- •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.
24. Гипергеометрическое распределение, его числовые характеристики.
Пусть имеется множество из n элементов s из которых обладают фиксированным свойством. Пусть из этого множества осуществляется выборка объемом r. Число m обладает фиксированным свойством среди выбранных.
Тогда Pn(x=m)=Cs^m*C(n-s)^(r-m)/Cn^r.
НАПР. Всего 20 студентов. Из них 3 сопливых. Вызвано 5. Сколько из них могут быть сопливыми (m). X-0-1-2-3; P-…
M(X)= r*s/n
D(X)=r*(s/(n-1))*(1-s/n)*(1-r/n)
25. Функция распределения f(х), ее свойства.
Ф-ей распределения СВ Х наз-ся такая ф-я F(x), которая определяет в-ть того, что эта СВ Х в результате испытания примет значение меньшее, чем (заранее известная) х. F(x)=P(X<x).
СВОЙСТВА Ф-ИИ.
1. 0<=F(x)<=1. Из определения ф-ии F(x) или в-ти: в-ть есть неотрицательное число, не превышающее 1.
2. F(x2)>= F(x1), если х2>x1. Пусть х2>x1, тогда Р(Х<x2)= Р(Х<x1)+P(x1<=X<x2);
Р(Х<x2)- Р(Х<x1)= P(x1<=X<x2); F(x2)-F(x1)= P(x1<=X<x2) т.к. в-ть >0
F(x2)>=F(x1)
Поскольку разность >0, то уменьшаемое больше вычитаемого ГРАФИКИ
СЛЕДСТВИЯ из СВ-ВА 2.
Следствие 1. В-ть того, что СВ Х примет значение, заключенное на интервале (a;b), равна приращению ф-ии распред-я на этом интервале. P(a<x<b)=F(b)-F(a).
Следствие 2. В-ть того, что НСВ Х примет одно определенное значение, равна 0.
НАПР, СВ Х задана ф-ей
F(x)=система 0, при х<=-1; x/4+1/4, при -1<x<=3; 1, при х>3. Найти в-ть того, что в результате испытания СВ Х примет значение, принадлежащее интервалу (0;2).
F(2) = 2/4+1/4=3/4
F(0) = 0/4+1/4=1/4
P(0<x<2) = 3/4-1/4=2/4=0,5
СВОЙСТВО 3
Если все возможные значения СВ Х принадлежат (a;b), то F(x)=0, при x<=a, F(x)=1, при x>=b. ДОК-ВО 1) Пусть х1<=a, тогда событие Х<x1 невозможно => в-ть его равна 0.
2) Событие Х<x2 достоверно, т.к. все возможные значения Х меньше х2 => в-ть его=1.
СЛЕДСТВИЕ. Если возможные значения НСВ расположены на всей оси Х, то справедливы следующие предельные соотношения limF(x)=0 (х-> к –беск); limF(x)=1 (x -> к + беск)
26. Плотность распределения вероятностей f(х), ее свойства.
Плотностью распределения в-тей НСВ называется первая производная от ф-ии распределения f(x)=F’(x).
Вероятностный смысл f(x).
f(x)=F’(x)=lim (дельта х -> 0) (F(x+ дельта x)-F(x))/ дельта x. В числителе дроби – в-ть того, что СВ Х попадет в интервал (x+ дельта x; х). Приращение ф-ии к приращению аргумента, при стремлении последнего к «0».
В знаменателе (дельта x) – длина интервала.
Т.о., f(x) отражает в-ть попадания СВ в интервал при сколь угодно малой его длине. f(x) = P(x; x+ дельта x) (дельта x стремится к 0).
СВОЙСТВА f(x).
1. Плотность распр-я – неотрицательная ф-ия: f(x)>=0.
Геометрическая интерпретация свойства. Оно означает, что гр-к ф-ии f(x) лежит либо выше оси абсцисс, либо на ней. Кривая распределения ГРАФИК
2. В-ть того, что СВ примет знач-е, принадлежащее от а до в равна определенному интегралу от ф-ии плотности в-ти, взятому в пределах от а до в.
Р(а<x<b) = Интеграл от а до b f(x) dx.
ДОК-ВО. Из свойств ф-ии распред-я известно, что дельтаР(a<x<b) = F(b)-F(a). По формуле Ньютона-Лейбница известно, что
Интеграл от а до b F’(x)dx= Интеграл от а до b f(x)dx.
Геометрически это свойство означает, что в-ть попадания СВ в интервал (a;b) равна площади криволинейной трапеции, ограниченной ф-ей y=f(x) сверху и прямыми х=а и x=b по обеим сторонам.
НАПР. Задана ф-ия плотности распред-я в-тей f(x)=система 0, при x<=0; 2x, при 0<x<=1; 0, x>1. Найти в-ть того, что в результате испытания НСВ попадет в интервал от 0,5 до 1. Р(0,5;1) - ?
Р(0,5;1)=интеграл (от 0,5 до 1) 2х dx = x^2 | 0,5 и 1 = 1-0,25=0,75.
СВОЙСТВО 3. Несобственный интеграл от ф-ии плотности в пределах от -беск до +беск равен 1. Интеграл(от –беск до +беск) f(x)dx=1.
ДОК-ВО. Предположим, что все значения СВ расположены на интервале (-беск; +беск). Тогда в-ть того, что значение СВ попадет в этот интервал = 1. А это не что иное, как искомый интеграл.
P(-беск<x<+беск)=1= Интеграл(от –беск до +беск) f(x)dx.
Геометрически это значит, что если
ЗАМЕЧАНИЕ. Если все значения СВ сосредоточены на отрезке [a;b], тогда интеграл от ф-ии плотности также = 1. Интеграл ( от а до b) f(x)dx = 1.