- •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 5.2. Формула Пуассона
Нехай
виконується п
незалежних
випробувань в кожному з яких ймовірність
появи події А
дорівнює
р.
Для визначення ймовірності появи події
рівно k
раз в цих випробуваннях використовують
формулу Бернуллі. Якщо ж п
велике,
тоді для визначення ймовірності появи
використовують локальну теорему Лапласа.
Але ця формула непридатна, якщо ймовірність
появи події мала (
).
В цих випадках використовують формулу
Пуассона.
Вважаємо,
що добуток
зберігає постійне значення, тобто
.
Для доведення формули Пуассона
використаємо формулу Бернуллі
Оскільки
,
тоді
Значить формула Пуассона має вигляд:
.
(5.3)
Приклад:
Завод відправив на базу 10000 якісних виробів. Ймовірність того, що на шляху до бази вироб втратить якість дорівнює 0,0001. Знайти ймовірність того, що на базу прийде 5 неякісних виробів.
Рішення.
За
умовою задачі
Тоді
Пуассон Сімеон Дені (21.06.1781 – 25.04.1840 рр.) – французький механік, фізик і математик. Пуассон написав більше 300 праць, значна кількість яких відіграла значну роль у становленні сучасної науки. Він покращив способи застосування теорії ймовірностей взагалі і до питань статистики зокрема, довів теорему, яка стосується закону великих чисел (закон Пуассона), вперше ввівши термін „закон великих чисел”.
Задачі до розділу5.2
Задача 5.2.1
Ймовірність максимального виграшу в лотерею дорівнює 0,0003. Випущено 10000 лотерейних білетів. Знайти ймовірність того, що 4 власника лотерейного білета одержать максимальний виграш.
Рішення.
За умовою задачі
Так як п велике, а р мале, тоді за формулою Пуассона .
Задача 5.2.2
Обчислити ймовірність появи події А рівно 3 рази в 120 випробуваннях, якщо ймовірність появи події у кожному випробуванні однакова і дорівнює 0,06.
Задача 5.2.3
Обчислити ймовірність появи події А рівно 3 рази при 70 випробуваннях, якщо ймовірність появи події у кожному випробуванні однакова і дорівнює 0,05.
Розділ 5.3. Завдання до заняття 5 Теоретичні питання до заняття 5
1. Сформулювати інтегральну теорему Лапласа.
2. Сформулювати основні правила знаходження функції Лапласа Ф(х).
3. Яка умова використання формули Пуассона?
4. Записати формулу Пуассона і пояснити її складові.
Розділ 6.1. Дискретні і неперервні випадкові величини
Означення: Випадковою величиною називається така величина, яка за результатом досліду (випробування) може набувати того чи іншого значення (якого саме – заздалегідь невідомо).
Випадкові величини прийнято позначати останніми великими буквами латинського алфавіту X, Y, Z і т.п.
Прикладом випадкових величин можуть бути:
Кількість стандартних деталей серед 100 виготовлених. Ця величина випадкова і може приймати значення від 0 до 100.
Витрати на виробництво продукції.
Значення оцінки на іспиті можуть бути: “2”, “3”, “4”, “5”. Це значення випадкової величини.
Кількість студентів даного потоку, присутніх на лекції.
5. Відстань транспортування руди в кар’єрі.
Серед випадкових величин розрізняють дискретні і неперервні.
Означення: Дискретною випадковою величиною називається така величина, яка приймає окремі ізольовані значення.
До дискретних випадкових величин можна віднести ті, які описані у наведених вище прикладах 1, 3, 4.
Множина можливих значень дискретної випадкової величини може бути скінченою або нескінченою множиною.
Означення: Неперервною випадковою величиною називають таку величину, яка може приймати всі значення з деякого скінченого або нескінченного проміжку.
До неперервних випадкових величин можна віднести ті, які описані у наведених прикладах 2 і 5.
Множина можливих значень неперервної випадкової величини нескінченна.
