В.И. Дихтяр
КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
В НАУКЕ И ОБРАЗОВАНИИ
Разделы презентаций
- Разное
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Москва 201 6 Российский университет дружбы народов Институт гостиничного
Содержание
- 1. Москва 201 6 Российский университет дружбы народов Институт гостиничного
- 2. G. Zaltman “How Customers Think” Представляя нам
- 3. Теория вероятностейНеопределенности, случайные Δ, ω и явления
- 4. Терминологияω детерминированное: причина → следствие (единственное, определенное)
- 5. (Случайное) ωА ≠ детерминированноеОсобенности модели: Неопределенность исхода
- 6. ПримерыБросание монеты и игрального кубикаИзвлечение карты из
- 7. Действия над {ω} А B -
- 8. ОпределенияА и В несовместны: не могут произойти
- 9. Вероятность p(А) – числовая характеристика АРавновозможные ω
- 10. Определение вероятностиp(A) = m(A) / N1. 0
- 11. А не зависит от В, если p(А|В)
- 12. Математическое ожидание MXпроизвольной конечной случайной величины X m
- 13. MIq_307Свойства:1. Мс = с Мс =
- 14. MIq_307M(X – MX) = MX – M(MX)
- 15. MIq_307 Дисперсия Случайная величина распределена по закону
- 16. MIq_307Среднеквадратичное отклонение σ2(x) σx2 стандартное отклонение
- 17. MIq_307не меняет дисперсии Случайная величинаназывается стандартизованной (по отношению к X ) или просто стандартизацией XСтандартизация X
- 18. MIq_307СвойстваrX,Y = M(X*Y*)rX,Y = rX*,Y* т.к.
- 19. Используемые символы
- 20. Скачать презентанцию
G. Zaltman “How Customers Think” Представляя нам видимые и невидимые миры, ни искусство, ни наука не стоят на месте. Не имеет права «застыть» и маркетинг, ибо он является одновременно и искусством,
Слайды и текст этой презентации
Слайд 1Москва
2016
Российский университет дружбы народов
Институт гостиничного бизнеса и туризма
В НАУКЕ И ОБРАЗОВАНИИ
Слайд 2G. Zaltman “How Customers Think”
Представляя нам видимые и невидимые
миры, ни искусство, ни наука не стоят на месте.
Не
имеет права «застыть» и маркетинг, ибо он является одновременно и искусством, и наукой. 
Слайд 3Теория вероятностей
Неопределенности, случайные Δ, ω и явления (Ẽ , Ḿ,
гостеприимство..)
[random phenomenon]
Азартные игры природа сл. ω
Ž (простые ω)
вероятности более сложных их проявлений ![Теория вероятностейНеопределенности, случайные Δ, ω и явления (Ẽ , Ḿ, гостеприимство..) [random phenomenon]Азартные игры природа сл.](/img/thumbs/01e1a6de109d9a5d36b85a24c0effd9b-800x.jpg "Москва
201 6
Российский университет дружбы народов Институт гостиничного Теория вероятностейНеопределенности, случайные Δ, ω и явления (Ẽ , Ḿ, гостеприимство..)")
Слайд 4Терминология
ω детерминированное: причина → следствие (единственное, определенное)
случайное ω
: исход непредсказуем (зависит от случайных факторов)
опыт действие: результат
неизвестенэксперимент ≡ ∑ ≡ один или несколько опытов
элементарное событие ϖ – возможный результат эксперимента, исход
Ω = {ϖ} – пространство элементарных событий
событие А = {ϖ 1, …, ϖ n} Ω
Слайд 5(Случайное) ωА ≠ детерминированное
Особенности модели:
Неопределенность исхода единичного ∑:
А
наступает или не наступает
Возможность неограниченного повторения в одинаковых условиях
Стабилизация относительной
частоты ω
Слайд 6Примеры
Бросание монеты и игрального кубика
Извлечение карты из колоды
Извлечение шаров из
урны
Розыгрыш лотереи
Выбор клиента при опросе
Будущая цена акции
Банкротство банка
Слайд 7Действия над {ω}
А B - В следует из
А:
В происходит всегда, когда происходит А
A + B сумма:
А В (или)AB произведение : А В (и)
Слайд 8Определения
А и В несовместны: не могут произойти одновременно
Ā противоположно А:
не произошло А
А достоверно: происходит всегда
А невозможно: не наступает никогда
Полный
набор событий: несовместны и их сумма есть достоверное ω
Слайд 9Вероятность p(А) – числовая характеристика А
Равновозможные ω (одинаковые шансы)
симметрия
N = число ϖ
(никакие два не могут наступить одновременно)
Исход
благоприятен для A ≡ A следует из исходаm(A) – число благоприятных исходов для А
Классическое определение вероятности
Слайд 10Определение вероятности
p(A) = m(A) / N
1. 0 ≤ p(A) ≤
1 ( m(A) < N )
2. А и В –
несовместны p(A+B) = p(A)+p(B)
3. {A1, A2, ....., Ak } образуют полный набор
p(A1) + p (A2) + ..... + p(Ak) = 1
Слайд 11А не зависит от В, если p(А|В) = p(А)
А и
В независимы p(АВ) = p(А)p(В)
А1, А2, ..., Аn независимы
в совокупности p(А1А2… Аn) = p(А1)p(А2)…p(Аn)
Независимость
Слайд 12Математическое ожидание MX
произвольной конечной случайной величины X
m = X1p1 +
X2p2 + … + Xn pn=
конечной случайной величины
характеризует среднее значение
MIq_307
Слайд 14MIq_307
M(X – MX) = MX – M(MX) = MX -
MX = 0
Центрированная Y = X – MX, при MY
= 0 Свойство 6
Для независимых случайных величин pij = pi qj
Свойство 5
Слайд 16MIq_307
Среднеквадратичное отклонение σ2(x) σx2
стандартное отклонение X
Свойства:
DX
0
D(cX) = c2DX
D(X + c) = DX; D(aX
+b) = a2DXD(X + Y) = DX + DY (X и Y независимы)
DX = MX2 – (MX)2
Слайд 17MIq_307
не меняет дисперсии
Случайная величина
называется стандартизованной (по отношению к X
) или просто стандартизацией X
Стандартизация X
Слайд 18MIq_307
Свойства
rX,Y = M(X*Y*)
rX,Y = rX*,Y* т.к. MX* = MY*
= 0, DX* = DY* = 1
rX,Y ≤
1 X и Y независимы rX Y= 0
коэффициент корреляции равен 1 ≡ случайные величины линейно зависимы rX,Y = 1 Y = aX +b
