- •Министерство образования и науки российской федерации
- •Раздел I. Теория вероятностей
- •Тема 1. Случайные события
- •1.1 Классификация событий
- •1.2. Вероятность событий
- •Свойства вероятности
- •1.3. Элементы комбинаторики
- •1.4. Операции над событиями
- •Тема 2. Основные теоремы
- •2.1. Теорема сложения вероятностей несовместных событий
- •2.2. Теорема умножения вероятностей
- •2.3. Формула полной вероятности. Формулы Байеса
- •Тема 3. Повторные независимые испытания
- •3.1. Формула Бернулли
- •3.2. Формула Пуассона
- •3.3. Локальная теорема Муавра-Лапласа
- •Свойста функци , ее график
- •3.4. Интегральная теорема Муавра-Лапласа
- •Свойства функции :
- •Тема 4. Дискретная случайная величина и её характеристики
- •4.1. Понятие случайной величины
- •4.2. Закон распределения дискретной случайной величины
- •4.3. Математические операции над случайными величинами
- •4.4. Числовые характеристики дискретной случайной величины
- •Свойства
- •Свойства
- •4.5. Биноминальный закон распределения и закон Пуассона
- •4.6. Функция распределения случайной величины
- •Свойства функции распределения
- •Тема 5. Непрерывные случайные величины.
- •5.1. Плотность распределения вероятностей непрерывных случайных величин
- •Свойства плотности распределения
- •5.2. Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •5.3. Нормальный закон распределения
- •Свойства случайной величины, распределенной по нормальному закону
- •5.4. Центральная предельная теорема. Теорема Ляпунова
- •Тема 6. Двумерные (n-мерные) случайные величины
- •6.1. Способы задания двумерной случайной величины
- •Свойства двумерной функции распределения
- •6.2. Условные законы распределения
- •6.3. Ковариация и коэффициент корреляции
- •Свойства коэффициента корреляции
- •6.4. Двумерный нормальный закон распределения
- •Тема 7. Закон больших чисел
- •Неравенство Маркова (лемма Чебышева)
- •Неравенство Чебышева
- •Теорема Чебышева
- •Раздел II. Математическая статистика Тема 8. Выборочный метод. Общие вопросы
- •8.1. Понятие о вариационных рядах
- •8.2. Эмпирическая функция распределения
- •Свойства :
- •8.3. Числовые характеристики вариационного ряда
- •Основные свойства
- •Основные свойства дисперсии
- •Упрощённый способ расчёта средней арифметической и дисперсии
- •8.4. Выборочный метод
- •Тема 9. Оценка доли признака и генеральной средней
- •Точечные оценки генеральной совокупности. Свойства оценок
- •Интервальная оценка параметров
- •Доверительный интервал для генеральной средней и генеральной доли по большим выборкам
- •Объём выборки
- •Тема 10. Статистическая проверка гипотез
- •10.1. Статистическая гипотеза и общая схема её проверки
- •1) - То нулевую гипотезуотвергают,
- •2) - То нет оснований отвергнуть.
- •10.2. Построение теоретического закона распределения по опытным данным. Критерий согласия Пирсона
- •Правило проверки нулевой гипотезы
- •Тема 11. Корреляция и регрессия
- •11.1. Линейная парная регрессия
- •11.2. Оценка тесноты корреляционной зависимости
- •Свойства выборочного коэффициента корреляции r
- •Проверка значимости выборочного коэффициента корреляции
4.2. Закон распределения дискретной случайной величины
Определение. Законом распределения случайной величины называется всякое соотношение, устанавливающее связь между возможными значениями случайной величины и соответствующими им вероятностями.
Закон распределения дискретной случайной величины Х (д.с.в. Х ) удобно задавать в виде таблицы, первая строка которой содержит возможные значения Х , а вторая – соответствующие им вероятности.
Х |
х1 |
х2 |
… |
хn |
Р |
p1 |
p2 |
… |
pn |
Такая таблица называется рядом распределения д.с.в. Х.
Так как в одном испытании случайная величина принимает только одно возможное значение, то события образуют полную группу. Следовательно, сумма вероятностей этих событий равна единице:.
Ряд распределения можно изобразить графически: по оси абсцисс откладывают значения случайной величины, а по оси ординат – соответствующие им вероятности. Соединяя полученные точки, получим ломаную, которая называется многоугольником распределения (рис. 4.1).
Пример 4.1.Вероятности того, что студент сдаст экзамены по математике и физике равны 0,8 и 0,9, соответственно. Составить закон распределения числа экзаменов, которые сдаст студент.
Решение. Пусть - число сданных экзаменов. Возможными значениями д.с.в.Х являются числа . Соответствующие им вероятности найдем воспользовавшись правилом умножения вероятностей:
,
,
.
Т.о. ряд распределения с.в. Х имеет вид
Х |
0 |
1 |
2 |
Р |
0,02 |
0,26 |
0,72 |
Контроль: .
4.3. Математические операции над случайными величинами
Пусть д.с.в. Х задана в виде ряда распределения
Х |
х1 |
х2 |
… |
хn |
Р |
p1 |
p2 |
… |
pn |
Произведениемслучайной величинына постоянную величинуназывается случайная величина, которая принимает значенияс теми же вероятностями.
m - й степеньюслучайной величины, то естьназывается случайная величина, которая принимает значенияс теми же вероятностями.
Пример 4.2.Задана случайная величинаХ
-2 |
1 |
2 | |
0,5 |
0,2 |
0,3 |
Найти закон распределения случайных величин а) , б).
Решение.
а)Возможные значения с.в.таковы:.
Вероятности этих значений равны вероятностям соответствующих значений с.в.Х.
-6 |
3 |
6 | |
0,5 |
0,2 |
0,3 |
б)Возможные значения с.в.Z таковы:.
При этом .
1 |
4 | |
0,2 |
0,8 |
3) Суммой (разностьюилипроизведением)случайных величининазывается случайная величина, которая принимает все возможные значения вида(,) с вероятностямитого, что случайная величинапримет значение, а- значение:
,
где ,.
Пример 4.3.Заданы законы распределения случайных величини:
0 |
1 | |
0,2 |
0,8 |
-1 |
0 |
1 | |
0,3 |
0,5 |
0,2 |
Найти закон распределения с.в..
Решение. Найдем возможные значения с.в.С:
-1 = 0 + (-1); 0 = 0 + 0; 1 = 0 + 1; 0 = 1 + (-1); 1 = 1 + 0; 2 = 1 + 1, т.е.
с.в.Спринимает значения:.
Находим вероятности этих значений:
,
,
,
.
-1 |
0 |
1 |
2 | |
0,06 |
0,34 |
0,44 |
0,16 |