PPt4Web Хостинг презентаций

Главная / Математика / Закон больших чисел и Центральная предельная теорема
X Код для использования на сайте:

Скопируйте этот код и вставьте его на свой сайт

X

Чтобы скачать данную презентацию, порекомендуйте, пожалуйста, её своим друзьям в любой соц. сети.

После чего скачивание начнётся автоматически!

Кнопки:

Презентация на тему: Закон больших чисел и Центральная предельная теорема


Скачать эту презентацию

Презентация на тему: Закон больших чисел и Центральная предельная теорема


Скачать эту презентацию



№ слайда 1 Список литературы 1. Гнеденко б.В. Курс теории вероятностей. – М.: Физматгиз, 19
Описание слайда:

Список литературы 1. Гнеденко б.В. Курс теории вероятностей. – М.: Физматгиз, 1988.2. Ивченко Г.И., Медведев Ю.И. Математическая статистика. 2-е изд. М., 1992.3. Бородин А.Н. Элементарный курс теории вероятностей и математической статистики. 3-е изд., – Спб.: Издательство «лань», 2004 – 256 с.4. Бочаров П.П., Печенкин А.В. Теория вероятностей. Математическая статистика. – М.: Гардарика, 1998. – 328 с.

№ слайда 2 Список литературы 5. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистик
Описание слайда:

Список литературы 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. – 405 с.

№ слайда 3 Лекция №1 Закон больших чисел иЦентральная предельная теорема
Описание слайда:

Лекция №1 Закон больших чисел иЦентральная предельная теорема

№ слайда 4 Неравенство Чебышева
Описание слайда:

Неравенство Чебышева

№ слайда 5 Неравенство Чебышева
Описание слайда:

Неравенство Чебышева

№ слайда 6 Сходимость по вероятности Последовательность случайных величин Сходится по вероя
Описание слайда:

Сходимость по вероятности Последовательность случайных величин Сходится по вероятности к величине a если для любых > 0 и > 0 существует такое n( , ), начиная с которого выполняется неравенство: или

№ слайда 7 Сходимость по вероятности
Описание слайда:

Сходимость по вероятности

№ слайда 8 Графическая иллюстрация сходимости по вероятности
Описание слайда:

Графическая иллюстрация сходимости по вероятности

№ слайда 9 Теорема Чебышева При неограниченном увеличении числа независимых испытаний средн
Описание слайда:

Теорема Чебышева При неограниченном увеличении числа независимых испытаний среднее арифметическое наблюдаемых значений случайной величины, имеющей конечную дисперсию, сходится по вероятности к её математическому ожиданию.

№ слайда 10 Теорема Чебышева
Описание слайда:

Теорема Чебышева

№ слайда 11 Обобщенная теорема Чебышева При неограниченном увеличении числа независимых испы
Описание слайда:

Обобщенная теорема Чебышева При неограниченном увеличении числа независимых испытаний над случайными величинами, имеющими ограниченные дисперсии, среднее арифметическое наблюдаемых значений сходится по вероятности к среднему арифметическому математических ожиданий эти величин.

№ слайда 12 Обобщенная теорема Чебышева
Описание слайда:

Обобщенная теорема Чебышева

№ слайда 13 Теорема Бернулли При неограниченном увеличении числанезависимых опытов в постоян
Описание слайда:

Теорема Бернулли При неограниченном увеличении числанезависимых опытов в постоянных условиях частотарассматриваемого события А сходится по вероятности к его вероятности p в отдельном испытании.

№ слайда 14 Индикатор События И Его Свойства Индикатор события – это случайная величина, при
Описание слайда:

Индикатор События И Его Свойства Индикатор события – это случайная величина, принимающая значение, равное единице, если событие произошло и равное нулю – в противном случае.

№ слайда 15 Ряд распределения Индикатора События Математическое ожидание и дисперсия индикат
Описание слайда:

Ряд распределения Индикатора События Математическое ожидание и дисперсия индикатора

№ слайда 16 Теорема Пуассона При неограниченном увеличении числа независимых испытаний в пер
Описание слайда:

Теорема Пуассона При неограниченном увеличении числа независимых испытаний в переменных условиях частота события сходится по вероятности к среднему арифметическому его вероятностей при данных испытаниях

№ слайда 17 Центральная Предельная Теорема Рассматривается вопрос о законе распределения сум
Описание слайда:

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

№ слайда 18 Теорема Ляпунова Если случайные величинывзаимно независимы и имеют один и тот же
Описание слайда:

Теорема Ляпунова Если случайные величинывзаимно независимы и имеют один 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.

№ слайда 19 Пример Складываются 24 независимых случайных величины, имеющих равномерное распр
Описание слайда:

Пример Складываются 24 независимых случайных величины, имеющих равномерное распределение на интервале (0, 1). Написать приближенное выражение для плотности распределения суммы этих случайных величин. Найти вероятность того, что сумма будет заключена в пределах от 6 до 8.

Скачать эту презентацию


Презентации по предмету
Презентации из категории
Лучшее на fresher.ru