- •1. Поняття про випадкові подій; неможливі; вірогідні; сумісні; несумісні подій.
- •2. Класичне визначення ймовірності, її властивості. Частість її визначення та відміна від ймовірності.
- •3.Геометричне визначення ймовірності.
- •4.Визначення ймовірності за аксіоматичним підходом.
- •5. Прості та складні випадкові подій. Простір елементарних подій. Математичні операції над подіями.
- •6. Використання елементів комбінаторики у теорії ймовірності.
- •7.Теореми додавання ймовірностей.
- •8. І теорема множення ймовірностей.
- •9. Залежні та незалежні події. Умовна ймовірність.
- •15.Теорема Бернуллі (виведення)
- •16. Поняття моди у експериментах за схемою Бернуллі.
- •22. Функція Гауса її властивості і використання в схемах Бернуллі.
- •23. Функція Лапласа, її властивості і використання в схемі Бернуллі.
- •24. Випадкові величини, види та способи їх опису.
- •25. Функція розподілу ймовірностей для дискретної випадкової величини, її властивості.
- •26. Функція розподілу ймовірностей для неперервної випадкової величини, її властивості
- •27. Закон розподілу дискретної випадкової величини.
- •28. Щільність ймовірностей, її властивості.
- •31. Математичне сподівання та його властивості для дискретної випадкової величини.
- •32. Математичне сподівання та його властивості для неперервної випадкової величини.
- •33.Диспесія та середньо-квадратичне відхилення дискретних випадкових величин.
- •34. Мода і медіана випадкової величини.
- •35. Теоретичні моменти дискретної випадкової величини. Зв'язок з іншими характеристиками.
- •36.Диспесія та середньо-квадратичне відхилення неперервних випадкових величин.
- •38. Імовірна твірна функція та її властивості.
- •39. Біноміальний закон. Числові характеристики.
- •40. Пуассонівський закон. Числові характеристики.
- •41. Гіпергеометричний закон. Числові характеристики.
- •42. Закон рівномірного розподілу на проміжку [a,b].
- •43. Пуассонівський (експоненціальний закон) розподілу неперервної випадкової величини.
- •44. Нормальний закон розподілу неперервної випадкової величини.
- •45. Ймовірність влучення нормально розподіленої величини в заданий інтервал
- •46. Ймовірність заданого відхилення. Правило 3ᵟ
- •47. Композиція неперервних випадкових величин. Стійкість розподілу
- •48.Розподіл Хи-квадрат.
- •49. Розподіл Ст’юдента .
- •50. Розподіл Фішера – Снедекора.
- •51. Система двох дискретних випадкових величин. Числові характеристики двомірної випадкової величини.
- •52. Система двох неперервних випадкових величин. Функції розподілу f(X,y) та її властивості.
- •53. Щільність розподілу системи двох випадкових величин.
- •54. Умовні закони розподілу системи двох випадкових величин. Числові характеристики. (Умовне математичне сподівання).
- •55. Кореляційний момент (коваріація, коефіцієнт кореляції). Властивості cov xy, rxy.
- •56. Нерівність Чебишева.(доведення).
- •57. Теорема Чебишева.(доведення).
- •58. Теорема Бернуллі.(доведення).
- •59. Центральна гранична теорема.
- •60.Генеральна та вибіркова сукупність. Співвідношення чисельних характеристик.
- •61. Статистичний розподіл вибірки. Полігон, гістограмма, емпірична функція.
- •62.Вибіркова середня (арифметична), вибіркова дисперсія, середнє квадратичне відхилення.
- •63. Медіана Ме, Мода Мо*, розмах варіації, коефіцієнт варіації.
- •64. Емпіричні моменти: початковий та центральний.
- •65. Асиметрія та ексцес емпіричного розподілу.
61. Статистичний розподіл вибірки. Полігон, гістограмма, емпірична функція.
Дискретний статистичний розподіл вибірки можна зобразити графічно у вигляді ламаної лінії, відрізки якої сполучають координати точок (xi; ni), або (xi; Wi).
У першому випадку ламану лінію називають полігоном частот, у другому — полігоном відносних частот.
Гістограма частот та відносних частот. Гістограма частот являє собою фігуру, яка складається з прямокутників, кожний з яких має основу h і висотy .
Гістограма відносних частот є фігурою, що складається з прямокутників, кожний з яких має основу завдовжки h і висоту, що дорівнює .
Площа гістограми частот
Площа гістограми відносних частот .
62.Вибіркова середня (арифметична), вибіркова дисперсія, середнє квадратичне відхилення.
Величину, яка визначається формулою
називають вибірковою середньою величиною дискретного статистичного розподілу вибірки.
Тут xi — варіанта варіаційного ряду вибірки;
ni — частота цієї варіанти;
n — обсяг вибірки ( ).
Якщо всі варіанти з’являються у вибірці лише по одному разу, тобто ni = 1, то
2) дисперсія. Для вимірювання розсіювання варіант вибірки відносно вибирається дисперсія.
Дисперсія вибірки — це середнє арифметичне квадратів відхилень варіант відносно , яке обчислюється за формулою
або
3) середнє квадратичне відхилення вибірки B. При обчисленні DB відхилення підноситься до квадрата, а отже, змінюється одиниця виміру ознаки Х, тому на основі дисперсії вводиться середнє квадратичне відхилення
яке вимірює розсіювання варіант вибірки відносно , але в тих самих одиницях, в яких вимірюється ознака Х;
63. Медіана Ме, Мода Мо*, розмах варіації, коефіцієнт варіації.
мода (Mo). Модою дискретного статистичного розподілу вибірки називають варіанту, що має найбільшу частоту появи.
Мод може бути кілька. Коли дискретний статистичний розподіл має одну моду, то він називається одномодальним, коли має дві моди — двомодальним і т. д.;
медіана (Me). Медіаною дискретного статистичного розподілу вибірки називають варіанту, яка поділяє варіаційний ряд на дві частини, рівні за кількістю варіант;
Розмах варіації – це різниця між найбільшим та найменшим значенням ознаки: R = Х МАХ – ХMIN Розмах варіації дає уявлення лише про межі коливання ознаки, оскільки він враховує тільки два крайніх значення і не враховує відхилень усіх варіантів.
Коефіцієнт варіації — відносна величина, що служить для характеристики коливання (мінливості) ознаки. Являє собою відношення середнього квадратичного відхилення τ до середнього арифметичного Х, виражається у відсотках: ν = τ/Х.
Коефіцієнт варіації застосовується тоді, коли необхідно оцінити мінливість ознак об'єкта, які виражені в різних одиницях вимірювання[2].
Варіювання вважається слабким, якщо ν<10%, якщо ν від 11-25%, то середнім і значним при ν>25%.