;

  • Выполнение наглядных пособий (моделей, таблиц и др.), проектов.

Самостоятельная работа может проходить: в лекционном кабинете, во время внеклассных мероприятий, дома.

Целью самостоятельной работы обучающихся является овладение фундаментальными знаниями, профессиональными умениями и навыками деятельности по профилю, опытом творческой, исследовательской деятельности.

Самостоятельная работа обучающихся способствует развитию самостоятельности, ответственности и организованности, творческому подхода к решению проблем учебного и профессионального уровня.
Обучающейсядолжен не только освоить учебную программу, но и приобрести навыки самостоятельной работы. Обучающемусяпредоставляется возможность работать более самостоятельно и научиться планировать свою деятельность.

В связи с этим напоминаем обучающимся правила по планированию и реализации самостоятельной учебной дея­тельности:

  1. прежде чем выполнить любое дело, четко сформулируйте цель предстоящей деятельности.

  2. подумайте и до конца осознайте, почему вы будете это
    делать, для чего это нужно.

  3. оцените и проанализируйте возможные пути достижения цели. Постарайтесь учесть все варианты.

  4. выберите наилучший вариант, взвесив все условия.

  5. наметьте промежуточные этапы предстоящей работы,
    определите время выполнения каждого этапа.

  6. во время реализации плана постоянно контролируйте себя и свою деятельность. Корректируйте работу с учетом получаемых результатов, т. Е. Осуществляйте и используйте обратную связь.

Оценивание самостоятельных работ происходит по бально-рейтинговой системе. Максимальное количество баллов за каждый вид самостоятельной работы указывается в критериях оценки работы. В течение семестра все баллы за выполненные самостоятельные работы суммируются и оказывают влияние на итоговую оценку по предмету.

2. Виды самостоятельных работ

В учебном процессе выделяют два вида самостоятельной работы:

- аудиторная;

- внеаудиторная.

Аудиторная самостоятельная работа по дисциплине выполняется на учебных занятиях под непосредственным руководством преподавателя и по его заданию.

Внеаудиторная самостоятельная работа выполняется обучающимся по заданию преподавателя, но без его непосредственного участия.

Содержание внеаудиторной самостоятельной работы определяется в соответствии с рекомендуемыми видами заданий согласно примерной и рабочей программ учебной дисциплины.

Виды заданий для внеаудиторной самостоятельной работы:

- для овладения знаниями: чтение текста учебника, первоисточника, дополнительной литературы; составление плана текста; конспектирование текста; выписки из текста; работа со словарями и справочниками; учебно-исследовательская работа; использование компьютерной техники, интернета и др.

- для закрепления и систематизации знаний: работа с конспектом; обработка текста; повторная работа с материалами учебника, первоисточника, дополнительной литературы; составление плана; составление таблиц, для систематизации учебного материала; ответы на контрольные вопросы; аналитическая обработка текста (аннотирование, рецензирование, реферирование, конспект-анализ и др.), подготовка мультимедиа сообщений/докладов к выступлению на семинаре (конференции), подготовка реферата, тематических кроссвордов, тестирование и др.

- для формирования умений: решение задач и упражнений по образцу, решение вариативных задач, выполнение расчетов, решение ситуационных (профессиональных) задач.

самостоятельная работа может осуществляться индивидуально или группами обучающихся в зависимости от цели, объема, конкретной тематики самостоятельной работы, уровня сложности, уровня умений обучающихся.

Контроль результатов внеаудиторной самостоятельной работы студентов может осуществляться в пределах времени, отведенного на обязательные учебные занятия по дисциплине и внеаудиторную самостоятельную работу обучающихся по дисциплине, может проходить в письменной, устной или смешанной форме.

3. Характеристика заданий

1. Подготовка информационного сообщения- это вид вне­аудиторной самостоятельной работы по подготовке небольшого по объему устного сообщения для озвучивания на семинаре, практическом занятии. Сообщаемая информация носит характер уточнения или обобщения, несет новизну, отражает современ­ный взгляд по определенным проблемам.

Сообщение отличается от докладов и рефератов не только объемом информации, но и ее характером. Сообщения дополня­ют изучаемый вопрос фактическими или статистическими мате­риалами. Оформляется задание письменно, оно может включать элементы наглядности (иллюстрации, демонстрацию).

Регламент времени на озвучивание сообщения - до 5 мин.

Затраты времени на подготовку сообщения зависят от труд­ности сбора информации, сложности материала по теме, инди­видуальных особенностей студента и определяются преподава­телем. Ориентировочное время на подготовку информационного сообщения - 1ч.

Критерии оценки:

  • Актуальность темы, 1 балл;

  • Соответствие содержания теме, 1 балла;

  • Глубина проработки материала, 1 балла;

  • Грамотность и полнота использования источников, 1 балл;

  • Наличие элементов наглядности, 1 балла.

Максимальное количество баллов: 5

Оценка выставляется по количеству набранных баллов.

2. Написание реферата-это более объемный, чем сооб­щение, вид самостоятельной работы студента, содержащий информацию, дополняющую и развивающую основную тему, изучаемую на аудиторных занятиях. Ведущее место занимают темы, представляющие профессиональный интерес, несущие элемент новизны. Реферативные материалы должны представлять письменную модель первичного доку­мента - научной работы, монографии, статьи. Реферат может включать обзор нескольких источников и служить основой для доклада на определенную тему на семинарах, конференциях.

Регламент озвучивания реферата - 7-10 мин.

Затраты времени на подготовку материала зависят от трудности сбора информации, сложности материала по теме, индивидуальных особенностей обучающихся и определяются пре­подавателем. Ориентировочное время на подготовку - 2 ч.

Порядок сдачи и защиты рефератов.

1.реферат сдается на проверку преподавателю за 1-2 недели до зачетного занятия.

2. При оценке реферата преподаватель учитывает:

  • Качество;

  • Степень самостоятельности обучающегося и проявленную инициативу;

  • Связность, логичность и грамотность составления;

  • Оформление в соответствии с требованиями гост.

3.защита тематического реферата может проводиться на выделенном одном занятии в рамках часов учебной дисциплины или конференции или по одному реферату при изучении соответствующей темы, либо по договоренности с преподавателем.

4. Защита реферата обучающимся предусматривает:

  • Регламент по докладу не более 5-7 минут;

  • Ответы на вопросы оппонентане более 3 минут.

На защите запрещено чтение текста реферата.

5. Общая оценка за реферат выставляется с учетом оценок за работу, доклад, умение вести дискуссию и ответы на вопросы.

Содержание и оформление разделов реферата

Титульный лист. Является первой страницей реферата и заполняется по строго определенным правилам.

В верхнем поле указывается полное наименование учебного заведения.

в среднем поле дается заглавие реферата, которое проводится без слова " тема " и в кавычки не заключается.

далее, ближе к правому краю титульного листа, указываются фамилия, инициалы обучающегося, написавшего реферат, а также его курс и группа. Немного ниже или слева указываются фамилия и инициалы преподавателя - руководителя работы.

в нижнем поле указывается год написания реферата.

после титульного листа помещают оглавление, в котором приводятся все заголовки работы и указываются страницы, с которых они начинаются. Заголовки оглавления должны точно повторять заголовки в тексте. Сокращать их или давать в другой формулировке и последовательности нельзя.

все заголовки начинаются с прописной буквы без точки на конце. Последнее слово каждого заголовка соединяют отточием (……………) с соответствующим ему номером страницы в правом столбце оглавления.

заголовки одинаковых ступеней рубрикации необходимо располагать друг под другом. Заголовки каждой последующей ступени смещают на три - пять знаков вправо по отношению к заголовкам предыдущей ступени.

Введение. Здесь обычно обосновывается актуальность выбранной темы, цель и содержание реферата, указывается объект рассмотрения, приводится характеристика источников для написания работы и краткий обзор имеющейся по данной теме литературы. Актуальность предполагает оценку своевременности и социальной значимости выбранной темы, обзор литературы по теме отражает знакомство автора реферата с имеющимися источниками, умение их систематизировать, критически рассматривать, выделять существенное, определять главное.

Основная часть. Содержание глав этой части должно точно соответствовать теме работы и полностью ее раскрывать. Эти главы должны показать умение исследователя логично и аргументировано излагать материал, обобщать, анализировать, делать логические выводы.

Заключительная часть. Предполагает последовательное, логически стройное изложение обобщенных выводов по рассматриваемой теме.

Библиографический список использованной литературы составляет одну из частей работы, отражающей самостоятельную творческую работу автора, позволяет судить о степени фундаментальности данного реферата.

в работах используются следующие способы построения библиографических списков: по алфавиту фамилий, авторов или заглавий; по тематике; по видам изданий; по характеру содержания; списки смешанного построения. Литература в списке указывается в алфавитном порядке (более распространенный вариант - фамилии авторов в алфавитном порядке), после указания фамилии и инициалов автора указывается название литературного источника, место издания (пишется сокращенно: москва - м., санкт - петербург - спб и т.д.), название издательства (мир), год издания (1996), можно указать страницы ( с. 54-67). Страницы можно указывать прямо в тексте, после указания номера, под которым литературный источник находится в списке литературы (например, 7 (номер лит. Источника) , с. 67- 89). Номер литературного источника указывается после каждого нового отрывка текста из другого литературного источника.

В приложении помещают вспомогательные или дополнительные материалы, которые загромождают текст основной части работы (таблицы, карты, графики, неопубликованные документы, переписка и т.д.). Каждое приложение должно начинаться с нового листа (страницы) с указанием в правом верхнем углу слова " приложение" и иметь тематический заголовок. При наличии в работе более одного приложения они нумеруются арабскими цифрами (без знака " № "), например, " приложение 1". Нумерация страниц, на которых даются приложения, должна быть сквозной и продолжать общую нумерацию страниц основного текста. Связь основного текста с приложениями осуществляется через ссылки, которые употребляются со словом "смотри " (оно обычно сокращается и заключается вместе с шифром в круглые скобки).

Критерии оценки реферата

  • Актуальность темы, 1 балл;

  • Соответствие содержания теме, 3 балла;

  • Глубина проработки материала, 3 балла;

  • Грамотность и полнота использования источников, 1 балл;

  • Соответствие оформления реферата требованиям, 2 балла;

  • Доклад, 5 баллов;

  • умение вести дискуссию и ответы на вопросы, 5 баллов.

Максимальное количество баллов: 20.

19-20 баллов соответствует оценке «5»

15-18 баллов - «4»

10-14 баллов - «3»

Менее 10 баллов - «2»

3. Создание материалов-презентаций - это вид само­стоятельной работы обучающихся по созданию наглядных инфор­мационных пособий, выполненных с помощью мультимедийных компьютерных программ. Этот вид работы требует координации навыков обучающихся по сбору, систе­матизации, переработке информации, оформления ее в виде подборки материалов, кратко отражающих основные вопросы изучаемой темы, в электронном виде. То есть создание мате­риалов-презентаций расширяет методы и средства обработки и представления учебной информации, формирует у студентов навыки работы на компьютере.

Материалы-презентации готовятся обучающимися в виде слайдов с использованием программы microsoftpowerpoint. В качестве материалов-презентаций могут быть представлены результаты любого вида внеаудиторной самостоятельной рабо­ты, по формату соответствующие режиму презентаций.

Затраты времени на создание презентаций зависят от степе­ни трудности материала по теме, его объема, уровня сложности создания презентации, индивидуальных особенностей обучающихся и определяются преподавателем.

Ориентировочное время на подготовку - 1,5 ч

Критерии оценки

  • Соответствие содержания теме, 1 балл;

  • Правильная структурированность информации, 5 баллов;

  • Наличие логической связи изложенной информации, 5 баллов;

  • Эстетичность оформления, его соответствие требова­ниям, 3 балла;

  • Работа представлена в срок, 1 балл.

Максимальное количество баллов: 15.

14-15 баллов соответствует оценке «5»

11-13 баллов - «4»

8-10 баллов - «3»

Менее 8 баллов - «2»

4. Подготовка и презентация доклада. Доклад-это сообщение по заданной теме, с целью внести знания из дополнительной литературы, систематизировать материл, проиллюстрировать примерами, развивать навыки самостоятельной работы с научной литературой, познавательный интерес к научному познанию.

Тема доклада должна быть согласована с преподавателем и соответствовать теме занятия.

Материалы при его подготовке, должны соответствовать научно-методическим требованиям ссуза и быть указаны в докладе.

Необходимо соблюдать регламент, оговоренный при получении задания.

Иллюстрации должны быть достаточными, но не чрезмерными.

Работа обучающихся над докладом-презентацией включает отработку навыков ораторства и умения организовать и проводить диспут.

Обучающейся в ходе презентации доклада, отрабатывает умение ориентироваться в материале, отвечать на дополнительные вопросы слушателей, самостоятельно обобщать материал и делать выводы в заключении.

Докладом также может стать презентация реферата обучающегося, соответствующая теме занятия.

Обучающейся обязан подготовить и выступить с докладом в строго отведенное время преподавателем, и в срок.

Необходимо помнить, что выступление состоит из трех частей: вступление, основная часть и заключение.

Вступление помогает обеспечить успех выступления по любой тематике. Вступление должно содержать:

- название презентации (доклада)

- сообщение основной идеи

- современную оценку предмета изложения

- краткое перечисление рассматриваемых вопросов

- живую интересную форму изложения

- акцентирование оригинальности подхода

Основная часть, в которой выступающий должен глубоко раскрыть суть затронутой темы, обычно строится по принципу отчета. Задача основной части - представить достаточно данных для того, чтобы слушатели и заинтересовались темой и захотели ознакомиться с материалами. При этом логическая структура теоретического блока не должна даваться без наглядных пособий, аудио-визуальных и визуальных материалов.

Заключение - это ясное четкое обобщение и краткие выводы, которых всегда ждут слушатели.

Примерный план публичного выступления

1. Приветствие

«добрый день!»

«уважаемый «(имя и отчество преподавателя)

« уважаемые присутствующие!»

2. Представление (ф.и., группа, и т.д.)

«меня зовут...яобучающейся(-щаяся)...группы, техникума №..., города....»

3. Цель выступления

«цель моего выступления - дать новую информацию по теме.»

4. Название темы

«название темы»

5.актуальность

«актуальность и выбор темы определены следующими факторами: во-первых,..., во-вторых,...»

6. Кратко о поставленной цели и способах ее достижения

«цель моего выступления - ... Основные задачи и способы их решения: 1..., 2..., 3...»

Получены новые знания следующего характера:...,

выдвинуты новые гипотезы и идеи:...,

Определены новые проблемы (задачи)»

7. Благодарность за внимание

«благодарю за проявленное внимание к моему выступлению»

8. Ответы на вопросы

«спасибо (благодарю) за вопрос...

а) мой ответ...

б) у меня, к сожалению, нет ответа, т.к. Рассмотрение данного вопроса не входило в задачи моего исследования.

9. Благодарность за интерес и вопросы по теме

«благодарю за интерес и вопросы по подготовленной теме. Всего доброго»

Факторы, влияющие на успех выступления

до, во время и после выступления на конференции докладчику необходимо учесть существенные факторы, непосредственно связанные с формой выступления - это внешний вид и речь докладчика, используемый демонстрационный материал, а также формы ответов на вопросы в ходе выступления.

Внешний вид докладчика

одежда - чистая, элегантная, деловая, комфортная, не должна пестрить цветами.

прическа - аккуратная.

Мимика - отражающая уверенность и дружелюбие по отношению к аудитории.

Фигура - подтянутая: спина - прямая, плечи - развернуты.

Движения - свободные, уверенные, плавные, неагрессивные.

Речь

Громкость - доступная для восприятия слов отдаленными слушателями, но без крика и надрыва.

Произношение слов - внятное, четкое, уверенное, полное (без глотания окончаний), с правильным литературным ударением.

Темп - медленный - в значимых зонах информации, средний - в основном изложении, быстрый - во вспомогательной информации.

Интонация - дружественная, спокойная, убедительная, выразительная, без ироничных и оскорбительных оттенков.

Критерии оценки доклада

  • Актуальность темы, 1 балл;

  • Соответствие содержания теме, 1 балл;

  • Глубина проработки материала, 1 балл;

  • Грамотность и полнота использования источников, 1 балл;

  • Соответствие оформления доклада требованиям, 1 балл.

  • Умение вести дискуссию и ответы на вопросы, 5 баллов.

Максимальное количество баллов: 10.

9-10 баллов соответствует оценке «5»

7-8 баллов - «4»

5-7 баллов - «3»

Менее 5 баллов - «2»

5. Написание конспекта первоисточника(статьи, моногра­фии, учебника, книги и пр.) - представляет собой вид внеауди­торной самостоятельной работы обучающихся по созданию обзора информации, содержащейся в объекте конспектирования, в более краткой форме. В конспекте должны быть отражены основные принципиальные положения источника, то новое, что внес его автор, основные методологические положения работы, аргументы, этапы доказательства и выводы. Ценность конспекта значительно повышается, если обучающейся излагает мысли своими словами, в лаконичной форме.

Конспект должен начинаться с указания реквизитов ис­точника (фамилии автора, полного наименования работы, места и года издания). Особо значимые места, примеры выделяются цветным подчеркиванием, взятием в рамку, пометками на полях, чтобы акцентировать на них внимание и прочнее запомнить.

Работа выполняется письменно. Озвучиванию подлежат главные положения и выводы работы в виде краткого устного сообщения (3-4 мин) в рамках теоретических и практических занятий. Контроль может проводиться и в виде проверки кон­спектов преподавателем.

Затраты времени при составлении конспектов зависят от сложности материала по теме, индивидуальных особенностей студента и определяются преподавателем. Ориентировочное время на подготовку конспекта статьи - 2 ч

Критерии оценки:

  • Содержательность конспекта, соответствие плану, 3 балла;

  • Отражение основных положений, результатов работы
    автора, выводов, 5 баллов;

  • Ясность, лаконичность изложения мыслей студента, 3 балла;

  • Наличие схем, графическое выделение особо значимой
    информации, 1 балл;

  • Соответствие оформления требованиям, 1 балл;

  • Грамотность изложения, 1 балл;

  • Конспект сдан в срок, 1 балл.

Максимальное количество баллов: 15.

14-15 баллов соответствует оценке «5»

11-13 баллов - «4»

8-10 баллов - «3»

Менее 8 баллов - «2»

6. Содержание и оформление опорных конспектов.Опорный конспект - это развернутый план вашего ответа на теоретический вопрос. Он призван помочь последовательно изложить тему, а преподавателю лучше понять и следить за логикой ответа.

Опорный конспект должен содержать все то, что обучающийся собирается предъявить преподавателю в письменном виде. Это могут быть чертежи, графики, формулы, формулировки законов, определения, структурные схемы.

Основные требования к содержанию опорного конспекта

  1. Полнота - это значит, что в нем должно быть отображено все содержание вопроса.

  2. Логически обоснованная последовательность изложения.

Основные требования к форме записи опорного конспекта

  1. Опорный конспект должен быть понятен не только автору, но и преподавателю.

  2. По объему он должен составлять примерно один - два листа, в зависимости от объема содержания вопроса .

  3. Должен содержать, если это необходимо, несколько отдельных пунктов, обозначенных номерами или пробелами.

  4. Не должен содержать сплошного текста.

  5. Должен быть аккуратно оформлен (иметь привлекательный вид).

Методика составления опорного конспекта

  1. Разбить текст на отдельные смысловые пункты.

  2. Выделить пункт, который будет главным содержанием ответа.

  3. Придать плану законченный вид (в случае необходимости вставить дополнительные пункты, изменить последовательность расположения пунктов).

  4. Записать получившийся план в тетради в виде опорного конспекта, вставив в него все то, что должно быть, написано - определения, формулы, выводы, формулировки, выводы формул, формулировки законов и т.д.

Затраты времени при составлении опорного конспекта зависят от сложности материала по теме, индивидуальных осо­бенностей обучающегося и определяются преподавателем.

Ориентировочное время на подготовку - 2 ч

Критерии оценки:

  • Соответствие содержания теме, 1 балл;

  • Правильная структурированность информации, 3 балла;

  • Наличие логической связи изложенной информации, 4балла;

  • Соответствие оформления требованиям, 3 балла;

  • Аккуратность и грамотность изложения, 3 балла;

  • Работа сдана в срок, 1 балл.

Максимальное количество баллов: 15.

14-15 баллов соответствует оценке «5»

11-13 баллов - «4»

8-10 баллов - «3»

Менее 8 баллов - «2»

7. Составление глоссария - вид самостоятельной работы, выражающийся в подборе и систематизации терминов, непонятных слов и выражений, встречающихся при изучении темы. Развивает у обучающихся способность выделять главные понятия темы и формулировать их. Оформляется письменно, включает название и значение терминов, слов и понятий в ал­фавитном порядке.

Затраты времени зависят от сложности материала по теме, индивидуальных особенностей обучающегося и определяются преподавателем. Ориентировочное время на подготовку глос­сария не менее чем из 20 слов - 1ч

Критерии оценки:

  • Соответствие терминов теме, 2 балл;

  • Многоаспектность интерпретации терминов и конкре­тизация их трактовки в соответствии со спецификой изучения дисциплины, 5 баллов;

  • Соответствие оформления требованиям, 2 балла;

  • Работа сдана в срок, 1 балл.

Максимальное количество баллов: 10.

9-10 баллов соответствует оценке «5»

7-8 баллов - «4»

5-7 баллов - «3»

Менее 5 баллов - «2»

8. Составление сводной (обобщающей) таблицы по теме- это вид самостоятельной работы по систематизации объемной информации, которая сводится (обобщается) в рамки таблицы. Формирование структуры таблицы отражает склонность обучающегося к систематизации материала и развивает его умения по структурированию информации. Крат­кость изложения информации характеризует способность к ее свертыванию. В рамках таблицы наглядно отображаются как разделы одной темы (одноплановый материал), так и разделы разных тем (многоплановый материал). Такие таблицы создают­ся как помощь в изучении большого объема информации, желая придать ему оптимальную форму для запоминания. Задание чаще всего носит обязательный характер, а его качество оцени­вается по качеству знаний в процессе контроля. Оформляется письменно.

Затраты времени на составление сводной таблицы зависят от объема информации, сложности ее структурирования и опреде­ляется преподавателем. Ориентировочное время на подготовку - 1 ч

Критерии оценки:

  • Соответствие содержания теме, 1 балл;

  • Логичность структуры таблицы, 2 балла;

  • Правильный отбор информации, 2 балла;

  • Наличие обобщающего (систематизирующего, структури­рующего, сравнительного) характера изложения информации, 3 балла;

  • Соответствие оформления требованиям, 1 балл;

  • Работа сдана в срок, 1 балл.

Максимальное количество баллов: 10.

9-10 баллов соответствует оценке «5»

7-8 баллов - «4»

5-7 баллов - «3»

Менее 5 баллов - «2»

9. Составление тестов и эталонов ответов к ним- это вид самостоятельной работы по закреплению изучен­ной информации путем ее дифференциации, конкретизации, сравнения и уточнения в контрольной форме (вопроса, ответа). Обучающейсядолжен составить как сами тесты, так и эталоны ответов к ним. Тесты могут быть различных уровней сложности, целесообразно предоставлять обучающемуся в этом свобо­ду выбора, главное, чтобы они были в рамках темы. Количество тестов (информационных единиц) можно определить либо давать произвольно. Контроль качества тестов можно вынести на обсу­ждение ("кто их больше составил?", "чьи тесты более точны, более интересны?" и т. Д.) Непосредственно на практическом занятии. Оценку их качества также целесообразно провести в рамках занятия. Задание оформляется письменно.

Затраты времени на составление тестов зависит от объема информации, сложности ее структурирования и определяют­ся преподавателем. Ориентировочное время на подготовку одного тестового задания - 6 мин., теста из 10 заданий - 1ч.

Критерии оценки:

  • Соответствие содержания тестовых заданий теме, 1 балл;

  • Включение в тестовые задания наиболее важной информации, 5 балла;

  • Разнообразие тестовых заданий по уровням сложности, 2 балла;

  • Наличие правильных эталонов ответов, 1 балл;

  • Тесты представлены на контроль в срок, 1 балл.

Максимальное количество баллов: 10.

9-10 баллов соответствует оценке «5»

7-8 баллов - «4»

5-7 баллов - «3»

Менее 5 баллов - «2»

10. Составление кроссвордов по теме и ответов к ним- это разновидность отображения информации в графическом виде и вид контроля знаний по ней. Работа по составлению кроссворда требует от обучающегося владение материалом, умение концентрировать свои мысли и гибкость ума. Разгадывание кроссвордов чаще применяется в аудиторных самостоя­тельных работах как метод самоконтроля и взаимоконтроля знаний.

Составление кроссвордов рассматривается как вид внеауди­торной самостоятельной работы и требует от обучающихся не только тех же качеств, что необходимы при разгадывании кроссвордов, но и умения систематизировать информацию. Кроссворды могут быть различны по форме и объему слов.

Затраты времени на составление кроссвордов зависят от объема информации, ее сложности и определяются преподава­телем. Ориентировочное время на подготовку одного кроссвор­да объемом не менее 10 слов - 1 ч

Критерии оценки:

  • Соответствие содержания теме, 1 балл;

  • Грамотная формулировка вопросов, 5 баллов;

  • Кроссворд выполнен без ошибок, 3 балла;

  • Работа представлена на контроль в срок, 1 балл.

Максимальное количество баллов: 10.

9-10 баллов соответствует оценке «5»

7-8 баллов - «4»

5-7 баллов - «3»

Менее 5 баллов - «2»

11. Научно-исследовательская (проектная) деятельность обучающегося- этот вид деятельности предполагает самостоятельное формулирование проблемы и ее решение, либо решение сложной предложенной проблемы с последующим контролем преподавателя, что обеспечит продуктивную творческую деятельность и формирование наиболее эффективных и прочных знаний (знаний-трансформаций). Этот вид задания может выполняться в ходе занятий обучающихся в кружке по дисциплине или планироваться индивидуально и требует достаточной подготовки и методиче­ского обеспечения.

Роль преподавателя и роль обучающегося в этом случае значи­тельно усложняются, так как основной целью является развитие у студентов исследовательского, научного мышления. Такой вид деятельности под силу не всем обучающимся, планируя его, следует учитывать индивидуальные особенности обучающегося. Более сложна и система реализации такого вида деятельности, более емки затраты времени как обучающегося, так и преподавателя.

Ориентировочные затраты времени на такие работы - 15-30 часов

Требования к проекту
(оформление, содержание и структура, творческий результат, технологическая документация, презентация)
1.требования к оформлению

Проект может быть написан от руки разборчивым почерком или представлен в электронном варианте через 2 интервала на стационарных листах бумаги (формат а 4) с одной стороны. Размер полей: левое, верхнее и нижнее поле -20 мм, правое -10 мм.

Проект имеет хорошо организованную структуру, выполнен аккуратно и удобен для чтения, отличается внешней привлекательностью.
Культура изложения проекта:
- отсутствие орфографических и грамматических ошибок, стилистическая грамотность;
- использование специальной терминологии;
- полнота приложений (приложения: таблицы, схемы, чертежи, фотографии, иллюстрации и т.д. Называются и нумеруются);
- содержит различную анимацию, соответствующий фон и цвет;
- графический дизайн (картинки и изображения правильно подобраны и размещены и соответствуют содержанию).
2.требования к содержанию и структуре проекта
содержание:
- цель и тема проекта ясно изложены;
- связь с программой дополнительного образования детей;
- содержание проекта понятно, представлено логично и удобно для восприятия;
- самостоятельные исследования обучающихся понятным образом иллюстрируют основополагающие вопросы;
- оригинальность: исследовательский подход к собранным и проанализированным материалам, использование широкого спектра первоисточников, материалы проекта богаты элементами мультимедиа, усиливающие содержательную часть проекта и помогающие восприятию сложных вопросов;
- практическое применение проекта: описание проекта отображает четкую последовательность мероприятий по его внедрению, компоненты проекта хорошо подготовлены для использования.
Структура:
1. Титульный лист /1 стр./

В верхней части титульного листа- название образовательного учреждения, объединения, в центре титульного листа - название темы проекта, ниже и темы справа -сведения об авторе: ф.и.о. обучающегося, год рождения, возраст и год обучения в объединении; ф.и.о. педагога дополнительного образования, внизу листа - год написания проекта.
2.содержание / 2 стр. и далее /

Содержание, как правило, состоит из следующих частей:
введения, основной части, заключения, списка литературы, названия полученного продукта проекта. Могут быть дополнения: приложения (таблицы, диаграммы, схемы, чертежи, образцы, иллюстрации, фотографии и т.п.), общие сведения об авторе.
*введение

Содержит обоснование актуальности и новизны темы, цель проекта, историю возникновения. Необходимо показать, почему данный вопрос может представлять интерес или иметь практическое значение. Здесь же раскрываются задачи, которые автор ставит при написании работы. Можно сказать об основных этапах выполнения проекта и перечислить методы его выполнения / например, наблюдение, беседа, анкетирование, тестирование, изучение литературы, анализ, сравнение, обобщение, сопоставление с известными фактами, выполнение практического задания и др./.
*основная часть.

Содержит материал, отобранный для рассмотрения и написания темы, проблемы. Показываются разнообразные теории по данному вопросу, сопоставление нескольких источников информации и приводятся самостоятельно решенные задачи. Выполнение заданий и упражнений, подразумевающих взаимосвязь разных объединений. Здесь же можно сказать о достигнутых результатах и по отдельным вопросам темы. Проводится демонстрация приложений / технологическая карта изделия, схемы, чертежи, таблицы, рисунки, эскизы, сколки, фотографии, образцы изделий, иллюстрации, диаграммы и т.д. / и полученного результата проекта.
*заключение.

Оценка результата. Содержит основные выводы и заключения, к которым автор пришел в ходе работы над проектом. Можно представить отношение автора к выполненному проекту/ что было сложно или что нового открыл для себя/.
3. Список литературы.

Источники перечисляются в алфавитном порядке: ф.и.о. автора, название работы, место издания, название издательства, год издания.
4. Название полученного результата проекта (творческий продукт).

3. Требования к творческому результату проекта:
- результат проекта может быть мультимедийной презентацией, сценкой, письменным отчетом, изготовленным макетом, изделием, моделью;
- качество выполненного готового изделия / эстетическое, конструктивное, технологическое, экономически обоснованное/.
4. Требования к технологической документации результата (изделия, модели, макета).

Назначение изделия, эскиз, технологическая карта, чертеж, материалы, инструменты, оборудование, правила техники безопасности, расход материалов и расчет цены изделия, удобство пользования и оригинальность применения, дизайн изделия, использование традиций народной культуры.
Технологическая карта изделия - документ / в виде таблицы/, в котором описан весь технологический процесс, состоящий из ряда последовательных операций, с указанием материалов, инструментов и графического рисунка.
5. Требования к презентации.

Автору проекта необходимо готовиться к презентации проекта как к публичному выступлению, говорить громко, четко объясняя содержание и поддерживая зрительный контакт с аудиторией.

На презентацию проекта отводится до 5 минут.
В публичном выступлении требуется:
- обращение - приветствие к участникам конференции, членам жюри, гостям;
- мотивировать выбор темы, дать общую характеристику структуры проекта;
- ориентироваться во времени выступления;
- осведомленность автора во всех областях проекта;
- умение автора проекта выделять главное в тексте;
- выразительность и эмоциональность выступления;
- умение автора усиливать общее впечатление от материалов презентации единством элементов дизайна и содержанием;
- охарактеризовать полезность результата проекта;
- использование икт;
- в завершении выступления необходимо сделать выводы.

Критерии оценки:

  • Оформление проекта, 10 баллов

1. Соответствие стандартным требованиям.

2. Единый стиль оформления.

3. Отсутствие орфографических и пунктуационных ошибок.

4. Общий дизайн, отвечающий требованиям эстетики.

5. Сочетание фона с графическими элементами.

6. Творчество и оригинальность

  • Содержание проекта, 30 баллов

1. Аргументированность выбора темы, наличие целей проектирования.

2. Обоснование потребности.

3. Практическая направленность проекта и значимость выполненной работы.

4. Выполнение принятых этапов проектирования.

5. Законченность проекта, выбор профессии.

6. Самостоятельность, подготовленность проекта к восприятию

Другими людьми.

  • Иллюстративный материал, 20 баллов

1. Соответствие изображений, диаграмм и таблиц основному

Содержанию проекта.

2. Изображения интересны, привлекательны, размещены корректно, не накладываются на текст.

3. Качество помещаемых изображений

  • Объем информации, 20 баллов

1. Информация должна быть точной, полезной, исчерпывающей,

Выводы логически обоснованные, краткими, точными.

2. Полнота библиографии, цитаты

  • Оценка защиты проекта, 20 баллов

1. Композиция, полнота представления работы.

2. Объем и глубина знаний по теме.

3. Коммуникативная ориентация, культура речи.

4. Использование наглядных средств, чувство времени, удержание

Внимания аудитории.

Максимальное количество баллов: 100.

90-100 баллов соответствует оценке «5»

75-89 баллов - «4»

55-74 баллов - «3»

Менее 55 баллов - «2»

12. Изготовление информационных моделей (одиночных) или блоков моделей, выполнение практических работ- это вид самостоятельной работы, в ко­торой кроме умения работать с информацией используются практические навыки по наглядному пространственному ее отображению. Создавая ту или иную модель, или блок моделей, студент уточняет известную ему информацию, переводит ее в объемную форму, усиливает зрительное восприятие деталей объекта изучения, конкретизирует строение и его структуру, либо отображает последовательность технологического процес­са его изготовления. При изготовлении моделей используются приемы выделения деталей, используя цвет, цифры, наименова­ния. К готовой модели создается пояснение - указатель. Выполнение практических работ проводится согласно описанию хода работ. Готовая модель или результаты практической работы демонстрируются на занятиях с кратким пояснением либо представляются обучающимся в качестве наглядного пособия для самостоятельного изучения темы.

Затраты времени на выполнение практической работы, составление информационной модели зависят от объема работы по изготовлению, сложности обработки информации, индивидуальных навыков студента и определяют­ся преподавателем.

Ориентировочное время на подготовку одиночной модели или выполнение практической работы - 2 ч

Критерии оценки:

  • Соответствие содержания теме, 1 балл;

  • Творческое исполнение задания, 10 баллов;

  • Практическая значимость модели и возможность ее использования на практических занятиях, 3 балла ;

  • Эстетичность оформления, 5 баллов;

  • Работа представлена на контроль в срок, 1 балл.

Максимальное количество баллов: 20.

19-20 баллов соответствует оценке «5»

15-18 баллов - «4»

10-14 баллов - «3»

Менее 10 баллов - «2»

13. Решение задач

Прежде всего, приступая к решению задач математике, пусть и самой простой, необходимо внимательно и несколько раз прочитать условие. Начинать решение задачи необходимо с основного вопроса, а после приступать к непосредственному поиску ее решения. Для грамотного поиска ответа, в действительности, необходимо понять суть задачи, и верно выстроить цепочку различных мини-вопросов, ведущих к ответу на основной вопрос задачи. Необходимо начинать задавать себе конкретные, короткие вопросы, при этом каждый следующий должен непременно быть связан с предшествующим, либо главным законом задачи. В результате, у вас выстроится точная логическая цепочка из взаимосвязанных мини-вопросов, а также мини-ответов к ним, то есть появиться структурированность, определенный каркас, который поможет найти выражение в формулах, связанных между собой. Определившись со всеми промежуточными действиями, начинать поэтапно решать задачу.

Решение задачи можно условно разбить на четыре этапа и в соответствии с данными этапами установить критерии оценки:

  1. Ознакомиться с условием задачи (анализ условия задачи и его наглядная интерпретация схемой или чертежом), 0,5 балл.

  2. Составить план решения задачи (составление уравнений, связывающих величины, которые характеризуют рассматриваемое условие с количественной стороны), 2 балла;

  3. Осуществить решение (совместное решение полученных уравнений относительно той или иной величины, считающейся в данной задаче неизвестной), 2 балла;

  4. Проверка правильности решения задачи (анализ полученного результата и числовой расчет), 0,5 балла.

Максимальное количество баллов: 5.

Оценка выставляется по количеству набранных баллов.


Список литературы


Основная:

Богомолов Н.В. практические занятия по математике. - М.: высшая школа, 2010.

Соловейчик И.Л. сборник задач по математике для техникумов / И.Л.Соловейчик, В.Т. Лисичкин. - М.: Оникс 21 век, 2010.

Валуцэ И.И. математика для техникумов / И.И.Валуцэ, Г.Д.Дилигул. - М.:Наука, 2008.

Данко П.Е. высшая математика в упражнениях и задачах. В двух частях. Часть 2 /П.Е.Данко, А.Г.Попов, Т.Я.Кожевникова. - М.: высшая школа, 2010.

Выгодский М.Я. справочник по высшей математике. - М.Наука, 2012.

Дополнительная:

Григулецкий В.Г. математика для студентов экономических специальностей. Часть 2 /на. - Краснодар, 2002. - 348 с.

Малыхин В.И. математика в экономике. - М.: инфра-м, 2012.

Гусак А.А. Высшая математика в 2-х т., т.2. - учебное пособие для студентов вузов. - М.: Тетрасистемс, 2013.

Григулецкий В.Г. высшая математика 2012.

Гмурман В.Е. руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. - М.: высшая школа, 2000.

Бродский А. Я. «об изучении элементов комбинаторики, вероятности, статистики в школе»/ «математика» приложение к газете «первое сентября» № 31- 2004г.

Бутузов В.Ф., Колягин Ю.М., Луканкин Г.Л. и др. Математика: учеб. пособие для 11 кл. общеобразовательных учреждений / - М.: просвещение, 2010.

Иванова В.М., Калинина В.М., Нешумова В.Н.и др. Математическая статистика: учебник - 2-е изд. Переработанное и доп. - М.: высшая школа , 2008.

Климанова Л.Ф. - обучение чтению в начальных классах /«начальная школа» № 9 - 1999г.

Макарычев Ю.Н., Миндюк Н.Г., под редакцией Теляковского С.А.алгебра : элементы статистики и теории вероятностей : учеб. Пособие для учащихся 7-9 кл. общеобразоват. учреждений - 4-е изд.,/ - м.просвещение, 2006

Минаева А.С. Решать задачи становится интереснее/ «математика» приложение к газете «первое сентября» № 8- 2007г.

Мордкович А.Г., Семенов П.В. события. Вероятности. Статистическая обаботка данных : доп параграфы к курсу алгебры 7-9 кл. общеобразоват. учреждений - 3-е изд. - М. мнемозина, 2005

Савин А.П. энциклопедический словарь юного математика-М.: педагогка, 1985

Ткачева М.В. домашняя математика: кн. для учащихся 8 кл. общеобразоват. учеб. заведений - М.: просвещение, 2012.

Феоктисто В.И. «антиманипулятор» для сознания: статистика как учебный предмет/ «математика» приложение к газете «первое сентября» №15,17- 2005г.

Интернет ресурсы:

  1. bymath.net

  2. ksu.ru;

  3. tever.ru;

  4. teorver.ru;

  5. ru.wikipedia.org;

teorver-online.narod.ru


© 2010-2022