- •1.Класичне означення імовірності події. Властивості імовірності. Теорема добутку імовірностей та наслідки з неї.
- •2.Довести теорему суми імовірностей та 3 наслідки з неї.
- •3.Довести теореми (формула повної імовірності та формули Байєса.
- •4.Дискретні випадкові величини - двв. Закони розподілу ймовірностей для двв. Дії над двв
- •5.Математичне сподівання дискретної випадкової величини та його властивості. Довести (на вибір) три з них.
- •6.Дисперсія дискретної випадкової величини та її властивості. Довести 3 з них на вибір. Середнє квадратичне відхилення.
- •8.Неперервні випадкові величини - нвв. Означення інтегральної функції розподілу та доведення її властивостей.
- •9.Означення диференціальної функції розподілу (щільності розподілу ймовірностей) та доведення її властивостей.
- •10.Означення нормального закону розподілу. Вивести формулу для імовірності попадання значень нормально розподіленої вв до заданого проміжку, наслідок. Правило «трьох сигм».
- •11.Закон показникового розподілу, або показниковий закон. Інтегральна функція розподілу ймовірностей для показникового закону. Мс та дисперсія для показникового закону.
- •12.Закон рівномірного розподілу, або рівномірний закон. Інтегральна функція розподілу ймовірностей для рівномірного розподілу ймовірностей. Мс та дисперсія для показникового закону.
- •13.Центральна гранична теорема.Муавр Лаплас
- •16.Корелят момент.Коефициент кореляції
- •17.Функц, статистична,та корелят залежності..
- •18.Коефіцієнт детермінації (r2)
- •1.Класичне означення імовірності події. Властивості імовірності. Теорема добутку імовірностей та наслідки з неї.
- •2.Довести теорему суми імовірностей та 3 наслідки з неї.
1.Класичне означення імовірності події. Властивості імовірності. Теорема добутку імовірностей та наслідки з неї.
2.Довести теорему суми імовірностей та 3 наслідки з неї.
3.Довести теореми (формула повної імовірності та формули Байєса.
4.Дискретні випадкові величини - ДВВ. Закони розподілу ймовірностей для ДВВ. дії над ДВВ
5.Математичне сподівання дискретної випадкової величини та його властивості. Довести (на вибір) три з них.
6.Дисперсія дискретної випадкової величини та її властивості. Довести 3 з них на вибір. Середнє квадратичне відхилення.
7.Незалежні повторні випробування - НВП. НВП як випробування, проведені за схемою "повернених куль". Виведення формул для математичного сподівання, дисперсії та середнього квадратичного відхилення частоти та відносної частоти в схемі незалежних повторних випробувань.
8.Неперервні випадкові величини - НВВ. Означення інтегральної функції розподілу та доведення її властивостей
9.Означення диференціальної функції розподілу (щільності розподілу ймовірностей) та доведення її властивостей.
10.Означення нормального закону розподілу. Вивести формулу для імовірності попадання значень нормально розподіленої ВВ до заданого проміжку, наслідок. Правило «трьох сигм».
11.Закон показникового розподілу, або показниковий закон. Інтегральна функція розподілу ймовірностей для показникового закону. МС та дисперсія для показникового закону.
12.Закон рівномірного розподілу, або рівномірний закон. Інтегральна функція розподілу ймовірностей для рівномірного розподілу ймовірностей. МС та дисперсія для показникового закону.
13.центральна гранична теорема.Муавр Лаплас
Центральна гранична теорема.
14.Формула Бернуллі. Біноміальний закон розподілу ймовірностей (закон Бернуллі). Найімовірніша частота (мода) настання події. Локальна теорема Лапласа. Формула Пуассона. Закон рідкісних подій (закон Пуасона).
15.Критерій узгодженості Пірсона.
16.корелят момент.Коефициент кореляції
17.Функц, статистична,та корелят залежності..
18.Коефіцієнт детермінації (R2)
19. Статист розподіл ознаки.Статист сукупність…