Добавил:
Upload
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Конспект лекций.doc
X
- •Теория вероятностей и математическая статистика
- •1.2 События и действия (операции) над ними.
- •1.3 Классическое определение вероятности
- •1.4. Свойства вероятностей
- •1.5. Формула сложения вероятностей
- •Эта формула называется формулой сложения вероятностей для несовместных событий и читается так: вероятность суммы нескольких попарно несовместных событий равна сумме их вероятностей.
- •1.6. Статистическое и геометрическое определения вероятности
- •Геометрическое определение вероятности.Вероятностью событияА называется.
- •1.7. Понятие об аксиоматическом определении вероятности.
- •2.1 Условная вероятность
- •2.2 Формула умножения вероятностей.
- •2.3 Формула полной вероятности
- •2.4 Формула Байеса
- •2.5 Схема и формула Бернулли
- •2.5 Приближенные формулы в схеме Бернулли
- •Лекция 3
- •3.1 Случайная величина
- •3.2 Дискретные случайные величины
- •3.4 Непрерывные случайные величины
- •Свойства плотности вероятности.
- •Смысл дисперсии в том, что она является мерой рассеяния значений случайной величины от математического ожидания. Чем меньше дисперсия, тем меньше разброс значений от математического ожидания.
- •4.4 Свойства дисперсии
- •4.5 Другие числовые характеристики
- •4.6 Нормальное распределение (распределение Гаусса)
- •Лекция 5
- •5.1 Числовые характеристики некоторых распределений
- •Равномерное распределение.
- •Непрерывно распределенные двумерные случайные величины
- •6.3 Корреляционный момент, коэффициент корреляции
- •6.4 Представление о законе больших чисел
- •6.5 Представление о центральной предельной теореме
- •Лекция 7
- •Рассмотрим три закона распределения, которые часто используются в теории вероятностей.
- •1. Распределение (читается “хи в квадрате”). ПустьÎn(0, 1) – независимые нормально распределенные с.В. С.В. Называетсяраспределенной по закону со степенью свободыk.
- •2. Распределение Стьюдента т(k). С.В. , гдеU în(0, 1), называется распределенной по закону Стьюдента со степенью свободы k.
- •3. С.В. , гдеk1, k2 – натуральные числа, называется распределенной по закону Фишера со степенями свободы k1, k2.
- •7.4.1 Доверительный интервал для м.О. Нормально распределенной с.В.
- •7.4.2 Доверительный интервал для дисперсии нормально распределенной г.С.
- •8.1 Предварительная обработка реализации выборки
- •F*(X) – статистическая функция распределенияр(X) – плотность распределения
- •8.2 Основные понятия проверки статистических гипотез
- •Лекция 9. Элементы регрессионного анализа
- •9.1 Парный линейный регрессионный анализ.
- •9.2 Парный обобщенный линейный регрессионный анализ
9.2 Парный обобщенный линейный регрессионный анализ
(криволинейная регрессия)
Функция регрессии
, (9.1)
где – известные функции,– неизвестные параметры, называется обобщенной линейной регрессионной моделью.
Линейная модель является частным случаем этой модели. Многие факты этой модели обобщаются на случай обобщенной линейной модели.
По МНК в качестве оценок параметров принимаются значения
, дающие минимум функции
,
где
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]