Друзья! Теория вероятностей - это случайные функции и их распределения. Самым важным из них является нормальное. Об этом и пойдет речь в сегодняшней лекции. А как у вас с теорией вероятностей? Насколько далеко продвинулись? Что получается, а что не очень?
Учусь в ВУЗе на втором курсе пока что не проходил статистику и теор вер. Только в четвертом семестре. Но с нормальным распределением сталкивались в МКТ по физике.
@@ВикторИванов-ю7ютоже хотел про это комментарий оставить. Просто банально забыл 1/4 написать, на самом деле она там должна быть , но на ответ это не повлияло)
Мне кажется сейчас самая лучшая пора пополнить серию видео по высшей математике и математическому анализу, как первокурсник очень рад был бы изучать материал с вами!
Спасибо большое за ваши видео и интересные лекции! Сейчас готовлюсь к ЕГЭ, думаю поступать на мех мат. Вы многим очень помогаете! Продолжайте в том же духе.
Мы со студентами сами создаём задачи на основе формул математиков. И Я сначала рассказываю биографию математика, его детство и мышление и только потом раскрываю его формулу, согласно картине его мира.
Красовский Павел Станиславович (ДВГУПС), нам объяснял, что модель (функция) изменения прочностных характеристик элементов конструкции изготавливаемых на бетонном заводе подподает под действие нормального закона распределения.
В Английских школах в 12 классе (это предпоследний класс) это тоже изучают, причем потому что у нас на всех тестах и экзаменах можно пользоваться калькуляторами, то у нас в задачах дисперсии и средние значения редко бывают целыми. Тут еще изучают такие вещи как распределение Пуассона, а также биномиальное распределение и производящие функции вероятностей.
Можно посмотреть на это более практично и обойтись без интегралов. Если понимать, что среднее выборки имеет нормальное распределение с матожиданием, как у случайной величины, и среднеквадратическим отклонением, уменьшенным в корень из размера выборки раз, в данном случае в 4 раза, то можно увидеть, что матожидание должно лежать между 1 и 5, при этом быть в 4 раза ближе к 1, чем к 5, то есть быть равным 1,8.
Грубо, наверное, говорить, что это мат. статистика, всё-таки это была больше лекция по теории вероятности, ибо в статистике как правило, даже для нахождения той же случайной величины, необходимо делить на полную вероятность, то-есть величины не являются нормированными. А в теории вероятности априори предполагают нормировку на 1, то есть на полную вероятность. Так введение неплохое, но, думаю, стоит разграничивать тер. вер. и мат. статистику.
Что бы обозначть, что интеграл от 5-m до беск. находится с права от m. Иначе, нельзя было бы, так ловко, поменять пределы ингегрирования, полагаясь на симметрию распределения.
Друзья! Теория вероятностей - это случайные функции и их распределения. Самым важным из них является нормальное. Об этом и пойдет речь в сегодняшней лекции. А как у вас с теорией вероятностей? Насколько далеко продвинулись? Что получается, а что не очень?
Учусь в ВУЗе на втором курсе пока что не проходил статистику и теор вер. Только в четвертом семестре. Но с нормальным распределением сталкивались в МКТ по физике.
Очень интересно,т.к. нужно в физике для счета погрешностей
Учусь на первом курсе
А куда 1/4 делась из знаменателя вынесенной постоянной (где 1 / на корень из 2 на пи) во втором интеграле?
@@ВикторИванов-ю7ютоже хотел про это комментарий оставить. Просто банально забыл 1/4 написать, на самом деле она там должна быть , но на ответ это не повлияло)
Мне кажется сейчас самая лучшая пора пополнить серию видео по высшей математике и математическому анализу, как первокурсник очень рад был бы изучать материал с вами!
А еще жду ваш 10и часовй стрим по интегралам, с производными очень понравилось
Кокнуло в феврале, снова кокнуло в октябре
Слушал его курс по комбинаторике на курсере. Топовый мужик
Какой позитив! Полный восторг!
Спасибо большое за ваши видео и интересные лекции! Сейчас готовлюсь к ЕГЭ, думаю поступать на мех мат. Вы многим очень помогаете! Продолжайте в том же духе.
Мы со студентами сами создаём задачи на основе формул математиков. И Я сначала рассказываю биографию математика, его детство и мышление и только потом раскрываю его формулу, согласно картине его мира.
Карсис! За Райгородского лайк не глядя!
Обожаю лекции этого дядьки)) он шикарен. Прям увлекает)
Я ТРЕБУЮ ПРОДОЛЖЕНИЯ БАНКЕТА. 😀😀😀👍👍👍 Ай да Павликов, ай да Райгородский, ай да хорошие ребята. РЕСПЕКТ и УВАЖУХА Вам за старание и работу
Спасибо за лекцию Тамби
Каждому бы такого преподавателя.
Спасибо за интересную мини-лекцию.!
требуем 1.5 часовую версию
Красовский Павел Станиславович (ДВГУПС), нам объяснял, что модель (функция) изменения прочностных характеристик элементов конструкции изготавливаемых на бетонном заводе подподает под действие нормального закона распределения.
Очень красивая задача и элегантное решение
На канале teach-in есть просто прекрасные лекции Райгородского!
В Английских школах в 12 классе (это предпоследний класс) это тоже изучают, причем потому что у нас на всех тестах и экзаменах можно пользоваться калькуляторами, то у нас в задачах дисперсии и средние значения редко бывают целыми. Тут еще изучают такие вещи как распределение Пуассона, а также биномиальное распределение и производящие функции вероятностей.
изучают всё вышеупомянутое кроме нормального распределения в профильных классах там
В серединке, во время дисперсий кокнуло.
Полный катарсис ;) Я удивлен так как я 11ти классник но эта задача дала мне много теории
Можно посмотреть на это более практично и обойтись без интегралов. Если понимать, что среднее выборки имеет нормальное распределение с матожиданием, как у случайной величины, и среднеквадратическим отклонением, уменьшенным в корень из размера выборки раз, в данном случае в 4 раза, то можно увидеть, что матожидание должно лежать между 1 и 5, при этом быть в 4 раза ближе к 1, чем к 5, то есть быть равным 1,8.
Условие m=5 P(X>=5) была бы не меньше 0,5, а P(Xсреднее
Больше вышмата, пожалуйста!
Грубо, наверное, говорить, что это мат. статистика, всё-таки это была больше лекция по теории вероятности, ибо в статистике как правило, даже для нахождения той же случайной величины, необходимо делить на полную вероятность, то-есть величины не являются нормированными. А в теории вероятности априори предполагают нормировку на 1, то есть на полную вероятность. Так введение неплохое, но, думаю, стоит разграничивать тер. вер. и мат. статистику.
ничего не понял, но очень интересно
Супер!!!
Но как не крути, это уже высшая математика!
И на уровне российской средней школы это не решить!
Спасибо!
Спасибо, кокнуло
Прочитала про старшие классы в Корее. В школе 12 классов, в бакалавриате 3 курса. Так что это 1-2 курс, и все нормально, почти)
Кажется что во втором интеграле 1/4 в знаменателе забыли перед интегралом в самом конце
+
Здравствуйте, если вам не сложно, можете сделать видео по ТФКП, уверен, актуальная тема для студентов
А там при замене разве не 1/4+m получится?)
Спасибо Морфеусу
Симфония математики . Попса это тоже музыка и Акдемическая классика тоже музыка но одно другое повторить может а другое нет .
Как у дисперсии так раскрывается квадрат, там же сначала надо по формуле разложить скобку, и потом уже каждый элемент умножать на мат.ожидание?
я понял там оператор мат ожидания, можно разбить на два отделных mean
Квантиль ?
Спасибо за видео. А зачем же было ограничение m
Что бы обозначть, что интеграл от 5-m до беск. находится с права от m. Иначе, нельзя было бы, так ловко, поменять пределы ингегрирования, полагаясь на симметрию распределения.
А из какого экзамена взята задача? Можно уточнить?
Корейский Сунын
Кое чего есть у корейцев) Это кое что прям значительно отличается от нашего, я бы сказал, ничего.
0 это вектор
Очень интересно слушать! Жалко, что, учась в 11 классе, ничего не понятно
Учусь на 1 курсе и ничего не понятно)
Учусь на 2 курсе, понятно)
Окончил 5 курсов, все понятно, сам бы в жизни не вспомнил и не решил ничего
Коммент для продвижения