- •Модульний план
- •Розподіл балів за виконані роботи
- •Критерії оцінювання знань, вмінь та навичок студентів Лекційні заняття
- •Оцінювання самостійної та індивідуальної роботи
- •Модуль і. Теорія ймовірностей Змістовний модуль 1. Теоретичні основи теорії ймовірностей та комбінаторики
- •Тема 1. Основні поняття теорії ймовірностей
- •1.1. Поняття "випробування" та "подія". Предмет теорії ймовірностей. Коротка історична довідка.
- •Класифікація випадкових подій
- •Алгебра випадкових подій
- •Властивості операцій над подіями
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 2. Основні поняття та принципи комбінаторики
- •Сполуки без повторень елементів
- •Сполуки з повторенням елементів
- •Основні принципи комбінаторики
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 3. Ймовірність подій. Основні теореми теорії ймовірностей
- •Класичне означення ймовірності
- •Властивості ймовірності
- •3.2. Відносна частота. Статистичне означення ймовірності.
- •3.3. Геометричне означення ймовірності
- •Залежні та незалежні події. Умовна ймовірність. Теореми множення ймовірностей.
- •Теорема множення ймовірностей залежних подій
- •3.5. Теореми додавання ймовірностей Теорема додавання ймовірностей несумісних подій
- •3.6. Ймовірність настання хоча б однієї події
- •Теорема
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 4. Формула повної ймовірності. Формула Бейєса.
- •4.1. Формула повної ймовірності
- •4.2. Формула Бейєса
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 5. Послідовні незалежні випробування
- •5.1.Схема повторних незалежних випробувань Бернуллі.
- •5.2. Граничні теореми у схемі Бернуллі
- •5.3. Ймовірність відхилення відносної частоти від сталої ймовірності в незалежних випробуваннях
- •Запитання для самоконтролю
- •Практичні заняття Практичне заняття №1
- •Практичне заняття №2
- •Практичне заняття №3
- •Практичне заняття №4
- •Практичне заняття №5
- •Самостійна робота
- •Рівень а
- •Рівень б
- •Рівень в
- •Рівень а
- •Рівень б
- •Рівень в
- •Теми рефератів
- •Задачі для самоперевірки
- •Змістовний модуль 2. Випадкові величини
- •Тема 6. Види випадкових величин та способи їх задання
- •6.1. Поняття випадкової величини. Закони розподілу випадкових величин.
- •6.1.1. Дискретні випадкові величини
- •Біноміальний розподіл
- •Геометричний розподіл
- •Числові характеристики двв
- •6.1.2. Неперервні випадкові величини. Щільність розподілу.
- •Основні закони розподілу неперервних величин
- •Рівномірний розподіл
- •Показниковий розподіл
- •Нормальний розподіл
- •Числові характеристики ннв
- •Правило трьох сигм
- •6.2. Закон великих чисел та центральна гранична теорема
- •Теорема
- •Запитання для самоконтролю
- •Практичны заняття Практичне заняття №6
- •Практичне заняття №9
- •Самостійна робота
- •Числові характеристики основних розподілів
- •Рівень а
- •Рівень б
- •Рівень в
- •Задача 1
- •Задача 2
- •10. Неперервна випадкова величина задана інтегральною функцією розподілу:
- •Задачі для самоконтролю
- •Модуль іі. Математична статистика Змістовний модуль 3. Теоретичні основи математичної статистики
- •Тема 7. Предмет та задачі математичної статистики
- •Види та способи відбору
- •Первинна обробка даних
- •Згрупований розподіл накопиченої частоти
- •Розподіл щільності частоти і щільності відносної частоти
- •Емпірична функція розподілу
- •Властивості емпіричної функції розподілу
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 8. Статистичні оцінки параметрів розподілу
- •8.1. Числові характеристики статистичного розподілу
- •Алгоритм методу добутків
- •8.2. Точкові та інтервальні оцінки параметрів розподілу
- •Точкова оцінка математичного сподівання
- •Точкова оцінка дисперсії. Виправлена дисперсія
- •Інтервальні оцінки для математичного сподівання
- •Знаходження об’єму вибірки
- •Запитання для самоконтролю
- •Практичні заняття Практичне заняття №10
- •Практичне заняття №11
- •Практичне заняття №12-13
- •Практичне заняття №14
- •Самостійна робота
- •Змістовний модуль 4. Статистична перевірка гіпотез. Елементи теорії кореляції і дисперсійного аналізу
- •Тема 9. Статистична перевірка гіпотез
- •Статистичні гіпотези та їх класифікація
- •9.2. Статистичні критерії перевірки нульової гіпотези
- •9.3. Перевірка гіпотези про закон розподілу. Критерій згоди Пірсона.
- •Перевірка гіпотези про рівність середніх двох сукупностей
- •Перевірка гіпотези про рівність часток ознаки двох сукупностей
- •Перевірка гіпотези про рівність дисперсій двох сукупностей
- •Перевірка гіпотез про числові значення параметрів
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 10. Елементи теорії кореляції
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 11. Поняття дисперсійного аналізу. Однофакторний дисперсійний аналіз
- •Запитання для самоконтролю
- •Практичні заняття
- •Практичне заняття №17
- •Практичне заняття №18
- •Самостійна робота
- •Методичні рекомендації
- •Список використаної та рекомендованої літератури
- •Додатки
- •Математична довідка
- •Властивості функції
- •V. Правила інтегрування функцій
- •Варіанти завдань для самостійної індивідуальнї роботи
Рівень б
1. На малюнку зображено графік
нормального закону розподілу;
показникового закону розподілу;
рівномірного закону розподілу.
2. Випадкову величину Х називають розподіленою нормально, якщо щільність її ймовірностей має вигляд
;
;
.
3. Оберіть неправильне твердження:
Математичне сподівання сталої величини є сама ця стала М(С)=С.
Сталий множник можна виносити за знак математичного сподівання М(СХ)=СМ(Х).
Математичне сподівання суми двох випадкових величин дорівнює добутку їх математичних сподівань.
4. Оберіть правильне твердження:
D(C)=0, C – стала величина;
сталий множник можна винести за знак дисперсії;
дисперсія різниці незалежних випадкових величин дорівнює різниці їх дисперсій.
5. Розподілом дискретної випадкової величини є
рівномірний розподіл;
показниковий;
біноміальний.
6. Математичне сподівання НВВ, розподіленої за біноміальним законом розподілу, знаходять за формулою:
np;
npq
7. Для будь-якої випадкової величини Х ймовірність того, що вона відхиляється від свого математичного сподівання більше, ніж на число , завжди менша, ніж
;
;
.
8. Ймовірність настання принаймні однієї з подій А1, А2, ..., Ап , незалежних в сукупності, знаходиться за формулою:
;
;
.
9. Чи справедлива рівність , де рк– ймовірність значень ДВВ,
так;
ні.
10. Аналітичний вираз , де >0, п=0,1,2,... має назву
формула Пуассона;
локальна теорема Муавра – Лапласа;
інтегральна теорема Муавра – Лапласа.
Рівень в
1. Нехай Х – випадкова величина, яка має біноміальний розподіл з параметрами n та р. Відомо, що М(Х)=12; D(Х)=4. Тоді кількість випробувань дорівнює
18;
24;
9.
2. Дискретна випадкова величина задана законом розподілу
хі |
3000 |
5000 |
10000 |
рі |
0,3 |
0,5 |
0,2 |
Математичне сподівання дорівнює:
5400;
5450;
6000.
3. Автобус деякого маршруту йде точно за розкладом в інтервалі 6 хвилин. Знайти ймовірність того, що пасажир, котрий підійшов до зупинки, буде чекати наступного автобуса протягом з хвилин. Якою формулою потрібно скористатися для обрахунку ймовірності?
1) ;
2)
4. Математичне сподівання і середнє квадратичне відхилення нормально розподіленої неперервної випадкової величини Х відповідно рівні 12 і 4. Знайти ймовірність того, що в результаті випробування Х прийме значення з інтервалу (14;16).
Який вираз веде до правильного результату?
1) ;
2) ;
3) .
ІІІ. Модульна контрольна робота передбачає розв’язання двох задач, яке оцінюється 2,5 балами.
Орієнтовні варіанти задач для мкр