Полином (многочлен) Жегалкина представляет собой полином, коэффициентами которого являются числа...

Очень часто в задачах по дискретной математике, а именно в теории множеств, требуется доказать равенство множеств.

Опыт. Событие. Достоверное событие. Невозможное событие. Случайное событие. Совместные и несовместные события. Зависимые и независимые события. Противоположные события. Полная группа событий. Равновозможные события. Элеменнтарные исходы. Вероятность события. Классическое определение вероятности события.

Сумма событий. Вероятность суммы совместных событий. произведение событий. Зависимые и независимые события. Вероятность произведения двух независимых событий. Условная вероятность. Вероятность произведения двух зависимых событий. Вероятность суммы двух совместных событий.

Если наступление события A возможно лишь при появлении одного из следующих несовместных событий (гипотез): B1,B2, …, BiB1,B2, …, Bi, которые образуют полную группу событий, то вероятность события A находится по следующей формуле:

Схема Бернулли. Локальная теорема Муавра-Лапласа. Интегральная теорема Лапласа. Теорема Пуассона.

Под потоком событий понимается некая последовательность событий, наступающих в случайные моменты времени. Примеров потоков событий можно привести бесчисленное множество: поступление вызовов на телефонную станцию, прибытие самолетов в аэропорт и даже прибытие студентов на пару по теории вероятностей за 15 минут до ее начала.

Относительной частотой события A называют отношение числа опытов m, где наступило это событие A, к общему числу опытов n...

Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины. Математическое ожидание дискретной случайной величины. Дисперсия дискретной случайной величины. Функция распределения дискретной случайной величины.

Можно выделить наиболее часто встречающиеся законы распределения дискретных случайных величин...

Независимые случайные величины. Операции над случайными величинами.

Довольно часто при изучении случайных величин приходится иметь дело с двумя, тремя и даже большим числом случайных величин

В теории вероятностей приходится иметь дело со случайными величинами, все значения которых нельзя перебрать

На практике большинство случайных величин, на которых воздействует большое количество случайных факторов, подчиняются нормальному закону распределения вероятностей

Примерами случайных величин, подчиненных показательному закону распределения, могут быть

Пожалуй, равномерное распределение является самым простым из всех законов распределений непрерывных случайных величины

Как часто Вам приходилось слышать высказывания, в которых говорилось о том, что одно явление коррелируется с другим?