Guest
Понять смысл переоценки гипотез нам поможет Иван Васильевич Грозный, которой снова сменил профессию и стал директором завода. Он знает, что сегодня 1-й цех отгрузил на склад 4000, а 2-й цех – 6000 изделий, и приходит удостовериться в этом. Предположим, вся продукция однотипна и находится в одном контейнере. Естественно, Иван Васильевич предварительно подсчитал, что изделие, которое он сейчас извлечёт для проверки, с вероятностью будет выпущено 1-м цехом и с вероятностью – вторым. Но после того как выбранное изделие оказывается стандартным, он восклицает: «Какой же классный болт! – его скорее выпустил 2-й цех». Таким образом, вероятность второй гипотезы переоценивается в лучшую сторону , а вероятность первой гипотезы занижается. И эта переоценка небезосновательна – ведь 2-й цех произвёл не только больше изделий, но и работает в 2 раза лучше! Формула полной вероятности. Вы скажете, чистый субъективизм? Отчасти – да, более того, сам Байес интерпретировал апостериорные вероятности как уровень доверия. Однако не всё так просто – в байесовском подходе есть и объективное зерно. Ведь вероятности того, что изделие будет стандартным (0,8 и 0,9 для 1-го и 2-го цехов соответственно) это предварительные (априорные) и средние оценки. Но, выражаясь философски – всё течёт, всё меняется, и вероятности в том числе. Вполне возможно, что на момент исследования более успешный 2-й цех повысил процент выпуска стандартных изделий (и 1-й цех снизил), и если проверить большее количество либо все 10 тысяч изделий на складе, то переоцененные значения окажутся гораздо ближе к истине. Кстати, если Иван Васильевич извлечёт нестандартную деталь, то наоборот – он будет больше «подозревать» 1-й цех и меньше – второй. Предлагаю убедиться в этом самостоятельно. Задача СУНЦ МГУ. На склад поступило 2 партии изделий: первая – 4000 штук, вторая – 6000 штук. Средний процент нестандартных изделий в первой партии 20%, во второй – 10%. Наудачу взятое со склада изделие оказалось нестандартным. Найти вероятность того, что оно: а) из первой партии, б) из второй партии. Условие отличается двумя буквами, которые я выделил жирным шрифтом. Задачу можно решить с «чистого листа», или воспользоваться результатами предыдущих вычислений. В образце я провёл полное решение, но чтобы не возникло формальной накладки с Задачей № 5, событие «наудачу взятое со склада изделие будет нестандартным» обозначено через Контроль. Аналогично вероятности изготовления бракованной лампы для соответствующих заводов. По формуле полной вероятности это – вероятность того, что купленная лампа окажется с браком. Шаг второй. Пусть купленная лампа оказалась бракованной (событие произошло). По формуле Байеса вероятность того, что купленная бракованная лампа изготовлена вторым заводом. Ответ: Нужен профессиональный репетитор ЕГЭ. Теорема. Формула неполной вероятности. Следствием формул сложения и умножения вероятностей являются формула полной вероятности и формула Байеса. Разбор задачи, связанной с U-образной трубкой, из демонстрационного варианта вступительной работы по физике для поступающих в 8 класс Московской гимназии 1543 на Юго-Западе. Смотрите видео онлайн. Экзаменационная работа по математике в школу №1543 за 2025 год. Вычислите: 1543 (49504 – 48212 : 68) Решите уравнение: х : 988 = 74100 Решите задачу с пояснениями. От Клина до Москвы 90 км. На полпути между Клином и Москвой находится деревня Простоквашино. Как поступить в 1543? Разбор задач 2025 года. Задача 6. Дворник Путина Юлия Романцова наняла детям репетитора. А Вы тоже? Математическая статистика. Дискретный вариационный ряд. Интервальный ряд. Мода, медиана, средняя Показатели вариации. Формула дисперсии, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации. Асимметрия и эксцесс эмпирического распределения. Статистические оценки и доверительные интервалы. Оценка вероятности биномиального распределения. Оценки по повторной и бесповторной выборке Статистические гипотезы. Проверка гипотез. Примеры ДВИ в МГУ. Гипотеза о виде распределения Критерий согласия Пирсона. Группировка данных. Виды группировок. Перегруппировка. Общая, внутригрупповая и межгрупповая дисперсия. Аналитическая группировка. Комбинационная группировка Эмпирические показатели. Как вычислить линейный коэффициент корреляции? Уравнение линейной регрессии. Проверка значимости линейной корреляционной модели. Модель парной регрессии. Индекс детерминации. Нелинейная регрессия. Виды и примеры решений. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена Коэф. корреляции Фехнера. Уравнение множественной линейной регрессии. Как решить систему ДУ операционным методом? Теория вероятностей: Не нашлось нужной задачи? Сборники готовых решений. Не получается пример? Задайте вопрос на форуме. Основы теории вероятностей Задачи по комбинаторике Задачи на классическое определение вероятности Геометрическая вероятность Задачи на теоремы сложения и умножения вероятностей Зависимые события Формула полной вероятности и формулы Байеса Независимые испытания и формула Бернулли Локальная
