Методика преподавания элементов теории вероятности в общеобразовательной школе Особенности изучения элементов теории вероятности и математической статистики в общеобразовательной средней школе




Скачать 308.23 Kb.
Название Методика преподавания элементов теории вероятности в общеобразовательной школе Особенности изучения элементов теории вероятности и математической статистики в общеобразовательной средней школе
страница 1/2
Дата публикации 17.09.2014
Размер 308.23 Kb.
Тип Документы
literature-edu.ru > Математика > Документы
  1   2
Методика преподавания элементов теории

вероятности в общеобразовательной школе

Особенности изучения элементов теории вероятности и математической статистики в общеобразовательной средней школе.
Вопрос о модернизации математического образования в отечественной школе был поставлен в начале 60-х годов XX века выдающимися математиками Б.В. Гнеденко, И.И. Кикоиным, А.Н. Колмогоровым, А.И. Маркушевичем, А.Я. Хинчиным. Обращаясь к широкому кругу читателей – математиков, педагогов и методистов, Б.В. Гнеденко писал: «Давно назрел и не терпит дальнейших отлагательств вопрос о вве­дении в школьный курс математики элементов вероятностно-статисти­ческих знаний. Законы жёсткой детерминации, на изучение которых целиком ориентировано наше школьное образование, лишь односто­ронне раскрывают сущность окружающего мира. Случайный характер многих явлений действительности оказывается за пределами внимания наших школьников. В результате этого их представления о характере многих природных и общественных процессов носят однобокий ха­рактер и неадекватны современной науке. Необходимо познакомить их со статистическими законами, раскрывающими многогранные связи бытия предметов и явлений» [8].

В.И. Левин писал: «…Необходимую для… деятельности статистическую культуру надо воспи­тывать с ранних лет. Не случайно в развитых странах этому уделяется большое внимание: с элементами теории вероятностей и статистики учащиеся знакомятся уже с первых школьных лет и на протяже­нии всего обучения усваивают вероятностно-статистические подходы к анализу распространенных ситуаций, встречающихся в повседневной жизни» [11].

Реформой 80-х годов элементы теории вероятностей и статистики вошли в программы профильных классов, в частности, физико-математического и естественнонаучного, а также в факультативный курс изучения математики.

Учитывая назревшую необходимость разви­тия отдельных качеств мышления учащихся, появляются авторские разработки факультативных курсов по стохастике. Примером тому может быть курс Н.Н. Авдеевой [1] по статистике для V (VI) и VIII (IX) классов и курс эле­ментов математической статистики для IX (X) класса средней школы. Разработанный курс был апробирован на факультативных заняти­ях в базовой школе № 352 МОПИ им. Н.К. Крупской (ныне МГОУ) и в Школе юных математи­ков при этом институте.

В IX (X) классе были проведены провероч­ные работы, результаты которых, а также наблю­дения преподавателей и опрос учащихся пока­зали, что предлагаемый материал был вполне до­ступен учащимся, вызывал у них большой интерес, показывая конкретное применение математики к решению практических задач нау­ки и техники [1].

Процесс внедрения элементов теории вероятностей и математической статистики в обязательный курс школьной математики оказался делом специфическим и трудным. Существует тезис о том, что для усвоения начал теории ве­роятностей необходим предварительный запас идей, представлений, привы­чек, коренным образом отличающихся от тех, которые развиваются у школь­ников при традиционном обучении в рамках ознакомления с закономерно­стями строго детерминированных явлений. Поэтому, по мнению ряда педагогов - математиков, стохастическая линия должна войти в школьную математику в качестве самостоятельной линии, которая обеспечивала бы формирование, систематизацию и развитие представлений о стохастической природе явлений окружающего нас мира.

Так как изучение теории вероятностей и математической статистики в школьный курс было введено недавно, то в настоящее время существуют проблемы с реализацией этого материала в школьных учебниках. Также, в связи со специфичностью данного курса, количество методической литературы тоже пока невелико. Согласно подходам, изложенным в подавляющем большинстве литературы, считается, что главным при изучении данной темы должен стать практический опыт учащихся, поэтому обучение желательно начинать с вопросов, в которых требуется найти решение поставленной проблемы на фоне реальной ситуации. В процессе обучения не следует доказывать все теоремы, так как на это тратиться большое количество времени, в то время, как задачей курса является формирование полезных навыков, а умение доказывать теоремы к таким навыкам не относится.

Изучение курса должно начинаться с изучения основ комбинаторики, причем параллельно должна изучаться теория вероятностей, так как комбинаторика используется при подсчете вероятностей. Комбинаторика – раздел математики, который изучает различные комбинации и перестановки предметов [6]. Начинать обучения комбинаторике целесообразно с решения простых комбинаторных задач методом перебора. Начинать изучение комбинаторики следует с введения простейших формул. Перед тем как дать ученикам формулу следует поставить какую-либо проблемную задачу, например, перед тем как дать учащимся формулу перестановок можно предложить решить следующую задачу. Сколько чисел можно составить из цифр 1, 2, 3? Решая данную задачу систематическим перебором, можно определить, что количество таких чисел будет равно шести.

Операция перебора раскрывает идею комбинирования, служит основой для формирования комбинаторных понятий. Основными комбинаторными понятиями являются: сочетания, перестановки, размещения. На первом этапе сами термины можно не вводить, главное чтобы учащийся осознавал наборы какого типа нужно составить в данной задаче.

После того как учащиеся научаться составлять наборы из элементов заданного множества по заданному свойству, появляется следующая задача – подсчет количества возможных наборов. Такие задачи решаются с помощью применения принципа умножения. Хорошей наглядной иллюстрацией правила умножения является дерево возможных вариантов. Данная тема хорошо изложена в учебниках [5] и [17].

Далее следует изменить условие задачи, увеличив количество цифр до 10. И сказать, что решать данную задачу перебором нерационально, так как на это уйдет слишком много времени. Для решения задач такого вида используется следующая теорема:

Пусть имеется, k групп элементов, причем каждая группа элементов содержит определенное количество элементов, например, 1-ая содержит n1 элемент, 2-ая группа – n2 элементов, тогда i-я группа содержит ni элементов. Тогда общее число N способов, которыми можно произвести такой выбор, равняется . Учитель должен обратить внимание учащихся на то, что правило умножения подсчитывает упорядоченные наборы, то есть порядок в них важен.

Данную формулу можно применить к решению следующей задачи. Сколько существует пятизначных натуральных чисел. Решение. Как известно всего существует 10 цифр. Представим пятизначное число, где на первой позиции могут стоять все цифры кроме 0, так как если там будет стоять 0, точисло будет четырехзначным. На второй позиции может находиться любая из 10 цифр. Аналогично на оставшихся трех позициях могут находиться любая из 10 цифр. Таким образом, имеется 5 групп элементов. При этом первая группа содержит 9 элементов, а оставшиеся 4 группы содержат по 10 элементов. Тогда, используя формулу, может быть определено количество пятизначных чисел: N=9.10.10.10.10=90000.Нужно дать несколько упражнений на вычисление выражений с факториалами, чтобы учащиеся лучше овладели навыками работы с ними.

Далее рассматривается теорема о выборе с учетом порядка. Общее количество выбора k элементов из n элементов с учетом порядка определяется формулой:



и называется числом размещений из n элементов по k элементов.

После этого рассматривается теорема о выборе без учета порядка. Общее количество выборок в схеме выбора k элементов из n без возвращения и без учета порядка определяется формулой:



и называется числом сочетаний из n элементов по k элементов.

После изучения основных формул комбинаторики можно давать учащимся задачи на вычисление вероятности, для решения которых необходимо применять комбинаторные формулы.

Далее нужно перейти к теории вероятностей. Одной из ключевых задач при этом задач является формирование понятия случайного события. Любое из явлений называется событием. Изучение понятия события зачастую сопряжено у учащихся с трудностями психологического характера. Его обычно ученики воспринимают как единичное выполнение какого-либо действия. Поэтому формирование представления о данном понятии должно начинаться с рассмотрения простейших вероятностных моделей. Сформировать данное понятие удобно на различных примерах из жизни. В нашей жизни часто приходится иметь дело со случайными явлениями, то есть ситуациями, исход которых нельзя точно предвидеть. Например, мы не можем точно сказать при подбрасывании, монеты упадет ли она вверх гербом или цифрой [9]. Тогда случайным событием будет называться любое событие, связанное со случайным экспериментом.

Также необходимо сформировать у учащихся представления о таких основных понятиях теории вероятностей, как достоверные события, невозможные и равновероятные события. Существенным элементом, способствующим формированию представления о понятии «событие», является их классификация:

достоверное событие всегда происходит в результате испытания;

невозможное событие никогда не происходит;

случайное событие может произойти или не произойти в результате испытания.

Все эти понятия нужно вводить, опираясь на понятные примеры из жизни. После определения этих понятий следует привести пример. Например, при подбрасывании кубика, достоверное событие – падение кубика на грань, невозможное событие – кубик станет на ребро, случайное событие – выпадение какой либо грани. Далее опираясь на введенные определения и на жизненный опыт учащихся необходимо рассмотреть задачи на определение типа события. Важно рассмотреть большое количество примеров событий и случайных экспериментов.

Кроме случайного события, с опытом связано еще одно важное понятия – понятие элементарного исхода. Когда мы говорим о соблюдении набора условий данного испытания, мы имеем в виду постоянство значений всех факторов, контролируемых в данном испытании. Но при этом может быть большое количество неконтролируемых факторов (например, погода, ветер и т.д.), которые трудно или невозможно учесть. Следовательно, значение неконтролируемых факторов могут быть различными при каждом повторении испытания, поэтому результаты испытания оказываются случайными. Событие может произойти или не произойти. Теория вероятностей рассматривает именно такие события, при этом предполагается, что испытание может быть повторено любое количество раз.

Пример исхода – это выпадение определенного числа очков при бросании игральной кости. В отличие от других событий исходы еще называют элементарными событиями, желая подчеркнуть, что эти события состоят только из одного исхода и не делимы на более мелкие. Важно отметить, что в теории вероятностей события обозначаются прописными (заглавными) латинскими буквами: A, B, C, D

Далее вводятся основные операции над событиями. При введении следует с осторожностью пользоваться кругами Эйлера, так как учащиеся мало знакомы с теорией множеств. После определения операции можно привести пример, описывающий данную операцию. Событие С называется суммой А+В, которое представляет собой событие, состоящее из появлении хотя бы одного из событий А и В.

Бросается кубик. Событие А – выпадет число 2. Событие В – выпадет нечетное число. Тогда событие С=А+В. Будет состоять в выпадении двойки или нечетного числа.

Событие C называется произведением A и B, если оно состоит из всех событий, входящих и в A, и в B.

С=А∙В

(А – выпадет 3, В – выпадет нечетное число). Тогда С состоит в выпадении только числа 3, так как 3 является нечетным числом. Противоположным событию A, называется событие, состоящее в непоявлении события А. Обозначается противоположное событие символом .

Противоположными событиями являются промах и попадание при выстреле, или выпадении герба или цифры при одном подбрасывании монеты. Далее нужно дать определения совместных, несовместных событий и зависимых, независимых событий.

События A и B называются несовместными, если они не могут произойти в результате одного испытания. События А и В называются совместными, если они могут произойти в результате одного испытания. Здесь также следует рассмотреть примеры, для лучшего усвоения этих понятий.

Под испытанием в теории вероятностей принято принимать наблюдение какого-либо явления при соблюдении определенного набора условий, который каждый раз должен выполняться при повторении данного испытания. Если то же самое испытание производиться при другом наборе условии, то считается, что это уже другое испытание. Результаты испытаний можно охарактеризовать качественно и количественно. Качественная характеристика заключается в регистрации какого-либо явления, которое может наблюдаться или нет при данном испытании. Количественная характеристика испытания выражает значения некоторых величин, которыми интересуются при данном испытании. До испытания нельзя сказать чему будет равна данная величина, поэтому она называется случайной. Необходимо развить у учащихся понимание степени случайности различных явлений и событий. Для этого можно использовать эмпирические методы, для того чтобы извлечь очевидные закономерности.

Испытание – один раз подбрасываем монету. События: А – выпадет орел; В – выпадет решка. События А и В несовместны, так как при подбрасывании одной монеты одновременно не выпадет орел и решка. Событие А называется независимым от события В, если вероятность появления события А не зависит от того, произошло событие В или нет. Событие А называется зависимым от события В, если вероятность события А меняется в зависимости от того, произошло событие В или нет.

Уточним понятие независимых событий. Будем бросать две монеты и обозначим как событие A тот факт, что первая монета упадет гербом, событие B – вторая монета упадет гербом, событие C – на одной (и только на одной) монете выпадет герб. Тогда события A, B, C попарно независимы, но два из них полностью определяют третье. Действительно, A и B независимы, так как результаты второго броска никак не зависят от первого броска, A и C (а также B и C) могут показаться зависимыми, но перебором вариантов можно получить, что , значит, они по определению независимые. С другой стороны, легко убедиться, что любые два события однозначно определяют третье. На этом примере хорошо видно, что события могут быть попарно независимы, но зависимы в совокупности.

После введения трех важных понятий: случайный эксперимент, случайное событие, исход, можно переходить к определению вероятности. Первым должно быть рассмотрено статистическое понятие вероятности. Рассмотрим некоторое количество испытаний, в результате которых появилось событие А. Пусть было произведено N испытаний, в результате которых событие А появилось ровно n раз. Тогда отношение n/N называют относительной частотой.

Следующим шагом в продолжение вероятностной линии идет введение классического и статистического определения вероятности.

При большом количестве повторений испытания относительная частота событий мало изменяется и стабилизируется около определенного значения, а при небольшом количестве повторений она может принимать различные значения. Поэтому интуитивно ясно, что при большом количестве повторений испытания относительная частота события будет стремиться к определенному числовому значению. Такое значение принято называть вероятностью события А и обозначают Р(А). Таким образом, вероятностью случайного события А называется число Р(А), к которому приближается относительная частота этого события при большом повторении числа экспериментов. В математике неограниченное число повторений принято записывать в виде предела при N стремящегося к бесконечности:

.

Данное определение называют статистическим определением вероятности.

Далее следует объяснить, что найти вероятность с помощью этого определения нельзя, так как нет гарантий, что относительная частота будет к чему-то приближаться; также нельзя сказать, насколько много повторений эксперимента нужно сделать, чтобы полученная частота достаточно хорошо приближала вероятность. Исходя из этого определения, учащиеся могут установить, что вероятность заключена в интервале: . Так как n всегда меньше либо равно N.

Следует предложить задания на проведение серии экспериментов с целью оценить вероятности возможных исходов эксперимента. При этом можно использовать групповую форму работы и в конце объединить результаты всех групп для получения выводов об относительной частоте событий. Примером такого задания может служить подбрасывание монеты. Это является простым и наглядным испытанием. Практика человека говорит о том, что при большом числе бросаний примерно в 50% испытаний выпадет «орёл», а в 50% – «решка».

После этого следует перейти к изучению классической вероятности. Введение другого определения можно обосновать тем, что не в каждом случае можно провести длинную серию экспериментов. В некоторых случаях вероятности событий могут быть легко определены исходя из условий испытаний. Здесь необходимо вспомнить понятия элементарного исхода. Пусть испытание имеет n возможных исходов, то есть событий, которые могут появиться в результате данного испытания. При каждом повторении возможно появление только одного из данных исходов (то есть все n исходов несовместны). Кроме того, по условиям испытания нельзя сказать какие исходы появляются чаще других, то есть все исходы являются равновозможными. Допустим теперь что при n равновозможных исходах интерес представляет событие А, которое появляется только при m исходах и не появляется при остальных исходах. Принято говорить, что в данном испытании имеется n случаев, из которых m благоприятствуют появлению события А. В таком случае вероятность можно вычислить, как отношение числа случаев благоприятствующих появлению события А (то есть m), к общему числу всех исходов n:

.

Данная формула представляет собой определение вероятности по Лапласу, которое пришло из области азартных игр, где теория вероятностей применялась для определения перспективы выигрыша.

После рассмотрения простейших примеров вычисления вероятности учащимся может показаться, что вычисление вероятностей любого события не вызывает особого труда, поэтому учителю нужно предостеречь учащихся от ошибок. Для этого учащимся может быть предложен следующий алгоритм при решении задач на нахождение вероятности:

перечислить возможные исходы опыта (полное или частичное);

обосновать равновозможность перечисленных исходов (можно опираться на прямые указания в тексте задачи: случайно, наугад и т.д.);

вычислить общее количество исходов (то есть число n);

описать благоприятные исходы для данного события и вычислить их количество;

вычислить вероятность по формуле;

оценить полученный результат.

На первых этапах следует предлагать задачи, в которых число исходов опыта можно пересчитать вручную, без использования формул комбинаторики. После получения ответа необходимо обсудить с учащимися его реальный смысл. Выяснить совпадает ли полученная величина с интуитивным представлением учеников о вероятности, удовлетворяет ли основным свойствам. Для того чтобы определить вероятность нужно знать количество исходов, а также количество благоприятных исходов. Если количество испытаний мало, то можно вручную перебрать все исходы и выявить среди них благоприятные. Что делать в том случае, если количество испытаний велико? В таком случае на помощь приходит комбинаторика.

Нужно привести основные правила, позволяющие определить вероятность появления сложного события, состоящего из более простых событий, вероятность которых нам известна.

вероятность достоверного события равна единице: Р(E) = 1;

вероятность суммы несовместных событий равна сумме их вероятностей: Р(А1+ А2+…+ Аn) = Р(А1)+Р(А2)+…+Р(Аn).

Эти два равенства являются аксиомами, то есть не требуют доказательства. На основе этих равенств строится вся теория вероятностей. Приведенные ниже формулы можно вывести при помощи этих аксиом:

вероятность невозможного события равна 0: Р(Ø) = 0;

вероятность противоположного события равна: Р(Ā) = 1 – Р(А);

вероятность суммы произвольных событий равна сумме их вероятностей без вероятности произведения событий: Р(А+В)=Р(А)+Р(В)–Р(АВ).

Теперь необходимо вспомнить определения независимых событий. Событие А и В называются независимыми, если Р(АВ)=Р(А)Р(В). На практике часто путают независимые и несовместные события, это разные понятия. Другими словами можно сказать, если события связаны независимыми экспериментами, то и сами события будут независимыми.

Показать применение изученных правил можно при решении следующей задачи. На соревнованиях по стрельбе из лука три стрелка сделали по одному выстрелу по мишени. Вероятность попадания в мишень для одного из стрелков равна 0,6, для другого – 0,7, для третьего – 0,93. Найти вероятность того, что: а) хотя бы один из стрелков попадет в мишень; б) только один из стрелков попадет в мишень; в) ни один из стрелков не попадет в мишень.

Решение. Пусть событие А – первый стрелок попал в мишень, тогда Р(A)=0,6; Событие В – второй стрелок попал в мишень, тогда Р(В)=0,7; Событие С – третий стрелок попал в мишень, тогда Р(С)=0,93.

В данной задаче все события являются независимыми, так как стреляют, независимо друг от друга. а) Пусть событие S – хотя бы один из стрелков попадет в мишень. Вспомним определение суммы событий: событие С называется суммой А+В, которое представляет собой событие, состоящее из появлении хотя бы одного из событий А и В. Данное определение можно применить и к большему числу событий. Следовательно событие S=А+В+С. То есть нам нужно найти Р(А+В+С). А так как все события независимые то, применяя формулу суммы и произведения независимых событий, получаем:

Р(А+В+С)=Р(А)+Р(В)+Р(С)-Р(АВ)-Р(АС)-Р(ВС)+Р(АВС)=0,99.

б) Пусть событие S – только один из стрелков попадет в мишень. Данное событие можно представить как сумму следующих событий: . Рассмотрим подробно событие , но для начала вспомним определение произведения событий: событие C называется произведением A и B, если оно состоит из всех событий, входящих и в A, и в B. Итак, событие означает, что первый игрок попадет, а два других промажут, аналогично рассматриваются два других слагаемых. Данные слагаемые является несовместным, так как появление одного из них исключает появление двух других. Значит можно применить формулу суммы несовместных событий, а затем формулу произведения независимых событий:

Р()=Р()+Р()+Р()=

= Р(А)Р()Р()+Р()Р(В)Р()+Р()Р()Р(С)

Однако такую вероятность можно вычислить легче. Вспомним, как вычисляется вероятность противоположного события: Р(Ā)=1–Р(А). Применив данную формулу, вычислим вероятность и в итоге получим, что

Р() = 0,1438.

в) Составим отрицание к событию, рассматриваемому в пункте а). Если событие S – хотя бы один из стрелков попадет в мишень, то тогда – ни один из стрелков не попадет в мишень. Следовательно для решении данной задачи требуется найти Р(). Вычислим при помощи формулы противоположного события: Р()=1 – Р()=1 – 0,99 = 0,01.

Возникает вопрос, как вычислять вероятность зависимого события. То есть вероятность события, при условии, что другое событие уже произошло. Для этого ввели понятие условной вероятности.

Условной вероятностью события А, при условии, что уже произошло событие В, называется отношение вероятностей P(АВ) к Р(А) и обозначается PB(A):

.

Из этой формулы можно вывести формулу вероятности произведения двух зависимых событий: .

Решим следующую задачу. Бросается игральный кубик. Какова вероятность того, что выпало число очков, больше трех (событие А), если известно, что выпала четная грань (событие В)?

Решение. Событию В соответствует выпадение чисел 2, 4, 6. Событию А выпадение чисел 4, 5, 6. Событию АВ – 4, 6. Поэтому, используя формулу условной вероятности, получим: .

Пусть некоторое событие А может наступить при условии появлении одного из несовместных событий В1, В2, …, Вn.Причем известны вероятности этих событий и известны условные вероятности , , …, . Как можно найти вероятность события А? Ответ на этот вопрос дает теорема:

Вероятность события А, которое может наступить лишь при условии появлении одного из несовместных событий В1, В2, …, Вn, образующих полную группу, равна сумме произведений вероятности каждого из этих событий на собственную условную вероятность:

.

Эту формулу также называют формулой полной вероятности.

Необходимо чтобы учащиеся понимали разницу между этими двумя подходами. Чтобы осознавали, что одно это определение вероятности, а другое – способ вычисления вероятности. Таким образом, можно сделать вывод, что определение классической вероятности не требует, чтобы испытания производились в действительности, определение же статистической вероятности предполагает, что испытания были произведены. После введения классического определения вероятности в учебниках обычно вводиться геометрическая вероятность.

На следующем этапе изучаем формулу полной вероятности и формулу Бейеса. Важно рассмотреть применения данных формул на различных примерах, для того чтобы сформировать у учащихся умения применять данные формулы к решению задач.

Для введения формулы Бейеса составим задачу. Пусть дано событие А, оно может наступить при появлении одного из несовместных Событий В1, В2, …, Вn, которые образуют полную группу. Так, как нам заранее не известно, какое событие наступит, их называют гипотезами. Допустим, что произведено испытание в результате, которого появилось событие А. Поставим своей задачей определить, как изменились вероятности гипотез, в связи с тем, что событие А уже наступило. Другими словами определим следующие условные вероятности: , , …, . Определить данные вероятности можно при помощи формулы Бейеса:

.

Заменив , получим: .

Задача: Прибор состоит из двух узлов; работа каждого узла необходима для работы прибора в целом. Надежность (вероятность безотказной работы) в течении времени t первого узла равна p1, второго р2. Прибор испытывался в течении времени t, в результате чего обнаружено, что он отказал. Необходимо найти вероятность того, что отказал первый узел, а второй исправен.

Решение. Пусть событие В – прибор отказал, событие А1 – оба узла исправны, А2 – первый узел отказал, а второй исправен, А3 – первый узел исправен, а второй узел отказал, А4 – оба узла отказали. Эти события образуют полную группу событий. Найдем их вероятности: Р(А1)=р1р2; Р(А2)=(1-р12; Р(А3)=р1(1-р2);Р(А4)=(1-р1)(1-р2). Так как наблюдалось событие В, то , .

Применяя формулу Бейеса получим:

.

Изучение случайных величин требует связи этих величин с определенными событиями, которые заключаются в попадании случайной величины в некоторый интервал и для которых определены вероятности. Другими словами необходимо связать случайную величину с полем данного испытания.

Для лучшего понимания, учителю следует привести пример. При бросании кости могли появиться цифры 1, 2, 3, 4, 5, 6. Наперед определить число выпавших очков невозможно, так как это зависит от многих случайных величин, которые полностью не могут быть учтены. В этом смысле число очков есть величина случайная; и числа 1, 2, 3, 4, 5, 6 – есть возможные значения этой величины.

Случайной называют величину, которая в результате испытания примет одно и только одно возможное значение, наперед неизвестное и зависящее от случайных причин, которые заранее не могут быть учтены. Будем обозначать случайные величины прописными (заглавными) буквами: X, Y, Z, а их возможные значения соответствующими строчными буквами x, y, z. Если величина Х имеет три значения то они будут обозначены так: х1, х2, х3 .

Обычно рассматриваются два типа случайных величин: дискретные и непрерывные. Рассмотрим следующий пример.

Число мальчиков пошедших в секцию бальных танцев среди 100 пришедших туда людей есть случайная величина, которая может принимать следующие значения 0, 1, 2, …, 100. Эти значения отделены друг от друга промежутками, в которых нет возможных значений Х. Таким образом, в этом примере случайная величина принимает отдельные изолированные значения.

Также изучается понятие дискретной случайной величины и непрерывной случайной величины, а также правила вычисления основных характеристик этих величин. Важно показать практический смысл этих характеристик.

Уже из сказанного можно заключить о том, что целесообразно будет различать случайные величины, принимающие лишь отдельные изолированные значения, и случайные величины, возможные значения которых сплошь заполняют некоторый промежуток. Далее следует дать четкое определение дискретной и непрерывной случайной величины. Дискретной (прерывной) называют случайную величину, которая принимает отдельные, изолированные возможные значения с определенными вероятностями. Число возможных значений дискретной случайной величины может быть конечным или бесконечным.

Непрерывной называют случайную величину, которая может принимать все значения из некоторого конечного или бесконечного промежутка. Очевидно, число возможных значений непрерывной случайной величины бесконечно.

Для задания дискретной случайной величины недостаточно перечислить все возможные ее значения, нужно еще указать их вероятности.

Законом распределения дискретной случайной величины называют соответствие между возможными значениями и их вероятностями; его можно задать таблично, в виде формулы и графически.

При табличном задании первая строка содержит возможные значения, а вторая – их вероятности:

Х

х1

х2



хn

p

p1

p2



pn
  1   2

Добавить документ в свой блог или на сайт

Похожие:

Методика преподавания элементов теории вероятности в общеобразовательной школе Особенности изучения элементов теории вероятности и математической статистики в общеобразовательной средней школе icon Аннотации к рабочим программам учебных дисциплин в средней и старшей школе
Дисциплина «Русский язык» включена в базовую часть гуманитарного цикла. К исходным требованиям, необходимым для изучения дисциплины...
Методика преподавания элементов теории вероятности в общеобразовательной школе Особенности изучения элементов теории вероятности и математической статистики в общеобразовательной средней школе icon В средней школе
А 43 Актуальные вопросы теории и методики обучения математике в средней школе [Текст]: сборник научных статей. Вып. – Киров: Изд-во...
Методика преподавания элементов теории вероятности в общеобразовательной школе Особенности изучения элементов теории вероятности и математической статистики в общеобразовательной средней школе icon Рабочая программа по математике Класс 6
Мо РФ «О введении элементов комбинаторики, статистики и теории вероятностей в содержание математического образования основной школы»,...
Методика преподавания элементов теории вероятности в общеобразовательной школе Особенности изучения элементов теории вероятности и математической статистики в общеобразовательной средней школе icon Алексеева А. И. и др программы общеобразовательных учреждений. 6-9 классы
Программа предназначена для изучения предмета «География России» в 9 классах общеобразовательных школ и рассчитана на 2 часа классных...
Методика преподавания элементов теории вероятности в общеобразовательной школе Особенности изучения элементов теории вероятности и математической статистики в общеобразовательной средней школе icon Алексеева А. И. и др программы общеобразовательных учреждений. 6-9 классы
Программа предназначена для изучения предмета «География России» в 8 классах общеобразовательных школ и рассчитана на 2 часа классных...
Методика преподавания элементов теории вероятности в общеобразовательной школе Особенности изучения элементов теории вероятности и математической статистики в общеобразовательной средней школе icon Пояснительная записка в системе школьного образования русский язык...
Фундаментальное ядро содержания общего образования. Система основных элементов научного знания в средней школе
Методика преподавания элементов теории вероятности в общеобразовательной школе Особенности изучения элементов теории вероятности и математической статистики в общеобразовательной средней школе icon Расписание уроков в мкоу средней общеобразовательной школе

Методика преподавания элементов теории вероятности в общеобразовательной школе Особенности изучения элементов теории вероятности и математической статистики в общеобразовательной средней школе icon Уважаемые коллеги!
Инновационные технологии в теории и практике обучения иностранным языкам в средней и высшей школе
Методика преподавания элементов теории вероятности в общеобразовательной школе Особенности изучения элементов теории вероятности и математической статистики в общеобразовательной средней школе icon Приказ от 02. 09. 2012 №90 Расписание уроков начальной школы (1-4)...
Расписание уроков начальной школы (1-4) на 2012-2013учебный год по мкоу добрятинской средней общеобразовательной школе
Методика преподавания элементов теории вероятности в общеобразовательной школе Особенности изучения элементов теории вероятности и математической статистики в общеобразовательной средней школе icon 1. Конспекты занятий
Негосударственном образовательном учреждении частной средней общеобразовательной школе «Ромашка»
Литература


При копировании материала укажите ссылку © 2015
контакты
literature-edu.ru
Поиск на сайте

Главная страница  Литература  Доклады  Рефераты  Курсовая работа  Лекции