- •Предмет теории вероятностей. Испытание. Классификация событий.
- •Комбинаторика. Основные формулы комбинаторики.
- •Классическое определение вероятности. Свойства вероятности.
- •Относительная частота. Устойчивость относительных частот. Статистическое определение вероятности.
- •Несовместные события. Сумма несовместных событий. Теорема сложения несовместных событий.
- •Совместные события. Сумма совместных событий. Теорема сложения совместных событий.
- •Полная группа событий. Теорема о сумме событий, образующих полную группу.
- •8. Зависимые события. Произведение событий. Теорема умножения вероятностей зависимых событий.
- •9. Независимые события. Произведение событий. Теорема умножения вероятностей независимых событий.
- •Вероятность появления хотя бы одного события.
- •11. Формула полной вероятности. Формулы Байеса.
- •12. Схема Бернулли. Теорема Бернулли, следствия.
- •13. Локальная теорема Лапласа. Функция (х), ее свойства.
- •14. Интегральная теорема Лапласа. Функция ф(х), ее свойства.
- •15. Теорема Пуассона, следствия.
- •16. Вероятность отклонения относительной частоты появления события от его вероятности в независимых испытаниях.
- •17. Вероятность отклонения числа появлений события от произведения (np) в независимых испытаниях.
- •Наивероятнейшее число появления события.
- •19. Случайные величины, их виды. Закон распределения вероятностей случайной величины, способы задания.
- •20. Равномерное дискретное распределение, его числовые характеристики.
- •21. Биномиальное распределение, его числовые характеристики.
- •22. Пуассоновское распределение, его числовые характеристики.
- •23. Геометрическое распределение, его числовые характеристики.
- •24. Гипергеометрическое распределение, его числовые характеристики.
- •25. Функция распределения f(х), ее свойства.
- •26. Плотность распределения вероятностей f(х), ее свойства.
- •27. Нахождение функции распределения по известной функции плотности.
- •28. Математические операции над случайными величинами.
- •29. Числовые характеристики случайных величин.
- •30. Математическое ожидание дискретной случайной величины, его вероятностный смысл.
- •Свойства математического ожидания.
- •32. Дисперсия дискретной случайной величины. Формула для вычисления.
- •33. Свойства дисперсии. Среднее квадратическое отклонение.
- •Числовые характеристики непрерывных случайных величин, их свойства.
- •35. Равномерное непрерывное распределение, его числовые характеристики.
- •36. Показательное распределение, его числовые характеристики.
- •37. Нормальное распределение, его числовые характеристики.
- •38. Нормальная кривая, ее свойства. Влияние параметров нормального распределения на вид нормальной кривой.
- •39. Вероятность попадания в заданный интервал нормальной случайной величины.
- •40. Вероятность заданного отклонения нормально распределенной случайной величины. Правило трех сигм.
- •41. Неравенство Маркова.
- •42. Неравенство Чебышева.
- •43. Закон больших чисел в форме Чебышева.
- •44. Генеральная и выборочная совокупности. Виды выборки. Способы отбора.
- •45. Статистическое распределение выборки. Полигон и гистограмма.
- •46. Эмпирическая функция распределения, ее свойства.
- •47. Статистические оценки параметров распределения. Несмещенные, эффективные и состоятельные оценки.
- •48. Выборочная дисперсия. Формула для вычисления дисперсии.
- •49. Точность оценки, доверительная вероятность, доверительный интервал.
- •50. Доверительный интервал для оценки математического ожидания нормального распределения при известном и неизвестном среднем квадратическом отклонении.
- •51. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Основные задачи теории корреляции.
- •52. Уравнение прямой линии регрессии.
- •53. Свойства выборочного коэффициента корреляции.
- •54. Статистическая гипотеза. Статистический критерий.
- •55. Ошибки первого и второго рода, уровень значимости.
- •56. Критическая область и область принятия гипотезы. Критические точки.
- •57. Методика вычисления теоретических частот нормального распределения для интервального ряда.
- •58. Методика вычисления теоретических частот нормального распределения для дискретного ряда.
- •59. Проверка гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности.
- •60. Проверка гипотезы о значимости коэффициента корреляции.
55. Ошибки первого и второго рода, уровень значимости.
В результате проверки гипотезы могут быть допущены ошибки двух родов.
Ошибка 1 рода состоит в том, что будет отвергнута правильная нулевая гипотеза. Вероятность ошибки 1 рода называется уровнем значимости и обозначается α.
Ошибка 2 рода состоит в том, что будет принята неправильная нулевая гипотеза. Вероятность ошибки 2 рода обозначается β и называется риск два.
56. Критическая область и область принятия гипотезы. Критические точки.
Критическая область – совокупность значений критерия, при которых нулевую гипотезу отвергают.
Область принятия гипотезы – совокупность значений критерия, при которых нулевую гипотезу не отклоняют.
ТИПЫ критических областей.
Правосторонней называют критическую обл, определяемую нер-вом К>k кр, где k кр>0
ГРАФИК
Левосторонней называют критическую область, определяемую нер-вом К<k кр, где k кр<0
ГРАФИК
Двусторонней называют критическую обл, определяемую нер-вом К<k1, К>k2, где k1<k2
ГРАФИК
57. Методика вычисления теоретических частот нормального распределения для интервального ряда.
Эмпирические частоты – физически наблюдаемые частоты ряда ni.
Теоретические (выравнивающие) частоты ni’ – вычисленные из предположения о заданном з-не распр-я.
Эмпирическое распред-е задано в виде послед-ти интервалов опр длины и соответствующх им частот (интервальный вариационный ряд)
xi-x(i+1) |
x1-x2 |
x2-x3 |
… |
x(k-1)-xk |
ni |
n1 |
n2 |
… |
nk |
Найти теор частоты, если предполаг-ся, что ген совокуп-ть распред-на нормально
АЛГОРИТМ
1. Вычислить х|выб и СКОвыб – причем в кач-ве вариант принять сред-ее арифм-ое концов интервалов xi*=(xi+x(i+1))/2
2. Пронумеровать СВ Х, т.е. перейти к величине z=(xi-x|в)/СКОв, вычслив концы интервалов (zi; z(i+1)), где zi=(xi-x|в)/СКОв, z(i+1)= (x(i+1)-x|в)/СКОв.
Причем наименьшее значение z, т.е. Z1 полагают равным –беск, а наибольшее, т.е. Zk – полагают равным +беск.
3. Вычисляют теорию в-ти попадания СВ Х в интервалы (xi;x(i+1)) по рав-ву Pi=Ф(zi+1)-Ф(zi), где Ф(z) – ф-я Лапласа.
4. Найти искомые теоретические частоты ni’=n*Pi, где n – объем выборки
5. Вычисления целесообразно внести в табл.
i |
xi |
x(i+1) |
ni |
zi |
z(i+1) |
Ф(zi) |
Ф(z(i+1)) |
Pi=Ф(zi+1)-Ф(zi) |
ni’=n*Pi |
58. Методика вычисления теоретических частот нормального распределения для дискретного ряда.
Эмпирическое распред-е задано в виде послед-ти равноотстоящих вариант и соответствующих им частот
Варианты |
x1 |
x2 |
… |
xs |
Эмпирч-е частоты |
n1 |
n2 |
… |
ns |
Найти теор частоты, если предполаг-ся, что ген совокуп-ть распред-на нормально
АЛГОРИТМ
1. Вычислить х|выб и СКОвыб
2. Перейти к условным вариантам Ui=(xi-x|в)/СКОв
3. Найти значение ф-ии Лапласа фи(Ui)
4. Вычислить теор частоты по формуле ni’=(n*h)/СКОв * фи(Ui), где h – разница м/д 2мя соседними вариантами.
5. Вычисления занести в табл.
i |
xi |
ni |
Ui |
Фи(Ui) |
ni’=(n*h)/СКОв * фи(Ui) |