- •1. Определение вероятности. 1
- •2. Условная вероятность. Независимое событие. Формула умножения вероятности.
- •4.Последовательность независимых испытаний. Схема Бернулли. Формула Пуассона.
- •Формула Пуассона
- •5.Наивероятнейшее число наступления события.
- •6. Локальн теорема и интегральная теорема Муавр- 3
- •7. Св. Функции распределения и их свойства.
- •8.Числовые хар-ки случайной величины. 4
- •9.Биномиальный закон распределения.
- •10.Распределение Пуассона. Равномерное распределение.
- •11. Показательное или экспоненциальное распределение.
- •12. Нормальный закон распределения. Числовые 6 характеристики.
- •14.Многомерные случайные величины(св)
- •15.Неравенство Маркова. Неравенство Чебышева.
- •16. Т.Чебышева. Т.Бернули. 8
- •17. Теорема Ляпунова:
- •Элементы математической статистики Генеральная выборочная совокупность
- •Повторная и бесповторная выборка
- •Репрезентативная выборка
- •Статистическое распределение выборки
- •Методы построения точечных оценок
- •Билет №1 10
- •Билет №2
- •Билет №3
- •Билет №4
- •Билет № 5
- •Билет 6.
- •Билет 7
- •Билет 8
- •Билет 9.
- •Билет 10.
- •Билет 11.
- •Билет 12.
- •Билет № 13
- •Билет 14.
- •Билет 15. 16
- •Билет 16.
- •Билет 17.
- •Билет 18.
- •Билет 19.
- •Билет 20. 18
- •Билет 27.
- •Билет 28.
- •1.Теория вероятности
- •3 Т. «Сложения вероятности несовместных событий 20
- •5Формула полной вероятности
- •6.Вероятность наступления хотя бы 1-го события
- •10Вероятность отклонения относительной частоты от постоянной вероятности
- •11Случайная величина
- •12Интегральная ф-ия распределения
- •13Дифференциальная ф-ия распределения вероятностей св (её плотность)
- •14Числовые хар-ки св
- •15Дисперсия св (дискретной)
- •16Среднеквадратическое отклонение св х –
- •17Моменты св х:
- •18Важнейшие з-ны распределения вероятностей cв:
- •21Т.Чебышева
- •22Т. Ляпунова
- •26Вероятность попадания случайной точки в полосу
- •29Числовые хар-ки 2-мерной св (с-мы св):
- •31Нормальное распределение с-мы 2-х св
31Нормальное распределение с-мы 2-х св
f(x,y)=1/(2πδxδy√(1-r2xy))*
e^(–1/(2√(1-r2xy))[(x-ax)2/δ2x+(y-ay)2/δ2y-2rxy(x-ax)(y-ay)/δxδy])
при rxy=0
f(x,y)=1/(2πδxδy)*e^(–[(x-ax)2/δ2x+
(y-ay)2/δ2y])
Т. Если с-ма СВ подчиняется нормальному з-ну распределения, то из некоррелированности с-мы следует незав-ть ее составляющих и наоборот.
Док-во:
а) Если СВ некоррелир-мы, то rxy=0
f(x,y)=1/√[(2π)δx]*e^[–(x-ax)2/(2δ2x)] *1/√[(2π)δy]*e^[–(y-ay)2/(2δ2y)]=f1(x)*f2(y), ч.т.д.
б) Если СВ независимы
f1(x)*f2(y)= 1/√[(2π)δx]*e^[–(x-ax)2/(2δ2x)] *1/√[(2π)δy]*e^[–(y-ay)2/(2δ2y)]=1/(2πδxδy)*e^(–[(x-ax)2/δ2x+(y-ay)2/δ2y]=f(x,y) при rxy=0, т.е. СВ некоррел.
З-н Релея:
Если положить ax=ay=0 и δx=δy=δ, то
f(x,y)=1/(2πδ2)*e^[–(x2+y2)/(2δ2)]
x2+y2=z2, f(z)=1/(2πδ2)*e^[–z2/(2δ2)]
f(z)={z/(2πδ2)*e^[–z2/(2δ2)], z>0; 0, z≤0}
F(z)= {1- e^[–z2/(2δ2)], z>0; 0, z≤0}