ТВиМС коллоквиум
14. Применения комбинаторного анализа в теории вероятности
Вероятностной моделью азартных игр, процесса выбора элементов из данного множества по тем или иным правилам размещения и порядка являются конечные пространства элементарных событий, в которых каждому элементарному событию отнесена одна и та же вероятность. Чтобы вычислить вероятность произвольного события А, достаточно поделить число элементарных событий, оставляющих А (число «благоприятствующих случаев»), на общее число всех элементарных событий (число «возможных случаев»). В такого типа задачах систематически применяются несколько комбинаторных правил, к выводу которых теперь приступаем.
В дальнейшем мы будем пользоваться этими правилами, вместо того чтобы искать специальные вычислительные методы отдельно для каждой конкретной задачи.
Содержание
- 1.Предмет теории вероятностей – анализ случайных явлений: отсутствие детерминистической регулярности и наличие статистической регулярности
- 2.Теория вероятностей как аксиоматизируемая математическая дисциплина
- 2. Эксперимент (опыт, испытание, явление)и его исход (результат, наблюдение)
- 3. Вспомогательная модель. Реализация этой идеи
- 4. Вероятностная модель
- 5. Вспомогательная и Вероятностная модели экспериментов. Однократное и двукратное подбрасывания монеты
- 7. Общая схема построения конечной вероятностной модели – вероятностного пространства
- 8. Произвели эксперимент, известен исход. Произошло ли событие?
- 9. Практическое значение вероятности события
- 11. Аксиомы а.Н. Колмогорова
- 1. Элементарная теория вероятностей
- 10. Необходимые в теории вероятностей сведения из теории множеств и теории меры
- 3. Основное определение
- 12. Непосредственные следствия из аксиом
- 13. Парадокс де Мере
- 14. Применения комбинаторного анализа в теории вероятности
- 2. Основное комбинаторное правило (частный случай)
- 3. Основное комбинаторное правило (общий случай)
- 15. Постановка комбинаторной задачи
- 16. Выборка с возвращением и без возвращения
- 17. Выборки неупорядоченные и упорядоченные
- 18. Упорядоченные выборки с возвращением
- 19. Упорядоченные выборки без возвращения-размещения
- 20. Перестановки
- 21. Неупорядоченные выборки из n элементов по k без возвращения – сочетания
- 24.Употребление термина «случайный» в теории вероятностей