- •1. Випадкові події, їх класифікація, приклади. Класичне правило обчислення ймовірностей
- •2. Множення.
- •8. Ймовірність появи однієї з двох сумісних подій. Узагальнення теореми
- •9. Незалежні події. Ймовірність добутку двох незалежних подій. Узагальнення теореми
- •10. Залежні події. Умовна ймовірність. Ймовірність добутку двох подій. Узагальнення теореми
- •11.Теорема про повну ймовірність
- •12. Формули Байєса
- •15. Інтегральна теорема Муавра-Лапласса. Інтегральна функція Лапласса, властивості функції.
- •16.Теорема Пуассона. Поняття найвірогіднішого числа, властивості
- •17. Означення випадкових величин, дискретні і неперервні випадкові величини. Закон розподілу вв та многокутник розподілу.
- •18.Функція розподілу. Означення, властивості, графік.
- •19.Щільність ймовірностей. Властивості, графік
- •20. Залежні і незалежні випадкові величини. Операції над випадковими величинами
- •21. Математичне сподівання двв. Властивості математичного сподівання
- •22.Дисперсія двв і її властивості. Середнє квадратичне відхилення
- •23. Початкові і центральні моменти двв. Мода, медіана, асиметрія, ексцес.
- •24.Неперервні випадкові величини. Числові характеристики нвв.
- •25.Означення багатовимірної випадкової величини. Двовимірна випадкова величина. Закон розподілу двовимірної випадкової величини. Умовний розподіл
- •26.Функція розподілу п-вимірної випадкової величини. Функція розподілу двовимірної в.В. Властивості функції розподілу.
- •27.Коваріація та її властивості. Коефіцієнт кореляції. Властивості коефіцієнта кореляції
- •28.Біномний закон розподілу. Числові характеристики
- •29. Закон розподілу Пуассона, числові характеристики, використання
- •30. Геометричний розподіл, числові характеристики, використання
- •31. Гіпергеометричний закон розподілу, числові характеристики.
- •33. Інтегральна фунція розподілу та щільність ймовірностей показникового розподілу, графіки, числові характеристики.
- •34. Нормально розподілена випадкова величина. Графік щільності нормального розподілу, властивості функції. Правило трьох сигм.
- •35. Розподіли: хі-квадрат, Стьюдента та логнормальний. Числові характеристики
- •37. Предмет, методи і завдання математичної статистики. Об`єм сукупності
- •38. Генеральна та вибіркові сукупності. Статистичний розподіл вибірки
- •39. Полігон частот і відносних частот
- •40. Гістограма частот і відносних частот
- •41. Емпірична функція розподілу f*(X) та її властивості
- •42. Вибіркова середня та її властивості. Степеневі середні вибірки
- •44. Мода і медіана статистичного розподілу вибірки, коефіцієнт варіацій, варіаційний розмах.
- •47. Означення довірчого інтервалу. Довірчий інтервал для оцінки математичного сподівання нормального розподілу
- •48. Статистичні гіпотези та їх різновиди. Помилки першого та другого роду
- •49. Статистичний критерій. Потужність критерію. Рівень значущості критерію
- •50. Критична область. Області прийняття гіпотез. Алгоритм перевірки статистичної гіпотези
- •51. Критерій узгодження Пірсона. Алгоритм використання критерію Пірсона
- •52. Критерій узгодження Колмогорова
- •53. Метод моментів та метод максимальної правдоподібності знаходження точкових оцінок
- •54. Метод найменших квадратів при знаходженні точкових оцінок
- •55. Поняття про функціональну, статистичну і кореляційну залежності.
- •56. Рівняння лінійної регресії. Довірчий інтеграл для лінії регресії
1. Випадкові події, їх класифікація, приклади. Класичне правило обчислення ймовірностей
Випадковою називають таку подію, яка при умовах, що розглядаються, може трапитися, а може й не трапитися. Випадкові події позначаються великими літерами латинського алфавіту. Наприклад, якщо кинути монету, то поява герба беде випадковою подією, тому що замість герба може з`явитися надпис.
Подія є неможливою тоді як дане явище є неможливим. Сума чисел, рівна 1 чи 12 при киданні двох кісток - події неможливі. Події рівноможливі, якщо шанси їхньої появи рівні. Поява чисел 1-6 для гральною кістки рівноможливо.
Дві несумісні події, які утворюють повну групу, називаються протилежними. Дві події називаються сумісними, якщо поява однієї з них не впливає і не виключає появу іншої. Сумісні події можуть реалізуватися одночасно, як, наприклад, поява будь-якого числа в одній кісткі не впливає на появу числа в іншій кістці. Події несумісні, тоді коли поява однієї з них виключає появу іншої. Приклад. Серед деталей в ящику є стандартні і нестандартні. Навмання беруть із ящика одну деталь. Подія А – взята стандартна деталь, подія В – взята нестандартна деталь. Ці події несумісні, тому що взята лише одна деталь, яка не може бути одночасно стандартною чи нестандартною.
Класичним правилом обчислення ймовірності випадкової події А називається відношення кількості елементарних подій m, які сприяють появі цієї події (становлять множину її елементарних подій), до загальної кількості n рівноможливих елементарних подій, що утворюють простір елементарних подій : P(A)= m /n.
2. Елементарна подія. Простір елементарних подій, випробування, стохастичний експеримент. Приклади. Геометричне означення ймовірності.
Подія, що може відбутися внаслідок проведення однієї і лише однієї спроби (експерименту), називається простою (елементарною) випадковою подією. Наприклад, при киданні грального кубика можуть бути шість можливих подій. Множину усіх елементарних подій називають простором елементарних подій. Наприклад, при одноразовому киданні монети простір елементарних подій містить дві події, при дворазовому – 4. Випробування — реальний або мислений експеримент (виконуваний за певної незмінної сукупності умов), результати якого піддаються спостереженню. Прикладами випробування є: виготовлення деталі або виробу, кидання монети або грального кубика, розігрування лотереї, проведення аукціону. Експеримент називається стохастичним, якщо його можна повторити необхідну кількість разів, і його результати кожного разу передбачити неможливо. Стохастичними експериментами можуть бути, наприклад, підкидання кубика, монетки, підрахунок кількості студентів що прийшли на лекцію, чи спроба підключення до інтернету (ви ніколи не можете бути впевненими що підключитись вдасться, поки не спробуєте). Геометричне означення ймовірності: Якщо простір елементарних подій W можна подати у вигляді деякого геометричного образу, а множину елементарниx подій для події А — як частину цього геометричного образу, то ймовірність події А визначається як відношення мір цих множин:
3. Відносна частота, статистична ймовірність події, статистична модель стохастичного експерименту. Основні властивості ймовірності. Відносною частотою події А називають відношення числа випробувань, у яких подія А з`явилась, до числа фактично виконаних випробувань. Статистичною ймовірністю подій називають відносну частоту або число, близьке до неї. Якщо подія достовірна, то її імовірність дорівнює 1, якщо неможлива, то 0, якщо випадкова, то її ймовірність знаходиться в межах від 0 до 1 – це і є основними властивостями імовірності
4. Комбінаторика. Основні правила комбінаторики. Означення факторіала і перестановок Комбінато́рика — розділ математики, присвячений розв'язанню задач вибору та розташування елементів деякої, зазвичай скінченної, множини відповідно до заданих правил. Кожне таке правило визначає спосіб побудови деякої конструкції із елементів вихідної множини, що зветься комбінаторною конфігурацією. Тому на меті комбінаторного аналізу стоїть дослідження комбінаторних конфігурацій, алгоритмів їх побудови, отпимізація таких алгоритмів, а також розв'язання задач переліку. Найпростішими прикладами комбінаторних конфігурацій є перестановки, розміщення, комбінація та розбиття. Двома основними правилами комбінаторики є: принцип суми. Якщо множина A містить m елементів, а множина B – n елементів, і ці множини не перетинаються, то AB містить m+n елементів. Принцип добутку. Якщо множина A містить m елементів, а множина B – n елементів, то AB містить mn елементів, тобто пар. Скорочення n!=1 · 2 · 3 · ... · (n-1) · n називається факторіалом числа n (читається n-факторіал). Сполуки з п-елементів, що відрізняються лише порядком елементів називаються перестановками цих елементів. Кількість перестановок цих елементів позначають Рп і знаходять за допомогою факторіала від п.
5. Розміщення, комбінації та їх властивості Розміщенням із n елементів по m (0 m n) називаються такі впорядковані множини, кожна із яких містить m елементів і які відрізняються між собою порядком розташування цих елементів або хоча б одним елементом: = n! /(n-m)! Комбінаціями з n елементів по m (0 m n) називаються такі множини з m елементів, які різняться між собою хоча б одним елементом: = n! / m!(n-m)! Основні властивості розміщень:
1) ;
2)
Властивості комбінацій: 1)
2)
3)
4)
5)
6. Операції над подіями, приклади 1. Додавання. Сумою подій А і В називається така подія С=А+В (С=АВ), яка полягає у появі подій А або В або А та В. Операція АВ називається об’єднанням подій А і В
А
В
АВ
Наприклад, якщо подія А є влучення в ціль при першому пострілі, подія В – при другому, то подія С = А + В є влучення в ціль взагалі, байдуже, при якому пострілі – першому, другому або при обох разом.