Valószínűség-számítás
|
|
11-12. évfolyam, 1. kiadás (2009. 01. 30.) Mozaik Kiadó
méret: 170x240 mm
terjedelem: 120 oldal
2 480 Ft
Kosárba  |
| A valószínűség-számítás gyakorlati alkalmazásába bevezető stúdiumok tanulásához készült tankönyv elsősorban a nem matematikai irányban tanuló főiskolai és egyetemi hallgatóknak nyújthat segítséget. A könyv a témától idegenkedő hallgatók számára a lehető legegyszerűbb, lényegre törő, praktikus megközelítésmódot alkalmaz, így segíti a valószínűség-számítás alapjainak elsajátítását. A könyvhöz hasonló stílusú feladatgyűjtemény is tartozik. |
Kapcsolódó kiadványok
Mintaoldalak
Tartalomjegyzék
| Kombinatorika | 7 |
| Permutáció | 7 |
| Ismétlés nélküli permutáció | 7 |
| Ismétléses permutáció | 9 |
| Variáció | 10 |
| Ismétlés nélküli variáció | 10 |
| Ismétléses variáció | 12 |
| Kombináció | 13 |
| Ismétlés nélküli kombináció | 13 |
| Ismétléses kombináció | 14 |
| A kombinációs számok tulajdonságai | 16 |
| A binomiális tétel | 17 |
| Mintapéldák | 19 |
| Eseményalgebra | 22 |
| Alapfogalmak | 22 |
| Relációk események között | 23 |
| Egyenlőség | 23 |
| "Részhalmaz reláció" | 23 |
| Alapműveletek | 23 |
| Binér műveletek | 23 |
| Egyesítés | 23 |
| Közös rész képzés | 24 |
| Unáris műveletek | 24 |
| Komplementer képzés | 24 |
| Az alapműveletek azonosságai | 25 |
| További műveletek | 25 |
| További műveleti azonosságok | 26 |
| De Morgan azonosság | 26 |
| További fogalmak, tételek | 26 |
| Klasszikus valószínűség-számítás | 29 |
| A valószínűség fogalma és axiómái | 29 |
| A valószínűség-számítás axiómái | 29 |
| Az axiómákból következő tételek | 30 |
| Mintavételi feladatok | 33 |
| Visszatevés nélküli mintavétel | 33 |
| Visszatevéses mintavétel | 34 |
| A feltételes valószínűség | 36 |
| Két esemény szorzatának valószínűsége | 37 |
| A teljes valószínűség tétele | 37 |
| Bayes-tétel | 39 |
| Az események függetlensége | 40 |
| Független kísérletsorozat Bernoulli-féle képlete | 42 |
| Valószínűségi változók | 44 |
| Alapfogalmak | 44 |
| Az eloszlásfüggvény | 46 |
| Az eloszlásfüggvény tulajdonságai | 48 |
| A sűrűségfüggvény | 50 |
| A sűrűségfüggvény tulajdonságai | 52 |
| Valószínűség-eloszlások a gyakorlatban | 54 |
| Diszkrét eloszlások | 54 |
| Egyenletes eloszlás | 54 |
| Hipergeometrikus eloszlás | 55 |
| Binomiális eloszlás | 56 |
| Poisson-eloszlás | 57 |
| Geometriai eloszlás | 59 |
| A karakterisztikus eloszlás | 60 |
| Folytonos eloszlások | 61 |
| Egyenletes eloszlás | 61 |
| Exponenciális eloszlás | 62 |
| Normális eloszlás | 64 |
| A valószínűségi változó jellemzői | 67 |
| A várható érték | 67 |
| A szórás | 69 |
| A módusz, a medián és a kvantilisek | 71 |
| A módusz | 71 |
| A medián | 72 |
| A kvantilisek | 73 |
| Néhány konkrét valószínűség-eloszlás jellemzői | 74 |
| Diszkrét eloszlások | 74 |
| Egyenletes eloszlás | 74 |
| Hipergeometriai eloszlás | 74 |
| Binomiális eloszlás | 75 |
| Poisson-eloszlás | 76 |
| Geometriai eloszlás | 77 |
| Karakterisztikus eloszlás | 78 |
| Folytonos eloszlások | 78 |
| Egyenletes eloszlás | 78 |
| Exponenciális eloszlás | 80 |
| Normális eloszlás | 81 |
| A nagy számok törvényei | 83 |
| A Markov-egyenlőtlenség | 83 |
| A Csebisev-egyenlőtlenség | 84 |
| A nagy számok törvénye binomiális eloszlásra (a Bernoulli-féle alak) | 85 |
| Kétdimenziós eloszlások | 89 |
| A kétdimenziós eloszlás megadása | 89 |
| Diszkrét kétdimenziós eloszlás | 89 |
| Folytonos kétdimenziós eloszlás | 92 |
| Nevezetes kétdimenziós folytonos valószínűség-eloszlások | 93 |
| Kétdimenziós eloszlásfüggvény | 94 |
| Az együttes eloszlásfüggvény tulajdonságai | 96 |
| Az együttes eloszlásfüggvény és az együttes sűrűségfüggvény kapcsolata | 96 |
| Perem-eloszlásfüggvények | 99 |
| A kétdimenziós valószínűségi változók jellemzői | 104 |
| Kovariancia és korrelációs együttható | 104 |
| Két valószínűségi változó további kapcsolatai | 108 |
| Feltételes valószínűség-eloszlás, feltételes sűrűségfüggvény | 108 |
| Függetlenség | 110 |
| Regresszió | 112 |
A kiadvány bevezetője
A valószínűség-számítás a tudományok egyik legősibb, ugyanakkor legfiatalabb ága. Az ember ugyanis kezdetektől fogva tudni akart valami biztosat a bizonytalanról, a véletlenszerűen bekövetkező eseményekről. Hírneves és hírhedt „tudós” jósok próbáltak jövendölni, szerencsejátékosok számolgatták évszázadok óta a nyerési esélyeiket, különböző tudományterületek képviselői kutatták a a véletlentől függő (szochasztikus) folyamatokat és találtak is bizonyos szabályszerűségeket. Igazi nagy tudományos eredmények a valószínűségek kiszámolására, az elméleti összefüggések felvételére csak a 20. században születtek. 1933-ban Kolmogorov orosz matematikus megadta a valószínűség-számítás axiómáit, amelyekre azóta egy rendkívül szerteágazó elmélet épült és fejlődik jelenleg is, valamint jelentős gyakorlati alkalmazások bizonyították az elmélet helyességét. Világszerte elismert kutatásokkal gazdagították a valószínűség-számítást magyar matematikusok is, mint például Jordán Károly és Rényi Alfréd.
A valószínűség-számítás két nagyobb részre bontható. A klasszikus valószínűség-számítás eredményeinek nagy része ismert volt az axiomatizálás előtt is. Ide tartoznak a kombinatorika egyszerűbb összefüggései, a Boole-algebra eseményekre történő alkalmazása, valamint a számolásokban gyakran használt képlet, amely szerint úgy kapjuk meg egy esemény valószínűségét, hogy a kedvező esetek számát elosztjuk az észlelt összes eset számával. Az axiómákra építve a klasszikus valószínűség-számítás egységes rendszerben tárgyalható. A valószínűségi változók bevezetése lényegében a sztochasztikus folyamatok leírásában a „függvényesítést” jelenti. Ezzel a függvénytan apparátusát vetjük be a véletlenek matematikájába és kapunk érdekes elméleti, valamint jól alkalmazható gyakorlati eredményeket. A fentiekből is következően a valószínűség-számítás alapjainak elsajátításához szükségünk lesz a kombinatorika, az eseményalgebra tárgyalására, a függvénytani ismeretekre, jó számolókészségre valamint a problémamegoldáshoz a feladatok modellezésére, a saját józan eszünkre. A valószínűség-számítás eredményeit egyre inkább használják a különböző szaktudományokban, különösen a közgazdasági és műszaki területeken. |
|