- •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: .
Задачі до розділу 2.3
Задача 2.3.1
На складі зберігається продукція з трьох партій, відомо, що з I партії 90% продукції відповідає стандарту, з II партії – 80%, з III партії – 85%. З кожної партії обрано по одиниці продукції. Знайти ймовірність того, що всі три одиниці стандартні.
Рішення
Розглянемо події:
А – продукція I партії стандартна;
В – продукція II партії стандартна;
С – продукція III партії стандартна.
Обрання стандартної продукції з I, II, III партій є подіями незалежними, причому такими, що відбуваються одночасно. Тому застосуємо теорему множення ймовірностей незалежних подій.
Р(А) =0,9
Р(В) =0,8
Р(С) =0,85
Задача 2.3.2
Два біатлоністи стріляють по мішенях. Ймовірність влучення для першого біатлоніста 0.85, а для другого - 0.9. Знайти ймовірність того, що влучить у мішень тільки один біатлоніст.
Рішення
Подія А – влучить у мішень тільки один біатлоніст.
Подія А відбудеться у випадку: влучить в мішень тільки перший біатлоніст, а другий не влучить; або у випадку: влучить в мішень другий біатлоніст, а перший не влучить.
Позначимо події:
подія В –перший біатлоніст влучить у мішень;
подія С –другий біатлоніст влучить у мішень
і протилежні їм події:
-
перший біатлоніст не влучить у мішень;
-
другий біатлоніст не влучить у мішень.
Тоді за допомогою теорем додавання й множення ймовірностей отримаємо:
Р(А)=Р(В)
+ Р(С)
,
де Р(В)=0,85, Р(С)=0,9 , а протилежні їм події мають ймовірності
=
1
- Р(В) = 1 – 0,85 = 0,15;
=
1
– Р(С) = 1 – 0,9 = 0,1.
Р(А)=
Задача 2.3.3
Відділ технічного контролю перевіряє вироби на стандартність. Ймовірність того, що вироб стандартний 0.75. Знайти ймовірність того, що з трьох перевірених виробів тільки один стандартний.
Задача 2.3.4
Студент розшукує потрібне йому питання в трьох підручниках. Ймовірність того, що питання міститься в першому підручнику 0,4; в другому підручнику 0,7, а в третьому підручнику 0,75. Знайти ймовірність того, що питання міститься у всіх трьох підручниках.
Задача 2.3.5
Кинуто три гральних кубики. Знайти ймовірність того, що на верхніх гранях всіх кубиків випаде число 3.
Розділ 2.4. Теорема додавання ймовірностей сумісних подій
Означення: Дві події називаються сумісними , якщо поява однієї з них не виключає появи іншої в одному й тому ж випробуванні.
Наприклад, подія “поява трьох очок при киданні грального кубика” і подія “поява непарного числа очок при киданні грального кубика” є сумісними.
Теорема: Ймовірність появи однієї з двох сумісних подій дорівнює сумі ймовірностей цих подій без ймовірності їх сумісної появи
. (2.7)
Доведення
Оскільки
події А і В – сумісні, тоді подія
А+В відбудеться, якщо відбудеться
одна з трьох несумісних подій:
.
.
Подія
А відбудеться, якщо відбудеться
одна з подій
.
За теоремою додавання:
Аналогічно:
Звідси:
.
При використанні одержаної формули треба мати на увазі, що події А і В можуть бути як залежними, так і незалежними, тому формула (2.7) набуде вигляду
для
незалежних подій:
;
(2.8)
для
залежних подій:
.
(2.9)
Наприклад:
Ймовірність
одержання сертифікату якості для першого
і другого виду виробів відповідно
дорівнює
=0,7
і
=0,8.
Знайти ймовірність одержання сертифікату
якості хоча б одним виробом підприємства.
Рішення
Подія А – перший вироб одержить сертифікат якості.
Подія В – другий вироб одержить сертифікат якості.
Події А і В незалежні (одержання сертифікату якості першим виробом не залежить від одержання сертифікату другим).
Подія А+В – хоча б один вироб підприємства одержав сертифікат якості, тобто або перший (А), або другий (В), або обидва вироби (АВ), тоді за формулою (2.7)
=
0,7+0,8 - 0,7·0,8=0,94.
