Что такое findslide.org?

FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.


Для правообладателей

Обратная связь

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Яндекс.Метрика

Презентация на тему Закон больших чисел и Центральная предельная теорема

Содержание

5. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 2002. – 405 с.6. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: учебное пособие для студентов вузов/ М.: Высшая школа, 2002.
Список литературы1. Гнеденко б.В. Курс теории вероятностей. – М.: Физматгиз, 1988.2. Ивченко 5. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 2002. Лекция №1 Закон больших чисел иЦентральная предельная теорема Неравенство Чебышева Неравенство Чебышева Сходимость по  вероятностиПоследовательность случайных величинСходится по вероятности к величине a если Сходимость по вероятности Графическая иллюстрация сходимости по вероятности Теорема ЧебышеваПри неограниченном увеличении числа независимых испытаний среднее арифметическое наблюдаемых значений случайной Теорема Чебышева Обобщенная теорема ЧебышеваПри неограниченном увеличении числа независимых испытаний над случайными величинами, имеющими Обобщенная теорема Чебышева Теорема БернуллиПри неограниченном увеличении числанезависимых опытов в постоянных условиях частотарассматриваемого события А Индикатор События И Его СвойстваИндикатор события – это случайная величина, принимающая значение, Ряд распределения  Индикатора СобытияМатематическое ожидание и дисперсия индикатора Теорема ПуассонаПри неограниченном увеличении числа независимых испытаний в переменных условиях частота события Центральная Предельная ТеоремаРассматривается вопрос о законе распределения суммы случайных величин, когда число слагаемых неограниченно возрастает Теорема ЛяпуноваЕсли случайные величинывзаимно независимы и имеют один и тот же закон ПримерСкладываются 24 независимых случайных величины, имеющих равномерное распределение на интервале (0, 1).
Слайды презентации

Слайд 2 5. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика.

5. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа,

М.: Высшая школа, 2002. – 405 с.
6. Гмурман В.Е.

Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: учебное пособие для студентов вузов/ М.: Высшая школа, 2002. – 405 с.

Список литературы


Слайд 3
Лекция №1

Закон больших чисел и
Центральная предельная теорема

Лекция №1 Закон больших чисел иЦентральная предельная теорема

Слайд 4 Неравенство Чебышева

Неравенство Чебышева

Слайд 5 Неравенство Чебышева

Неравенство Чебышева

Слайд 6 Сходимость по вероятности
Последовательность случайных величин

Сходится по вероятности к

Сходимость по вероятностиПоследовательность случайных величинСходится по вероятности к величине a если

величине a если
для любых
 > 0 и

 > 0
существует такое n( , ),
начиная с которого выполняется неравенство:

или


Слайд 7 Сходимость по вероятности

Сходимость по вероятности

Слайд 8 Графическая иллюстрация сходимости по вероятности

Графическая иллюстрация сходимости по вероятности

Слайд 9 Теорема Чебышева
При неограниченном увеличении числа независимых испытаний среднее

Теорема ЧебышеваПри неограниченном увеличении числа независимых испытаний среднее арифметическое наблюдаемых значений

арифметическое наблюдаемых значений случайной величины, имеющей конечную дисперсию, сходится

по вероятности к её математическому ожиданию.

Слайд 10 Теорема Чебышева

Теорема Чебышева

Слайд 11 Обобщенная теорема Чебышева
При неограниченном увеличении числа независимых испытаний

Обобщенная теорема ЧебышеваПри неограниченном увеличении числа независимых испытаний над случайными величинами,

над случайными величинами, имеющими ограниченные дисперсии, среднее арифметическое наблюдаемых

значений сходится по вероятности к среднему арифметическому математических ожиданий эти величин.

Слайд 12 Обобщенная теорема Чебышева

Обобщенная теорема Чебышева

Слайд 13 Теорема Бернулли
При неограниченном увеличении числа
независимых опытов в постоянных

Теорема БернуллиПри неограниченном увеличении числанезависимых опытов в постоянных условиях частотарассматриваемого события

условиях частота
рассматриваемого события А сходится по
вероятности к его

вероятности p в отдельном
испытании.

Слайд 14 Индикатор События И Его Свойства
Индикатор события – это

Индикатор События И Его СвойстваИндикатор события – это случайная величина, принимающая

случайная величина, принимающая значение, равное единице, если событие произошло

и равное нулю – в противном случае.

Слайд 15 Ряд распределения Индикатора События
Математическое ожидание и дисперсия индикатора

Ряд распределения Индикатора СобытияМатематическое ожидание и дисперсия индикатора

Слайд 16 Теорема Пуассона
При неограниченном увеличении числа независимых испытаний в

Теорема ПуассонаПри неограниченном увеличении числа независимых испытаний в переменных условиях частота

переменных условиях частота события сходится по вероятности к среднему

арифметическому
его вероятностей при данных испытаниях

Слайд 17 Центральная Предельная Теорема
Рассматривается вопрос о законе распределения суммы

Центральная Предельная ТеоремаРассматривается вопрос о законе распределения суммы случайных величин, когда число слагаемых неограниченно возрастает

случайных величин, когда число слагаемых неограниченно возрастает


Слайд 18 Теорема Ляпунова
Если случайные величины
взаимно независимы и имеют один

Теорема ЛяпуноваЕсли случайные величинывзаимно независимы и имеют один и тот же

и
тот же закон распределения с математическим ожиданием m

и дисперсией 2, причем существует ограниченный третий абсолютный момент 3 то при неограниченном увеличении n закон распределения суммы приближается к нормальному.

  • Имя файла: zakon-bolshih-chisel-i-tsentralnaya-predelnaya-teorema.pptx
  • Количество просмотров: 129
  • Количество скачиваний: 0
Следующая - Предлоги