Introduccin

1) Calcolo de las probabilidades :

Discipline que concurre analizar a los fenmenos y a las cantidades aleatorias, construyendo de un modelo.

 

2) junto :

La coleccin de objetos, realiza o se separ, los elementos de los refranes.

 

3) particin de junto :

El bosquejo de una clase de sottosets no vacia que cubra la totalidad entera sin superposiciones.

 

4) principio fundamental del clculo del combinatorio :

Si un procedimiento se puede observar de variasmaneras de n ₁, y si, despus de este procedimiento, un segundo procedimiento se puede observar de variasmaneras de n ₂, y si, despus de este segundo procedimiento un tercer procedimiento se puede observar de variasmaneras de n ₃, y por lo tanto va ; entonces el nmero de las maneras de las cuales el procedimiento que puede ser observado en la orden indicada est

n₁ * n₂ * n₃ *.... * n_n.

 

5) disposiciones :

Los grupos se oponen la orden obtenida a usted que toma en una orden m de los datos en N. Puede ser calculado directamente usando el principio fundamental del clculo del combinatorio equivalente a

 

6) permutaciones :

Agrupa el nmero de las permutaciones que las rdenes obtenidas a usted que toma en objetos de una orden de los datos N en el N. son n !.

 

7) permutaciones con repeticiones :

Hay de las permutaciones en las cuales algunos objetos son iguales en medio ellos y por lo tanto no da el lugar a las permutaciones distinguidas, en este caso es necesario dividirse para el nmero de las disposiciones que cada uno de estos objetos invlidos.

 

8) escribe el valor del coeficiente binomial :

Ha donde est inmediatamente el multiplicarse el numerador obtenido para el nmero natural ms pequeo parndose al nmero dado de la diferencia entre 9 y 4 crecientes de 1.

 

9) declara un teorema mucho con respecto a beneficio el coeficiente binomial :

a condicin de que a = b c

 

10) combinaciones :

Los grupos no ordenan obtenido a usted que toma objetos de m en N, su nmero son iguales al coeficiente binomial

 

11) experimento accidental :

El procedimiento de la observacin del estado final en el subordinado del sistema al experimento, que supone ripetibile infinitamente un nmero de veces con las mismas modalidades de la ejecucin.

 

12) con el universal o el espacio de muestra :

Con todos los posibles l le resulta de un experimento accidental.

 

13) acontecimiento :

Est con de resulta a usted.

 

14) acontecimientos incompatibles :

Dos acontecimientos son incompatibles si su interseccin es un acontecimiento imposible, eso son los acontecimientos no tienen produccin a usted en campo comn.

 

15) axiomas del fundamental de Kolmogorov :

a)    P(A) es un nmero positivo o nulo.

b)    el acontecimiento seguro tiene probabilidad unitaria.

c)    si 2 acontecimientos son incompatibles, la probabilidad de la unin del acontecimiento es igual a la suma de las probabilidades de los solos acontecimientos P(AB) = P(A) P(B)

 

16) frecuencia relativa :

Bosquejo del Relazioneship entre el nmero del n(A) de las pocas en de el cual un elemento tiene s mismo como resultado con a y el nmero n de las pruebas del esperimento .

 

17) definicin clsica de la probabilidad :

La probabilidad de un acontecimiento a es el Relazioneship entre las posibles resulta a usted favorable al acontecimiento al n(A) y el nmero los posibles resulta a usted n

18) si 0 est con el un P(0) = 0 vacos :

19) probabilidad condicionada :

Si a y B son 2 acontecimientos de un espacio de muestra S con P(B) 0, la probabilidad condicionada de mirar B se define, y se indica con P(A|B), el significado de Relazioneship con el ci que la probabilidad que est ocurrido el acontecimiento a, una vez que se haya ocurrido eso el acontecimiento de B se da del Relazioneship de la probabilidad de la interseccin y de la probabilidad del acontecimiento de B

 

20) caracterstica de la probabilidad condicionada :

a)    P(A|B) es un nmero positivo

b)    P(S|B) = 1

c)    Si a y B es el incompatibili entonces P(A B de los acontecimientos | M) = P(A|M) P(B|M)

 

21) estadstico acontecimientos independientes  :

Dos acontecimientos dicen estadstico a independent si eguaglianza de la verificacin P(AB) = P(A) * P(B).

 

22) caracterstica de los acontecimientos independientes :

a)    P(A B) = P(A) P(B) - P(A)*P(B)

b)    tambin a y B son independientes

c)    si a, B, C es acontecimientos independientes, tambin a y l estn A.C.

d)    si a, B, C es acontecimientos independientes, tambin a y B C l son

 

23) teorema del total de la probabilidad :

La probabilidad de un acontecimiento de B definido en un espacio de muestra S se puede expresar en el trmino de las probabilidades condicionadas que consideran una particin de S.

P(B) = P(A₁)*P(B|A1)....... )*p(bde P(A_m|A m)

 

24) teorema de Bayes :

Es un teorema til en todos esos casos en los cuales haya un espacio de muestra del partizionato y a cada particin una probabilidad es asociada y la probabilidad se desea como ejemplo para ser sabida de el cual el pedazo producido de la mquina de B tenga tambin la caracterstica tpica a.

 

25) Pruebas De Bernoulliane :

Bosquejo con de pruebas, entre el independent, en quienes hay 2 solos unos resultan posible a usted.

 

26) probabilidades del tener K tenida xito en una orden de los datos :

p^kq^{n - k}

 

27) probabilidades tenidas xito del tener K en una cualquier orden :

 

28) acontecimiento raro :

Un acontecimiento dice raro si verificacin con una probabilidad mucho menor de edad de 1.

 

29) teorema de Poisson :

Concurre a nosotros cuantificar la probabilidad fcil a la cual ocurre una los tiempos de k un acontecimiento raro, en el hecho que es n el nmero de las pruebas y del p la probabilidad del acontecimiento raro a. De tal manera es simplificado yo la utiliza del frmula de Bernoulli.