Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF

Введение

Теория вероятности - математическая наука, которая изучает математические модели случайных явлений, вычисляет вероятности наступления определенных событий.

Основы теории вероятностей изучаются в программе по математике каждой школы. Кроме того, задачи по данной дисциплине являются обязательной частью ОГЭ 9 и 11 классов.

Одной из важнейших сфер приложения теории вероятностей является экономика. В настоящее время невозможно себе представить исследование и прогнозирование экономических явлений без использования экономического моделирования, регрессионного анализа, трендовых и сглаживающих моделей и других методов, опирающихся на закономерности, которые изучаются в курсах теории вероятностей и математической статистики .

Также теория вероятностей имеет широкое применение таком направлении, как прогнозирование погоды в конкретный период. Поэтому возникает желание практически проверить, поможет ли данная наука для целей, решение которых необходимо в повседневной жизни.

Цель данной работы заключается в изучении особенностей применения теории вероятностей в жизни и анализе данных, полученных в ходе проведения практического эксперимента;

Задачи исследования:

Изучить и проанализировать необходимую литературу по теме исследования;

Порешать ряд задач на классическое определение вероятности.

Экспериментально проверить применение вероятности в повседневной жизни.

Данная работа состоит из двух частей: «Глава 1. Теоретическая часть», «Глава 2. Экспериментальная часть», каждая из которых разбита на отдельные параграфы.

Объект исследования: применение теории вероятностей в жизни;

Предмет исследования: основы теории вероятностей;

Вероятностные идеи стимулируют в наши дни развитие всего комплекса знаний, начиная от наук о не живой природе и кончая науками об обществе. Прогресс современного естествознания неотделим от использования и развития вероятностных идей и методов. В наше время трудно назвать какую-либо область исследований, где бы не применялись вероятностные методы.

Гипотеза исследования: углубленное изучение данной темы позволит нам быть компетентными в вопросах экзаменов 9 и 11 классов;

Практическая значимость: Рассмотренный в ходе исследования материал обогащает жизненный опыт методами решения стандартных и нестандартных задач по теории вероятностей.

Глава 1 Теоретическая часть 1.1 История появления теории вероятностей

Французский дворянин, некий господин де Мере, был азартным игроком в кости и страстно хотел разбогатеть. Он затратил много времени, чтобы открыть тайну игры в кости. Он выдумывал различные варианты игры, предполагая, что таким образом приобретет крупное состояние. Так, например, он предлагал бросать одну кость по очереди 4 раза и убеждал партнера, что по крайней мере один раз выпадет при этом шестерка. Если за 4 броска шестерка не выходила, то выигрывал противник.

В те времена еще не существовала отрасль математики, которую сегодня мы называем теорией вероятностей, а поэтому, чтобы убедиться, верны ли его предположения, господин Мере обратился к своему знакомому, известному математику и философу Б. Паскалю с просьбой, чтобы он изучил два знаменитых вопроса, первый из которых он попытался решить сам. Вопросы были такие:

Сколько раз надо бросать две игральные кости, чтобы случаев выпадения сразу двух шестерок было больше половины от общего числа бросаний?

Как справедливо разделить поставленные на кон двумя игроками деньги, если они по каким-то причинам прекратили игру преждевременно?

Паскаль не только сам заинтересовался этим, но и написал письмо известному математику П. Ферма, чем спровоцировал его заняться общими законами игры в кости и вероятностью выигрыша.

Таким образом, азарт и жажда разбогатеть дали толчок возникновению новой чрезвычайно существенной математической дисциплины: теории вероятностей. В разработке ее основ принимали участие математики такого масштаба, как Паскаль и Ферма, Гюйгенс (1629—1695), который написал тракта «О расчетах при азартных играх», Яков Бернулли (1654—1705), Муавр (1667—1754), Лаплас (1749— 1827), Гаусс (1777—1855) и Пуассон (1781—1840). В наше время теория вероятности используется почти во всех отраслях знаний: в статистике, синоптике (прогноз погоды), биологии, экономике, технологии, строительстве и т. д .

1.2 Понятие теории вероятностей

Теория вероятностей - это наука о закономерностях случайных событий. Под случайным событием в теории вероятностей понимается всякое явление, которое может произойти или не произойти (случайным образом) при осуществлении определенного комплекса условий. Каждое такое осуществление называется испытанием, опытом или экспериментом.

События можно подразделить на достоверные, невозможные и случайные.

Достоверным называется событие, которое обязательно произойдет при испытании. Невозможным называется событие, которое заведомо не произойдет при испытании. Случайным называется событие, которое в результате эксперимента может либо произойти, либо не произойти (в зависимости от случайных обстоятельств).

Предметом теории вероятностей являются закономерности массовых случайных событий, где под массовостью мы понимаем многократную повторяемость.

Рассмотрим несколько событий:

появление герба при бросании монеты;

появление трех гербов при трехкратном бросании монеты;

попадание в цель при выстреле;

выигрыш по билету денежно-вещевой лотереи.

Очевидно, что каждое из этих событий обладает какой-то степенью возможности. Для того, чтобы количественно сравнивать между собой события по степени возможности, нужно с каждым событием связать определенное число.

Вероятность события есть численная мера степени объективной возможности этого события. В качестве единицы измерения вероятности принята вероятность достоверного события. Вероятность невозможного события равна нулю. Вероятность любого случайного события обозначается P и изменяется в диапазоне от нуля до единицы: 0 ≤ P ≤ 1.

Вероятностью случайного события называется отношение числа n несовместимых равновероятных элементарных событий, составляющих событие, к числу всех возможных элементарных событий N:

Возникновение теории вероятностей как науки относят к средним векам и первым попыткам математического анализа азартных игр (орлянка, кости). Первоначально её основные понятия не имели строго математического вида, к ним можно было относиться как к некоторым эмпирическим фактам, как к свойствам реальных событий, и они формулировались в наглядных представлениях .

1.3 Применение теории вероятностей в жизни

Все мы в той или иной мере используем теорию вероятности, на основе анализе произошедших в нашей жизни событий. Мы знаем, что смерть во время автомобильной аварии боле вероятна, чем от удара молнии, потому что первое, к сожалению, происходит очень часто. Так или иначе мы обращаем на вероятность вещей внимание, чтобы спрогнозировать свое поведение. Но вот обида, к сожалению, не всегда человек может точно определить вероятность тех или иных событий.

Например, не зная статистики, большинство людей склонны думать, что шанс погибнуть в авиакатастрофе больше, чем в автомобильной аварии. Теперь же мы знаем, изучив факты (о которых, думаю, многие наслышаны), что это совсем не так. Дело в том, что наш жизненный «глазомер» иногда дает сбой, потому что авиатранспорт кажется значительно страшнее людям, привыкшим твердо ходить по земле. Да и большинство людей не так часто используют этот вид транспорта. Даже если мы и может оценить вероятность события верно, то, скорее всего, крайне неточно, что не будет иметь никакого смысла, скажем, в космической инженерии, где миллионные доли решают многое. А когда нам нужна точность, то мы обращаемся к кому? Конечно же, к математике.

Примеров реального использования теории вероятности в жизни множество. Практически вся современная экономика базируется на ней. Выпуская на рынок определенный товар, грамотный предприниматель наверняка учтет риски, а также вероятности покупки в том или рынке, стране и т.д. Практически не представляют свою жизнь без теории вероятности брокеры на мировых рынках. Предсказывание денежного курса (в котором точно не обойтись без теории вероятности) на денежных опционах или знаменитейшем рынке Forex дает возможность зарабатывать на данной теории серьезные деньги.

Теория вероятности имеет значение в начале практически любой деятельности, а также ее регулирования. Благодаря оценке шансов той или иной неполадки (например, космического корабля), мы знаем, какие усилия нам нужно приложить, что именно проверить, что вообще ожидать в тысячи километров от Земли. Возможности теракта в метрополитене, экономического кризиса или ядерной войны — все это можно выразить в процентах. А главное, предпринимать соответствующие контрдействия исходя из полученных данных. Любую деятельность любой сферы можно проанализировать, использую статистику, рассчитать благодаря теории вероятности и заметно улучшить.

Глава 2 Практическая часть 2.1 Монета в теории вероятностей.

Монета сточки зрения теории вероятностей имеет только две стороны, одна из которых называется «орел», а другая - «решка». Монету бросают, и она падает одной из сторон вверх. Никакие другие свойства математической монете не присущи.

Проведём опыт. Для начала, возьмем в руки монетку, будем ее бросать и записывать результат последовательно. В нашем случае бросание монетки - это испытание, а выпадение орла или решки - событие, то есть возможный исход нашего испытания (см. Приложение 2).

№ испытания	Событие: орел или решка	№ испытания	Событие: орел или решка	№ испытания	Событие: орел или решка

Проведя 100 испытаний орел выпал - 55, решка - 45. Вероятность выпадения орла в данном случае-0,55; решки - 0,45. Таким образом, мы показали, что теория вероятности в данном случае имеет место быть.

2.2 Решение задач по теории вероятностей в ОГЭ

Самое первое применение теории вероятностей, пришедшее на ум, это решение задач по данной теме, включенных в предстоящий экзамен по математике для 9 класса. Уместнее всего рассмотреть ключевые задачи по теории вероятности, которые идут под номером 9 в ОГЭ.

Формулы, используемые при решении задач:

P = , где m - число благоприятных исходов, n - общее число исходов .

Задание № 1. Монета брошена два раза. Какова вероятность выпадения одного «орла» и одной «решки»?

Решение: При бросании одной монеты возможны два исхода - «орёл» или «решка». При бросании двух монет - 4 исхода (2*2=4): «орёл» - «решка» «решка» - «решка» «решка» - «орёл» «орёл» - «орёл» Один «орёл» и одна «решка» выпадут в двух случаях из четырёх. Р(А)=2:4=0,5. Ответ: 0,5.

Задание № 2. Монета брошена три раза. Какова вероятность выпадения двух «орлов» и одной «решки»?

Решение: При бросании трёх монет возможны 8 исходов (2*2*2=8): «орёл» - «решка» - «решка» «решка» - «решка» - «решка» «решка» - «орёл» - «решка» «орёл» - «орёл» - «решка» «решка» - «решка» -«орёл» «решка» - «орёл» - «орёл» «орёл» - «решка» - «орёл» «орёл» - «орёл» - «орёл» Два «орла» и одна «решка» выпадут в трёх случаях из восьми. Р(А)=3:8=0,375. Ответ: 0,375.

Задание № 3. В случайном эксперименте симметричную монету бросают четырежды. Найдите вероятность того, что орел не выпадет ни разу.

Решение: При бросании четырёх монет возможны 16 исходов: (2*2*2*2=16): Благоприятных исходов - 1 (выпадут четыре решки). Р(А)=1:16=0,0625. Ответ: 0,0625.

Задание № 4. Определите вероятность того, что при бросании кубика выпало больше трёх очков.

Решение: Всего возможных исходов - 6. Числа большие 3 - 4, 5, 6 . Р(А)= 3:6=0,5. Ответ: 0,5.

Задание № 5. Брошена игральная кость. Найдите вероятность того, что выпадет чётное число очков.

Решение: Всего возможных исходов - 6. 1, 3, 5 — нечётные числа; 2, 4, 6 —чётные числа. Вероятность выпадения чётного числа очков равна 3:6=0,5. Ответ: 0,5.

Задание № 6. В случайном эксперименте бросают две игральные кости. Найдите вероятность того, что в сумме выпадет 8 очков. Результат округлите до сотых.

Решение: У данного действия — бросания двух игральных костей всего 36 возможных исходов, так как 6² = 36. Благоприятные исходы: 2 6 3 5 4 4 5 3 6 2 Вероятность выпадения восьми очков равна 5:36 ≈ 0,14. Ответ: 0,14.

Задание № 7. Дважды бросают игральный кубик. В сумме выпало 6 очков. Найдите вероятность того, что при одном из бросков выпало 5 очков.

Решение: Всего исходов выпадения 6 очков - 5: 2 и 4; 4 и 2; 3 и 3; 1 и 5; 5 и 1. Благоприятных исходов - 2. Р(А)=2:5=0,4. Ответ: 0,4.

Задание № 8. На экзамене 50 билетов, Тимофей не выучил 5 из них. Найдите вероятность того, что ему попадется выученный билет.

Решение: Тимофей выучил 45 билетов. Р(А)=45:50=0,9. Ответ: 0,9.

Задание № 9. В чемпионате по гимнастике участвуют 20 спортсменов: 8 из России, 7 из США, остальные из Китая. Порядок выступления определяется жребием. Найдите вероятность того, что спортсменка, выступающая первой, окажется из Китая.

Решение: Всего исходов 20. Благоприятных исходов 20-(8+7)=5. Р(А)=5:20=0,25. Ответ: 0,25.

Задание № 10. На соревнования по метанию ядра приехали 4 спортсмена из Франции, 5 из Англии и 3 из Италии. Порядок выступлений определяется жеребьёвкой. Найдите вероятность того, что спортсмен, выступающий пятым, будет из Италии.

Решение: Число всех возможных исходов - 12 (4 + 5 + 3 = 12). Число благоприятных исходов - 3. Р(А)=3:12=0,25. Ответ: 0,25 .

2.3 Практическое применение теории вероятностей. Определение температуры воздуха.

Можно утверждать наверняка, что каждый из нас хотя бы раз в день интересуется прогнозом погоды. Однако далеко не все знают, что за скромными числами температуры и скорости ветра стоят сложнейшие математические расчеты. Метеорология вообще и прогностическая метеорология в частности являются своего рода идеальной областью проявления неопределенности.

Эксперимент №1.

В течение 20 дней мы измеряли температуру воздуха на улице. Для вычисления вероятности того, что 21 сентября температура воздуха на улице будет выше +15 0 C (см. Приложение 1).

	Число и месяц	День недели	Температура воздуха
		воскресенье
		понедельник
		воскресенье
		понедельник
		воскресенье
		понедельник
ИТОГ: m = 20, n = 9, P = 9 / 20 = 0,45

Вывод: проведя вычисления делаем вывод, что так как вероятность меньше 0,5, то скорее всего 21 сентября на улице температура воздуха будет ниже 15 0 . Что подтверждается практически. Температура воздуха 21 сентября +13 0 .

Эксперимент №2.

В течение 15 дней мы измеряли температуру воздуха на улице. Для вычисления вероятности того, что 7 октября температура воздуха на улице будут ниже +10 0 C (см. Приложение 3).

	Число и месяц	День недели	Температура воздуха
		воскресенье
		понедельник
		воскресенье
		понедельник
		воскресенье
ИТОГ: m = 15, n = 12, P = 12 / 15 = 0,8

Вывод: проведя вычисления делаем вывод, что так как вероятность больше 0,8, то скорее всего 7 октября на улице температура воздуха будет ниже +10 0 . Что подтверждается практически. Температура воздуха 07 октября +7 0 .

Заключение

В ходе работы были изучены основные сведения о применении теории вероятности в жизни. Умение решать задачи по теории вероятности необходимо каждому человеку, так как возможность предсказать то или иное событие позволяет преуспеть во многих областях нашей деятельности.

В результате работы было выявлено:

Теория вероятностей - это огромный раздел науки математики и сфера его применения очень разнообразна. Перебрав множество фактов из жизни, и проведя эксперименты, с помощью теории вероятностей можно предсказать события, происходящие в различных сферах жизнедеятельности;

Теория вероятностей - это целая наука, которой, казалось бы, нет места для математики, - какие уж законы в царстве Случая? Но и здесь наука обнаружила интересные закономерности. Если подбросить монету, то нельзя точно сказать, какой стороной она ляжет вверх - гербом или цифрой. Но проведя испытания, оказывается, что при многократном повторении опыта частота события принимает значения, близкие к 0,5.

Теория вероятности имеет широкое применение: для прогнозирования погоды, для покупки исправных автомобилей, также для покупки исправных лампочек и разное другое. Мы провели два эксперимента, на прогнозирование погоды в определенное число и время. Тория вероятности действительно применяется не только для учебников, но и в повседневной жизни также может найти применение.

На примере данной работы можно сделать и более общие выводы: подальше держаться от всяких лотерей, казино, карт, азартных игр вообще. Всегда надо подумать, оценить степень риска, выбрать наилучший из возможных вариантов - это пригодится и в дальнейшей жизни. Таким образом, поставленная в работе цель выполнена, решены поставленные задачи и сделаны соответствующие выводы.

Список используемой литературы

1. Бородин А.Л. Элементарный курс теории вероятностей и математической статистики / А.Л. Бородин. - СПб.: Лань, 2004.

2. Клентак Л.С. Элементы теории вероятностей и математической статистики / Л.С. Клентак. - Самара: Издательство СГАУ, 2013.

3. Мордович А.Г. События. Вероятности. Статистическая обработка данных / А.Г Мордович, П.В Семенов. - М.: Мнемозина, 2004.

4. Открытый банк задания по математике ОГЭ [Электронный ресурс] // URL:

http://oge.fipi.ru/os/xmodules/qprint/index.php?theme_guid=5277E3049BBFA50A46567B64CE413F29&proj_guid=DE0E276E497AB3784C3FC4CC20248DC0 (дата обращения 10.09.2018).

5. Фадеева Л.Н. Теория вероятностей и математическая статистика / Л.Н. Фадеева, А.В. Лебедев; под ред. Фадеевой. - 2-е изд. - М.: Эксмо, 2010. - 496 с.

Приложения Приложение 1 Приложение 2 Приложение 3

М ногие люди используют теорию вероятностей регулярно. Особенно часто её применяют в своём деле предприниматели. Но практически никто не связывает с ней личные расчёты и продуманные действия. Теория вероятностей в жизни помогает избегать многих неприятностей, в том числе - потерь. Большинство бизнесменов владеют ею на практическом уровне. С другой стороны, нередко те, кому теория вероятностей должна, казалось бы, очень хорошо понятна, на самом де ле в ней - полные невежды. К слову, израильский учёный, Нобелевский лауреат Даниэл Канеман и его друг Амос Тверски доказали экспериментально: специалисты, имеющие математическое образование, по-настоящему не разбираются в теории вероятностей. Они не берут её во внимание даже в тех случаях, когда можно было бы избежать потерь или получить выгоду. И действуют точно так, как и лица, которые совсем не знакомы с данной теорией.

Для своего дела (в смысле своего бизнеса) теория вероятностей необходима. Её понимание и постоянное применение - й из основ успеха и эффективности в работе.

Теория вероятностей проста, если её не усложнять

Рассмотрим теорию вероятностей на очень простых примерах. Если у нас в ящике лежит 10 пронумерованных шаров с цифрами от 1 до 10, то вероятность вытянуть шар с числом 10 равна 10 процентам. Но более вероятней, что мы вытянем любое другое число от 1 до 9, а не самое большое (не 10), поскольку такая вероятность составляет 90 процентов. Вытянуть шар с самым большим числом из 10000 пронумерованных шаров уже слишком маловероятно. Скорее всего, мы вытянем любое другое число (не 10000). При 10 миллионах шарах вытянуть самое большое число (10000000) практически невозможно. Закономерным результатом будет вытягивание любого другого числа, но не самого большого. Приведённые примеры с шарами подвели нас к закону больших чисел. Он гласит:

Явления, вероятные при их малом числе, при большом количестве становятся закономерными, при очень большом - неизбежными.

В наших примерах вытянуть десятку из 10 шаров возможно, однако более вероятно, что мы вытянем любое другое число. Но по мере увеличения количества шаров вероятность вытягивания не самого большого числа всё более увеличивается и превращается при достижении большого числа шаров в закономерность, а при их огромном количестве - в неизбежность.

Закон больших чисел включает в себя несколько положений (несколько теорем). К уже известной Вам формулировке следует добавить ещё одну:

С увеличением числа вероятных явлений их средние величины стремятся стать постоянными и при большом количестве таковыми практически становятся.

Рассмотрим данное положение на примере с монетой. При подбрасывании монеты 10 раз её падение орлом или решкой кверху вероятно в соотношении и 5 к 5, и 6 к 4, и 3 к 7... Но по мере увеличения количества бросков это соотношение неумолимо будет приближаться к равенству (к постоянным средним величинам), то есть к соотношению 50% на 50%. При миллионе бросков получить даже соотношение 60% на 40% практически невозможно - оно будет очень близко к соотношению 50% на 50%. Некоторые люди полагают, что вероятность выпадения одной стороной монеты 100 раз подряд равна 1 проценту. И очень заблуждаются, поскольку такое событие слишком маловероятно: как один шанс из нескольких миллиардов.

Думаю, Вы поняли, что теория вероятностей действительно проста. Её положения с момента публикации (несколько веков назад) проверялись почти во всех государствах огромное количество раз. Особенно преуспели в этом студенты. Как правило, для проверки использовались монеты. И все убеждались в полном совпадении теории с практикой.

Применение теории вероятностей в своём деле

При оценке ситуации на рынке (в своей нише), в работе со статистическими данными неизбежно приходиться использовать теорию вероятностей - как правило, на практическом уровне. Но лучше, если Вы будете применять данную теорию, понимая её теоретическую основу. Ведь она действительно простая. Важно лишь понимать теорию вероятностей и применять осознанно. А ситуации, в которых её использование необходимо, возникают постоянно, особенно в бизнесе. Поэтому запомните две приведённые формулировки теории вероятностей. Они выделены выше красным цветом. Постарайтесь осознать их смысл! Это действительно для Вас очень важно!

В вебинаре мы не касались «жёлтых» тем типа "как выигрывать у казино " и "100% способ получить миллион без регистрации и SMS ".

Наоборот, были затронуты более серьёзные. Вот сам вебинар:

Например, в индустрии статистики больше денег, чем в торговле оружием, наркотиками и людьми вместе взятыми. Один малоизвестный английский учёный в 18 веке использовал статистику длительностей жизни (так называемые актуарные таблицы , составленные ещё Галлеем, который ещё и комету Галлея открыл) и основал бизнес, который сейчас стал целой индустрией, бизнесом №1 в мире. И вы тоже в нём участвуете каждый день, сознательно или нет, например, когда едете на работу.

Идея похожего математического аппарата используется в Индии: можно купить билетик у мафии и кататься в общественном транспорте бесплатно, а полученные вами штрафы оплатит мафия. Называется «хафта» и выгодно вам и мафии, но не государству.

Подробно разбирается механизм лотереи - как идёт распределение средств и как происходит игра на эмоциях, когда одного победителя показывают по телевизору, а миллионы проигравших - нет. Эта идея была почерпнута из выступления на TED об ошибочных ожиданиях .

Также описывается открытие закона больших чисел и его применение сейчас.

А глядя на карту преступности страны, можно легко увидеть, что в одних регионах в 3 раза меньше шансов стать жертвой преступления, чем в других. Сам термин «уровень преступности» - статистический, это количественная характеристика преступности, и стоит отметить, что когда такой подход к оценке преступности был впервые представлен в 1832 во Франции, он вызвал смятение из-за стабильности полученных данных.

Ещё темы, затронутые в вебинаре:

• как телеканалы типа ОРТ оценивают рейтинги телепрограмм,
• как серьёзное отношение к статистике помогло сделать японское экономическое чудо (и как это находит отражение в разных сериях «Назад в будущее»),
• повышение конверсии в бизнесе и SEO (сама конверсия может рассматриваться как вероятность),
• нормальное распределение на примере длины носов, и как всё, что выходит за 3 сигмы, становится объектом сказок и теле-новостей,
• как Google Translate использует статистику для определения языка текста.

Кстати, в анонсе вебинара использовался такой факт: в мае 2015 года Россия потеряла управление над космическим аппаратом «Прогресс». Как рассчитать, упадёт ли аппарат на сушу (или на конкретную страну). Сможете дать ответ? На наш взгляд, это отличный пример для иллюстрации геометрического подхода для расчёта вероятностей.

Вы можете помочь и перевести немного средств на развитие сайта

Методическая разработка урока

« Теория вероятности в жизни ».

Предмет: математика

Преподаватель: Ракитская В.Н.

Введение

План занятия

Методика проведения занятия

2.1.Организационный момент

2.2.Объяснение нового материала

2.3.Закрепление

2.4. Домашнее задание

2.5. Подведение итогов. Оценки за урок

Заключение

Введение .

Тема : «Теория вероятности в жизни» является одной из важных тем в разделе «Теория вероятности».

С целью реализации поставленных целей, мною был выбран урок -коллоквиум. Формы наглядностей на данном уроке выбраны такие, которые не только дополняют совестную информацию преподавателя, но и сами выступают содержательной информацией.

Методическая разработка по проведению урока - коллоквиума с применением различных методов обучения на каждом этапе урока окажет помощь в совершенствовании процесса обучения.

I. План занятия

По дисциплине «Математика» Специальность 080302 «Коммерция» для студентов 2 курса К группы

Дата проведения:

Тема: «Теория вероятностей в нашей жизни»

Эпиграф урока : «Можно и нужно для задач брать примеры из окружающей

жизни»

Цели:

1. Углубить и систематизировать знания по теме «Теория вероятности в нашей жизни»

2. Продолжить развитие умения действовать самостоятельно, планировать и реализовывать свою деятельность, вести контроль и самоконтроль.

3. Продолжить формировать стремление к глубокому усвоению изучаемого материала.

Время: 1 час

Тип урока: Комбинированный

Ход урока

Методы обучения

I . Организационный момент: 1.Взаимное приветствие

2.Проверка состава студентов

Беседа

II . Постановка целей и задач

III . Обобщение и систематизация учебного материала:

1.Доклады

2.Решение задач:

а)на классическое определение

б) на формулу Бернулли

Рассказ с элементами беседы

Решение задач

IV. Домашнее задание

Сочинение на тему: «Теория

V. Итоги урока

2. Методика проведения занятия .

2.1. Организационно - психологический момент. Мотивация.

2.1.1. Сообщение темы и целей урока.

Педагог приветствует студентов. Говорит, что сегодня они познакомятся c основными понятиями теории вероятностей, и рассмотрят, в каких областях применяется теория вероятностей.

2.1.2.Сообщение: Теория вероятности в жизни (историческая справка).

Как наука теория вероятностей зародилась в 17-ом веке. Возникновение понятия вероятности было связано как с потребностями страхования, получившего значительное распространение в ту эпоху, когда заметно росли торговые связи и морские путешествия, так и в связи с запросами азартных игр. Слово «азарт», под которым обычно понимается сильное увлечение, горячность, является транскрипцией французского слова hazard , буквально означающего «случай», «риск». Азартными называются те игры (карты, домино и т.п.), в которых выигрыш зависит главным образом не от умения игрока, а от случайности. Риск, играющий важную роль в этих играх, и приводит участников в необычайное состояние сильного увлечения и горячности. Азартные игры практиковались в ту пору главным образом среди знати, феодалов и дворян.

2.2. Объяснение нового материала.

Данная тема имеет широкий спектр межпредметных связей: медицина, азартные игры, промышленности, механика и другие науки.

Рассмотрим задачи на с применением классического определения вероятностей

Задачи:

№1

В колоде 52 карты, их перемешивают, наугад вынимают 3-й карты.

Какова вероятность, что выпадут 3, 7, туз?

Ответ: Р(А)=0,0029 №2

Карточка «Спортлото» содержит 36 чисел. В тираже участвуют 5 чисел. Какова вероятность того, что верно будет угадано 4 числа?

Ответ: Р(А)=0,00041

2) Вокруг нас происходит очень много событий, исход которых предсказать заранее невозможно. Например, подбрасывая монету, мы не знаем, какой стороной она упадет. Стреляя однотипными снарядами без изменения наводки орудия, в одну точку попасть невозможно. Производя повторные высокоточные (прецизионные) измерения, например, скорости света или очень больших расстояний, обычно получают лишь приблизительно равные, но разные результаты. Не возможно абсолютно точно" предсказать как объемы продаж товаров за фиксированный промежуток времени, так и сумму доходов, получаемых от реализации последних.

Все эти эксперименты производятся в одинаковых условиях, а исходы их различны и непредсказуемы. Такие эксперименты и исходы называются случайными.

Примерами случайных событий являются: соотношение курсов валют; доходность акций; цена реализованной продукции; стоимость выполнения больших проектов; продолжительность жизни человека; броуновское движение частиц, как результат их взаимных соударений и многое другое. Случайность и потребность в консолидации усилий по борьбе со стихией (природы, рынка и т.д.), точнее создание структур для возмещения неожиданного ущерба за счет взносов всех участников, породила теорию и институты страхования. При этом интуитивно ясно, Что случайные явления, происходящие даже с однотипными объектами, могут качественно отличаться друг от друга.

Например, продолжительности жизни в разных странах и в разные эпохи могут принципиально отличаться друг от друга. Первобытные люди жили около 30-40 лет, даже в России за последние годы она подвергается значительным изменениям, то

поднималась до 70 лет, затем начала значительно падать, более того, она различается на 10-15 лет для мужчин и женщин.

Не состоятельно было бы думать, что какие древние полководцы, как Александр Македонский или Дмитрий Донской, готовясь к сражению, уповали только на доблесть и искусство воинов. Несомненно, они на основании наблюдений и опыта военного руководства умели как-то оценить вероятность своего возвращения со щитом или на щите, знали, когда принимать бой, когда уклониться от него. Они не были рабами случая, но вместе с тем они были еще очень далеки от теории вероятностей. Позднее,с опытом, человек все чаще стал взвешивать случайные события, классифицировать их исходы как невозможные, возможные и достоверные.

Теорию вероятностей нередко называют «наукой о случайном». На многих примерах можно убедиться в том, что массовые случайные явления тоже имеют свои закономерности, знание которых можно успешно использовать в практической деятельности человека. Например: суммы, выручаемые от реализации товаров на рынке, во многом диктуются случаем - от платежеспособного спроса населения до поведения конкурентов и умения привлечь клиентов.

Задачи на классическое определение вероятности.

№1

Студент знает ответы на 20 теоретических вопросов из 30 и может решить 30 задач из 50предлагаемых на зачете. Какова вероятность того, что студент полностью ответит на билет, который состоит из двух теоретических вопросов и одной задачи?

Ответ: Р(А)=0,23

№2

В партии из 50 изделий 10 бракованных. Для выборочного контроля отобрано 5 изделий.

Какова вероятность того, что среди отобранных изделий бракованными окажутся 2?

Ответ: Р(А)= 0,21

На развитие теории вероятностей оказали влияние более серьезные потребности науки и запросы практики, в первую очередь страховое дело, начатое в некоторых странах еще в 14-ом веке. В 16 - 17-ом веках учреждение страховых обществ и страхование судов от пожара распространилось во многих европейских странах. Азартные игры были для ученых только удобной моделью для решения задач и анализа понятий теории вероятности.

В начале 18-ого века Якоб Бернулли, развивая идеи Гюйгенса, разработал в своей книге «Искусство предложений», посмертно опубликованной в 1713г., основы комбинаторики как аппарата для исчисления вероятностей - «теорему Бернулли», являющуюся важным частным случаем так называемого «закона больших чисел», открытого в середине прошлого столетия П.Л. Чебышевым. Благодаря теореме Бернулли теория вероятностей шагнула далеко за пределы вопросов азартных игр и применяется теперь во многих областях практической жизни и человеческой деятельности.

Задачи по формуле Якоба Бернулли.

№1

Вероятность того, что образец бетона выдержит нормативную нагрузку, равна 0,9.

Какова вероятность того, что из 7 образцов испытание выдержат ровно 5? Ответ: Р 7 ,5=0,124

№2

Вероятность заболевания гриппом во время эпидемии равна 0,4. Какова вероятность того, что из 6 сотрудников фирмы заболеют ровно 4? Ответ: Рб,4= 0,138

№3

Определить вероятность того, что в семье, имеющей 5 детей, будет Здевочки и 2 мальчика.

Вероятность рождения мальчика и девочки предполагаются одинаковыми. Ответ: Ps ,3= 0,31

Итак, р азвитие естествознания и техники точных измерений, военного дела и связанной с ним теорией стрельбы, учение о молекулах и кинетической теории газов ставили перед учеными конца 18-ого и начала 19-ого века все новые и новые вые задачи из теории вероятностей. Одной из них была разработка теории ошибок измерений. Этой проблемой занимались многие математики, в том числе Котес, Симпсон, Лагранж, Лаплас.

В настоящее время теория вероятностей продолжает развиваться в тесном контакте с развитием техники и разных ветвей современной теоретической и прикладной математики.

Домашнее задание: Сочинение на тему: «Теория вероятности в нашей жизни» или составить задачи на применение теории вероятности в жизни

Подведение итогов . Оценки за урок.

Заключение

Данная методика проведения урока коллоквиума помогает реализовывать поставленные цели и задачи:

Прививать положительное отношение к знаниям;

Развивать контроль и самоконтроль;

Обобщать и систематизировать знания по разделу «Теория вероятности в жизни»

Обрабатывать вычислительные навыки при решении задач;

Активизировать умственную деятельность на протяжении всего урока;

Прививать интерес к дисциплине;

Пополнять словарный запас.

Наиболее важные характеристики распределений вероятностей в финансах

Введение 3

Основные подходы к определению теории вероятности 4

Основные правила теории вероятностей 5

Дискретные и непрерывные случайные переменные 7

Заключение 9

Список литературы 10

Введение

Вероятность - это мера того, что какое-либо случайное событие произойдет. Вероятность может принимать значения от О (невозможное событие) да 1 (достоверное событие). Распределения вероятностей - это математическая модель вероятности наступления случайных событий.

Теория вероятностей играет важную роль в финансах, поскольку практически во всех случаях результаты принятых финансовых решений неопределенны.

Цель данной работы – ознакомиться с основами теории вероятностей, затем ознакомимся с правилами расчета вероятностей, а так же выделить несколько распределений вероятностей и примеры их использования.

Основные подходы к определению теории вероятности

Классический, или априори, подход к вероятности

Этот подход применяется, когда возможные неопределенные результаты известны и равновероятны. При помощи простой логики можно определить вероятность каждого исхода.

Эмпирический подход

Однако в финансах, как и во многих других сферах, мы не всегда можем полагаться на точность процесса при определении вероятностей.

Этот подход анализирует историческую информацию с целью определения вероятности наступления событий в будущем.

Кроме того этот подход позволяет на основании исторических данных выдвигать предположения относительно распределения вероятностей будущей рентабельности активов. Вероятность наступления одного события имеет значение от 0 до 1, а сумма вероятностей всех событий должна равняться единице.

Субъективный подход

Существует также и третий подход к теории вероятностей, известный как субъективный подход. Согласно этому подходу вероятность определяется как степень уверенности в наступлении того или иного события.

Субъективная вероятность применяется при решении многих проблем в бизнесе, где вероятность не может быть выведена при помощи логики, либо недостаточно эмпирических данных, на основании которых можно оценить вероятность. Например, субъективная вероятность включается в прогнозирование прибылей компании инвестиционным аналитиком. Она используется также в некоторых методах расчетов ожидаемого дохода от инвестиций.Эти два подхода являются наиболее распостранеными и часто встречаемыми.

Основные правила теории вероятностей

Вне зависимости от подхода к теории вероятностей применяется несколько формальных правил. Применимость каждого из правил зависит от того: 1) имеем ли мы дело с отдельным событием, в таком случае результаты соотносятся только с этим событием;

2) имеем ли мы дело с комбинацией нескольких событий, например изменениями индексов FTSE 100 и S&P 500;

3) являются ли совместные события независимыми или взаимоисключающими.

Эти правила - это правила сложения и умножения вероятностей.

Правило сложения применяется в случае, если мы хотим узнать вероятность того, что событие А или В случится, и если мы хотим узнать, являются ли события А и В взаимоисключающими.

Правило умножения используется для нахождения вероятности одновременного наступления событий А и В. В этом случае нужно также знать, являются ли события А и В независимыми друг от друга.

Правило сложения применительно к взаимоисключающим событиям.

Правило сложения для взаимонеисключаюших событии :

Если результаты испытаний не являются взаимоисключающими, то применяется общее правило сложения вероятностей, которое можно представить в общем виде:

Объяснением этому правилу служит то, что некоторые события могли привести к результату А, некоторые - к результату В, а некоторые - и к А и к В, поскольку А и В не исключают друг друга. Таким образом, если мы хотим узнать вероятность наступления А или В, мы должны вычесть из суммы результаты, которые приводят к А и В одновременно, поскольку иначе пересечение будет сосчитано дважды - один раз как часть А и другой - как часть В.

Правило умножения независимых событий :

Два события считаются независимыми в теории вероятностей, если наступление события А никоим образом не сказывается на вероятности наступления события В. Таким образом,

Две переменные считаются независимыми, если обладают ковариацией друг с другом, равной нулю. Например, если два фондовых индекса не влияют друг на друга своими изменениями, то их ковариация равна нулю, и, следовательно, они независимы. Однако следует отметить, что ковариация между основными индексами обычно отличается от нуля.

Правило умножения применительно к зависимым событиям. Если события не являются независимыми, то вероятность наступления А и В определяется произведением вероятностей наступления события А (РХА)) и условной вероятности наступления события В при условии наступления А.

Дискретные и непрерывные случайные переменные

Случайная переменная - это такая переменная, поведение которой неопределенно. А поскольку поведение неопределенно, то мы можем только приписать вероятности возможным значениям таких переменных. Таким образом, случайная переменная определяется ее распределением вероятностей и возможных результатов.

Дискретные случайные переменные - это те, которые имеют конечное число возможных результатов.

Примерами дискретного распределения являются биномиальное и триномиальное распределения. Подбрасывание монеты приводит к биномиальному распределению результатов, поскольку результат может быть либо "орлом", либо "решкой". Цены активов могут падать, расти или оставаться неизменными, что приводит к триномиальному распределению, поскольку могут быть три вида результатов - рост, падение и отсутствие изменений.

Непрерывные случайные переменные - это такие случайные переменные, которые могут принимать бесконечное количество значений. Например, скорость, время, расстояние, рентабельность активов. Единица измерения может здесь представлять собой бесконечно малую величину. Для примера рассмотрим доход от какой-либо ценной бумаги. Количество возможных значений доходности может быть бесконечно велико. Например, изменение цены актива со 105 единиц до 109 даст доходность, равную 3,8% или 3,81%, или 3,8095% в зависимости от количества знаков после запятой, допускаемого нами при измерении доходности. В этих обстоятельствах нет никакого смысла в попытках нахождения вероятности значения доходности равной, скажем, 3,81%. Имеет смысл только нахождение вероятности того, что случайная переменная примет значение на каком-то определенном интервале, скажем, между 3,81% и 3,82%.

Именно эти величины являются наиболее важными при изучении теории вероятностей в финансах.

Заключение

Таким образом, из всего вышесказанного можно сделать вывод о том, что распределение вероятностей в финансовой науке очень важно и необходимо, ведь именно с ее помощью можно рассчитать вероятность наступления того или иного финансового случая.

Список литературы

Боровков, А. А. «Теория вероятностей», М.: Наука, 1986.

Колмогоров, А. Н. «Основные понятия теории вероятностей», М.: Наука, 1974.

Мацкевич И. П., Свирид Г. П. «Высшая математика. Теория вероятностей и математическая статистика», Мн.: Выш. шк., 1993.

Прохоров Ю. В., Розанов Ю. А. «Теория вероятностей», - М.: Наука, 1967.

Ширяев, А. Н. «Вероятность», Наука. М.: 1989.