- •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 2.2. Ймовірність повної групи подій. Протилежні події
Теорема:
Сума ймовірностей подій
, які утворюють повну групу, дорівнює
одиниці.
(2.2)
Доведення
Оскільки поява однієї
з подій повної групи є подія достовірна,
а ймовірність достовірної події дорівнює
одиниці, то
.
Будь-які дві події повної групи несумісні,
тому за теоремою додавання
Приклад:
Консультаційний пункт університету одержує пакети з контрольними роботами із населених пунктів Інгулець (подія А), Апостолово (подія В)і Нікополь (подія С). Ймовірність одержання пакета з Інгульця дорівнює 0,7, з Апостолово – 0,2. Знайти ймовірність того, що наступний пакет буде одержано з Нікополя.
Рішення
;
;
.
Означення: Протилежними називаються дві єдиноможливі події, що утворюють повну групу.
Якщо
одну з двох протилежних подій позначити
через
,
тоді другу прийнято позначати
(не А).
Приклад: З ящика навмання вилучили деталь. Подія “витягли стандартну деталь” є протилежною до події “витягли нестандартну деталь”.
Теорема: Сума ймовірностей протилежних подій дорівнює одиниці
.
(2.3)
Доведення
Протилежні події утворюють повну групу, а сума ймовірностей подій, що утворюють повну групу, дорівнює одиниці.
,
,
.
Приклад:
Ймовірність того, що робітник за одну зміну виготовить 10 деталей, дорівнює 0,15; ймовірність виготовити 9 деталей – 0,2; виготовити 8 або менше деталей – 0,65. Знайти ймовірність того, що за одну зміну робітник виготовить не менше 9 деталей.
Рішення
Подія А – робітник виготовив не менше 9 деталей, тобто або 9, або 10.
І спосіб:
ІІ
спосіб: Подія
- робітник виготовить менше 9 деталей.
Розділ 2.3. Множення ймовірностей
Означення: Добутком двох подій
А і В називають подію
,
яка полягає в сумісній появі цих подій.
Приклад:
1. Якщо подія А – деталь стандартна, подія В – деталь пофарбована, тоді подія - деталь і стандартна і пофарбована (і та і інша одночасно).
2. Події
А, В і С – поява герба при першому,
другому і третьому киданні монети
відповідно, тоді подія
- поява „герба” при трьох киданнях
монети.
Умовна ймовірність
Означення: Умовною ймовірністю
називають ймовірність події В,
обчислену в припущенні, що подія А
вже відбулася.
Наприклад:
У ящику 3 стандартні і 3 браковані деталі. З ящика два рази вилучають по одній деталі. Знайти ймовірність появи стандартної деталі при другому випробуванні (подія В), якщо при першому випробуванні було вилучено браковану деталь (подія А)
Рішення
.
Теорема: Ймовірність сумісної появи двох подій дорівнює добутку ймовірності однієї з них на умовну ймовірність другої, обчислену в припущенні, що перша подія вже відбулася
. (2.4)
Наслідок: Ймовірність сумісної появи декількох подій дорівнює добутку ймовірності однієї з них на умовні ймовірності всіх інших, причому ймовірність кожної наступної події обчислюється в припущенні, що всі попередні події вже відбулися.
.
(2.5)
Порядок, за яким розташовано події, може бути довільним, тобто не має значення яку подію вважати першою, другою і т.п.
Приклад:
В урні 5 білих, 4 чорних і 3 синіх кульки. Кожне випробування полягає у вилученні навмання однієї кульки, не повертаючи її назад. Знайти ймовірність того, що при першому випробуванні з’явиться біла кулька (подія А), при другому – чорна (подія В) і при третьому – синя (подія С).
Рішення
.
Означення: Подія В називається
незалежною від події А, якщо поява
події А не змінює ймовірності появи
події В, тобто якщо умовна ймовірність
події В дорівнює її безумовній
ймовірності
,
тобто поява події А не залежить від
появи події В.
Теорема: Ймовірність сумісної появи двох незалежних подій дорівнює добутку ймовірностей цих подій
.
(2.6)
Практично про незалежність подій судять із змісту задачі. Наприклад, ймовірність влучення кожної з двох гармат не залежить від того, чи влучила інша гармата, тому подія “перша гармата влучила” і подія “друга гармата влучила” є незалежними.
Приклад:
1. Нехай в кожному з трьох ящиків знаходиться по 10 деталей. У першому – 8, у другому – 7 і у третьому – 9 стандартних деталей. З кожного ящика навмання вилучили по одній деталі. Знайти ймовірність того, що всі три деталі, що вилучено, будуть стандартними.
Рішення
Подія А – з першого ящика вилучили стандартну деталь.
Подія В – з другого ящика вилучили стандартну деталь.
Подія С – з третього ящика вилучили стандартну деталь.
Оскільки
події є незалежними, то
2.
Ймовірність появи кожної з трьох
незалежних подій
відповідно дорівнюють
.
Знайти ймовірність появи тільки однієї
з цих подій.
Рішення
Подія
- з’явиться подія
і одночасно не з’являться події
і
.
Подія
- з’явиться подія
і одночасно не з’являться події
і
.
Подія
- з’явиться подія
і одночасно не з’являться події
і
.
Подія А – поява однієї з подій .
.
