- •Теорія ймовірностей і математична статистика для економістів
- •Розділ 1.1. Види подій
- •Види випадкових подій
- •Розділ 1.2. Класичне означення ймовірності появи події
- •Рішення
- •Властивості ймовірності
- •Задачі до розділу 1.2
- •Розділ 1.3. Елементи комбінаторики
- •Розміщення
- •Рішення
- •Перестановки
- •Рішення
- •Рішення
- •Сполучення
- •Рішення
- •Розділ 1.4. Знаходження ймовірності появи події з застосуванням елементів комбінаторики
- •Рішення
- •Задачі до розділу 1.4
- •Розділ 1.5. Статистична ймовірність
- •Розділ 2.1. Теорема додавання ймовірностей несумісних подій
- •Рішення
- •Рішення
- •Задачі до розділу 2.1
- •Розділ 2.2. Ймовірність повної групи подій. Протилежні події
- •Розділ 2.3. Множення ймовірностей
- •Умовна ймовірність
- •Задачі до розділу 2.3
- •Розділ 2.4. Теорема додавання ймовірностей сумісних подій
- •Розділ 2.5. Завдання до заняття 2
- •Розділ 3.1. Ймовірність появи хоча б однієї події
- •Задачі до розділу 3.1
- •Розділ 3.2. Формула повної ймовірності
- •Задачі до розділу 3.2
- •Розділ 3.3. Ймовірність гіпотез. Формули Бейєса
- •Рішення
- •Задачі до розділу 3.3
- •Розділ 3.4. Завдання до заняття 3
- •Розділ 4.1. Формула Бернуллі
- •Рішення
- •Задачі до розділу 4.1
- •Розділ 4.2. Локальна теорема Лапласа
- •Рішення
- •Задачі до розділу 4.2
- •Розділ 4.3. Завдання до заняття 4 Теоретичні питання до заняття 4
- •Розділ 5.1. Інтегральна теорема Лапласа
- •Задачі до розділу 5.1 Задача 5.1.1
- •Розділ 5.2. Формула Пуассона
- •Задачі до розділу5.2
- •Розділ 5.3. Завдання до заняття 5 Теоретичні питання до заняття 5
- •Розділ 6.1. Дискретні і неперервні випадкові величини
- •Розділ 6.2. Закон розподілу дискретної випадкової величини
- •Задачі до розділу 6.2
- •Розділ 6.3. Математичне сподівання дискретної випадкової величини та її властивості
- •Задачі до розділу 6.3
- •Розділ 6.4. Завдання до заняття 6
- •Розділ 7.1. Доцільність введення числової характеристики розсіювання випадкової величини
- •Розділ 7.2. Дисперсія дискретної випадкової величини та її властивості. Середнє квадратичне відхилення
- •Задачі до розділу 7.2
- •Розділ 7.3. Завдання до заняття 7
- •Розділ 8.1. Функція розподілу (інтегральна функція) та її властивості
- •Задачі до розділу 8.1
- •Розділ 8.2. Диференціальна функція розподілу та її властивості
- •Задачі до розділу 8.2
- •Розділ 8.3. Завдання до заняття 8
- •Розділ 9.1. Математичне сподівання неперервної випадкової величини
- •Задачі до розділу 9.1
- •Розділ 9.2. Дисперсія та середнє квадратичне відхилення неперервної випадкової величини
- •Задачі до розділу 9.2
- •Розділ 9.3. Завдання до заняття 9
- •Розділ 10.1. Закони розподілу дискретних випадкових величин Біноміальний закон розподілу
- •Геометричний розподіл.
- •Задачі до розділу 10.1
- •Розділ 10.2. Закони розподілу неперервних випадкових величин Закон рівномірного розподілу ймовірностей.
- •Числові характеристики рівномірного розподілу
- •Нормальний розподіл (розподіл Гауса)
- •Задачі до розділу 10.2
- •Розділ 10.3. Завдання до заняття 10
- •Розділ 11.1. Предмет і задачі математичної статистики
- •Розділ 11.2. Емпірична функція розподілу
- •Властивості емпіричної функції
- •11.3. Графічна інтерпретація статистичного ряду
- •Розділ 11.4. Завдання до заняття 11
- •Розділ 12.1. Генеральна та вибіркова середні. Властивості середньої
- •Рішення
- •Властивості середньої
- •Розділ 12.2. Генеральна і вибіркова дисперсії та середнє квадратичне відхилення
- •Рішення
- •Тоді за формулою (12.6) знайдемо дисперсію
- •Рішення
- •Тоді за формулою (12.6) знайдемо дисперсію
- •Розділ 12.4. Завдання до заняття 12
- •Розділ 13.1. Коефіцієнт варіації
- •Рішення
- •Для знаходження середнього квадрата ознаки складемо таблицю
- •Розділ 13.2. Медіана варіаційного ряду
- •Розділ 13.3. Мода варіаційного ряду
- •Розділ 13.4. Асиметрія і ексцес
- •Моменти варіаційного ряду
- •Асиметрія і ексцес
- •Розділ 13.5. Завдання до заняття 13
- •Розділ 14.1. Метод добутків для обчислення вибіркової середньої і дисперсії
- •Розділ 14.2. Властивості статистичних оцінок параметрів розподілу. Оцінка генеральної дисперсії по виправленій вибірковій
- •Розділ 14.3. Точність оцінки. Довірча ймовірність. Довірчий інтервал
- •Задачі до розділу14.3
- •Розділ 14.4. Завдання до заняття 14
- •Розділ 15.1. Статистична гіпотеза (основні поняття)
- •Розділ 15.2. Критична область. Область приняття нульової гіпотези. Критична точка
- •Відшукування правосторонньої критичної області
- •Відшукування лівосторонньої критичної області
- •Відшукування двосторонньої критичної області
- •Розділ 15.3. Перевірка гіпотези про рівність дисперсій двох генеральних сукупностей
- •Задачі до розділу 15.3
- •Розділ 15.4. Перевірка гіпотези про нормальний розподіл генеральної сукупності. (Критерій згоди -Пірсона)
- •Методика обчислення теоретичних частот нормального розподілу
- •Розділ 15.5. Завдання до заняття 15
- •Розділ 1.6. Поняття кореляції
- •Розділ 16.2. Метод найменших квадратів (загальні поняття)
- •Розділ 16.3. Побудова рівняння лінійної функції
- •Розділ 16.4. Побудова рівняння квадратичної функції
- •Розділ 16.5. Побудова рівняння гіперболічної функції
- •Розділ 16.6. Побудова рівняння показникової функції
- •Розділ 16.7.Знаходження параметрів множинної лінійної залежності
- •Розділ 17.1. Кореляційна таблиця
- •Розділ 17.2. Відшукування параметрів вибіркового рівняння прямої лінії регресії по згрупованим даним
- •Розділ 17.3. Вибірковий коефіцієнт кореляції
- •Розділ 17.4. Завдання до заняття 17
- •Рекомендована література
- •Додатки
- •Значення функції
- •Значення функції
- •Розподіл Пірсона ( - Пірсона)
- •Основні поняття і терміни
- •Основні теореми і формули Класичне означення ймовірності появи події: .
- •Перестановки: . Сполучення: .
Розділ 3.3. Ймовірність гіпотез. Формули Бейєса
Нехай
проведено випробування за результатами
якого з’явилася подія А
.
Знайдемо умовні ймовірності
(ймовірність того, що подія
відбудеться, якщо подія А
вже
відбулася). Наприклад, для події
,
,
де
- повна
ймовірність.
У загальному вигляді
,
(3.4)
де
Одержану формулу (3.4) називають формулою Бейєса (за ім’ям англійського математика, який вивів цю формулу і опублікував у 1764 році). Формула Бейєса дозволяє переоцінити ймовірність гіпотез після того, як стане відомим результат випробування, тобто з’явиться подія А.
Наприклад: Деталі, що виготовляє цех заводу попадають на перевірку на стандартність до одного з двох контролерів. Ймовірність того, що деталь попаде до першого контролера, дорівнює 0,55, а до другого – 0,45. Ймовірність того, що деталь буде названо стандартною першим контролером – 0,95, а другим – 0,98. Деталь при перевірці було названо стандартною. Знайти ймовірність того, що цю деталь перевірив перший контролер.
Рішення
Подія А – деталь названо стандартною.
Маємо дві гіпотези: - деталь перевірив перший контролер;
- деталь перевірив другий контролер.
Подія
- ймовірність того, що стандартну деталь
перевірив перший контролер.
Подія
- ймовірність того, що стандартну деталь
перевірив другий контролер.
Тоді формула (3.4) набуде вигляду:
,
Задачі до розділу 3.3
Задача 3.3.1
Уздовж бензоколонки проїжджає 60% легкових автомобілів і 40% вантажних автомобілів. Ймовірність того, що заправлятиметься вантажна машина 0,1, для легкової машини ця ймовірність дорівнює 0,2. До бензоколонки під’їхала машина для заправки. Знайти ймовірність того, що це буде вантажна машина.
Рішення
Подія А – до бензоколонки під’їхала для заправки машина.
Можна висунути дві гіпотези:
- машина легкова;
-
машина вантажна.
Тоді,
,
.
Умовна ймовірність того, що заправлятиметься легкова машина:
.
Умовна ймовірність того, що заправлятиметься вантажна машина:
.
Ймовірність того, що до бензоколонки під’їхала для заправки машина, знаходимо за формулою повної ймовірності
,
.
Шукану ймовірність, що для заправки під’їде вантажна машина, знайдемо за формулою Бейєса
,
.
Задача 3.3.2
У крамниці для продажу є 15 рушниць, з яких 5 з оптичним прицілом. Ймовірність того, що стрілець влучить у мішень з рушниці з оптичним прицілом 0,95, для рушниці без оптичного прицілу ця ймовірність дорівнює 0,8. Стрілець влучив у мішень з навмання купленої рушниці. Знайти ймовірність того, що стрілець стріляв з рушниці без оптичного прицілу.
Задача 3.3.3
У наявності є три партії деталей по 30 деталей в кожній. Число стандартних деталей у першій, другій і третій партіях відповідно дорівнює 20, 15 і 10. Із навмання обраної партії навмання вилучено деталь, яка виявилася стандартною. Знайти ймовірність того, що деталь було вилучено із третьої партії.
