- •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: .
Рішення
Подія А – серед 6 взятих деталей 4 стандартні.
Задачі до розділу 1.4
Задача 1.4.1
У відділі працює 6 чоловіків і 4 жінки, за табельними номерами навмання відібрано 7 людей. Знайти ймовірність того, що серед відібраних будуть 3 жінки.
Рішення
Загальне
число можливих елементарних результатів
випробувань дорівнює числу способів,
якими можна з загальної кількості
чоловік (10) обрати 7, тобто
-
кількості сполучень з 7 по 10. Підрахуємо
число результатів, що сприятимуть події
„серед обраних три жінки”: обрати 3
жінки з 4 можна
способами, при цьому ті, що лишилися 10
– 4 = 6, повинні бути чоловіками, з яких
буде обрано 7 – 3 = 4, яких можна обрати
=
способами. Відповідно число сприятливих
випадків дорівнює
.
Шукана ймовірність дорівнює відношенню кількості сприятливих випадків до загальної кількості випадків:
.
Задача 1.4.2
В ящику 5 стандартних і 3 браковані деталі. Навмання витягли 4 деталі. Знайти ймовірність того, що серед них буде 3 стандартні і 1 бракована деталь.
Рішення
Подія А – серед чотирьох вилучених деталей три стандартні і одна бракована.
Задача 1.4.3
В коробці 15 калькуляторів, серед яких 10 інженерних. Службовець навмання обирає 3 калькулятора. Знайти ймовірність того, що обрані калькулятори будуть інженерними.
Задача 1.4.4
В групі 11 студентів, серед яких 6 навчаються на „відмінно” і „добре”. За списком обрано 8 студентів. Знайти ймовірність того, що серед обраних студентів 5 навчаються на „відмінно” і „добре”.
Задача 1.4.5
В партії з 50 деталей, 47 стандартних. Навмання обрано 43 деталі. Знайти ймовірність того, що серед обраних деталей 45 стандартних.
Розділ 1.5. Статистична ймовірність
Класичне визначення ймовірності передбачає, що число подій є скінченим числом, що в реальному житті не завжди відповідає дійсності. У таких випадках застосування класичного означення появи події є неможливим. Тому поряд з класичним визначенням появи події використовують також статистичне визначення ймовірності, коли за ймовірність події приймають відносну частоту або число, що є близьким до неї.
Означення: Відносною частотою події називається відношення числа випробувань, в яких подія вже відбулася, до загального числа фактично зроблених випробувань.
Таким чином, відносна частота події А визначається за формулою
,
(1.6)
де
- число появи події;
- загальне число випробувань.
Співставляючи визначення ймовірності і відносної частоти можна зробити висновок: визначення ймовірності не вимагає, щоб випробування дійсно відбулися; визначення віцдносної частоти припускає, що випробування дійсно вже відбулися. Іншими словами, ймовірність обчисляють до проведення досліду, а відносну частоту після його проведення.
Тривалі спостереження показали, що якщо досліди проводяться у однорідних умовах, в кожному з яких число випробувань достатньо велике, тоді відносна частота виявляє властивість сталості. Ця властивість полягає у тому, що у різних дослідах відносна частота змінюється у незначній мірі і тим меше, чим більше зроблено випробувань, коливаючись біля деякого постійного числа. Виявилося, що це постійне число є ймовірністю появи події. Таким чином, якщо дослідним шляхом встановлена відносна частота, то одержане число можна вважати за наближене значення ймовірності.
Приклад:
1. При киданні монети 4040 раз, число появи „герба” дорівнює 2048, а відносна частота – 0,5069. При киданні монети 12000 раз, число появи „герба” дорівнює 6019, а відносна частота – 0,5016. При киданні монети 24000 раз, число появи „герба” дорівнює 12012, а відносна частота – 0,5005. Як видно з наведених даних, чим більша кількість випробувань, тим ближче значення відносної частоти до ймовірності випадання „герба” при одному киданні монети, яке дорівнює за класичним означенням 0,5.
2. За даними шведської статистикивідносна частота народження дівчинок за 1935 рік за місяцями характеризується наступними числами: 0,486; 0,489; 0,490; 0,471; 0,478; 0,482; 0,462; 0,484; 0,485; 0,491; 0,482; 0,473. Відносна частота коливається біля числа 0,482, яке можна прийняти за наближене значення ймовірності народження дівчинок. Зауважимо, що статистичні дані різних країн дають приблизно такі ж значення відносної частоти.
