6. Выборочное среднее

6. Выборочная дисперсия

6. Точечное оценивание. Несмещённость, состоятельность, эффективность

- тета

Говорят что точечная оценка тета с крышечкой является состоятельной оценкой неизвестного параметра тета если данная оценка сходится по вероятности к параметру тета при н стремящимся к бесконечности

Говорят что точечная оценка тета с крышечкой является сильно состоятельной оценкой если она сходится к неизвестному параметру тета почти наверное при н стремящимся к бесконечнсти

Матожидание квадрата отклонения тета со свёздочкой от тета не превосходит матожидания кварата отколенения от тета

Далее копипаст с википедии(вероятно препод их знает):

Выборочное среднее - асимпототически несмещённая оценка

Выборочная дисперсия - смещённая оценка истинной дисперсии

6. Неравенство Рао-Крамера. Количество информации по Фишеру. Эффективные оценки

(2 не нужно)

Из википедии:

6. Квантили. Вариационный ряд

Квартиль - 25 50 75

Тоже параша из википедии

Или так

6. Метод моментов. Выборочный метод

6. Метод максимального правдоподобия.

6. Оценки параметров линейной регрессии

Тут немного говной воняет

6. Доверительный интервал. Доверительный интервал для среднего нормальной совокупности при известной и неизвестной дисперсии

Вероятно слайд не нужен:

ИЛИ

6. Проверка статистических гипотез. Ошибки первого и второго рода

Вероятно слайд не обязательный

То же самое с википедии

6. Лемма Неймана - Пирсона. Критерий Неймана - Пирсона. Проверка гипотезы о среднем значении генеральной совокупности с известной дисперсией.

6. Критерий хи квадрат (критерий пирсона)

6. Критерий Колмогорова

6. Проверка гипотезы о среднем значении нормальной генеральной совокупности с известной дисперсией

6. Проверка гипотезы о среднем значении нормальной генеральной совокупности с неизвестной дисперсией

6. Вопросы на дурачка

Вопросы “на дурачка” (база)

Формула бернулли

ИЛИ

Элементарная теория вероятностей — та часть теории вероятностей, в которой приходится иметь дело с вероятностями лишь конечного числа событий. Теория вероятностей, как математическая дисциплина, может и должна быть аксиоматизирована совершенно в том же смысле, как геометрия или алгебра. Это означает, что, после того как даны названия изучаемым объектам и их основным отношениям, а также аксиомы, которым эти отношения должны подчиняться, всё дальнейшее изложение должно основываться исключительно лишь на этих аксиомах, не опираясь на обычное конкретное значение этих объектов и их отношений. Аксиоматизация теории вероятностей может быть проведена различными способами как в отношении выбора аксиом, так и выбора основных понятий и основных соотношений. Если преследовать цель возможной простоты как самой системы аксиом, так и построения на ней дальнейшей теории, то представляется наиболее целесообразным аксиоматизирование понятия случайного события и его вероятности.