
- •1.Предмет теории вероятностей.
- •2.Какие бывают события? Дайте определение каждому из них.
- •3.Что такое случайное событие? Какие виды случайных событий вы знаете? Раскройте сущность каждого вида.
- •4.Что представляет собой полная группа событий? Дайте пример.
- •5.Раскройте сущность основных формул комбинаторики.
- •6.Что такое элементарный исход? Приведите классическое определение вероятности.
- •7. Что такое частота или статическая вероятность случайного события?
- •8. Напишите теоремы сложения вероятностей.
- •9. Приведите теоремы умножения вероятностей.
- •10. Что такое формула полной вероятности?
- •11. Приведите формулу Байеса и объясните ее суть.
- •12. В чем заключается формула Бернулли?
- •13. Приведите формулу Пуассона и укажите, когда она применима?
- •14. Приведите формулы Муавра-Лапласа и укажите, когда их применяют?
- •15. Раскройте сущность понятия «Случайная величина»? приведите пример.
- •16. Что такое функция распределения? Укажите ее свойства.
- •17. Дайте определение понятиям: «Дискретно распределенная случайная величина» и «Непрерывно распределенная случайная величина».
- •18.Приведите законы распределения дискретных случайных величин.
- •19. Приведите законы распределения непрерывных случайных величин.
- •20. Что такое математическое ожидание, дисперсия случайной величины?
- •21. Что представляет собой правило трех сигм?
- •22.Дайте определение генеральной совокупность, выборке.
- •24. Что представляет собой эмпирическая функция распределения?
- •26.Что такое точечное оценивание? Приведите свойства точечных оценок, оценки
- •27.Раскройте метод наибольшего правдоподобия и метод моментов нахождения оценок параметров распределений.
- •30.Дайте определение статистической гипотезы, критерия, ошибок первого и второго рода.
- •31.Дайте определение критической области, мощности критерия.
- •32. Приведите схему проверки статистической гипотезы.
- •33. Что представляет собой проверка гипотез о математическом ожидании и дисперсии случайной величины, распределенной по нормальному закону?
- •35. Что такое проверка гипотез о равенстве математических ожиданий и дисперсий?
- •36. Раскройте сущность однофакторного и двухфакторного дисперсионного анализа.
- •39. Объясните понятие стохастической корреляционной зависимости, регрессии. Что представляют собой задачи корреляционного и регрессионного анализа.
- •40. Как производится построение эмпирического уравнения прямой регрессии?
- •44. Что такое множественная линейная регрессия и корреляция?
7. Что такое частота или статическая вероятность случайного события?
Относительной частотой события называют отношение числа испытаний, в которых событие появилось, к общему числу фактически произведенных испытаний. Таким образом, относительная частота события А определяется формулой W (А) = m / n, где m - число появлений события, n - общее число испытаний.
Сопоставляя определения вероятности и относительной частоты, заключаем: определение вероятности не требует, чтобы испытания производились в действительности; определение же относительной частоты предполагает, что испытания были произведены фактически
8. Напишите теоремы сложения вероятностей.
Суммой А + В двух событий А и В называют событие, состоящее в появлении события А, или события В, или обоих этих событий. Например, если из орудия произведены два выстрела и А — попадание при первом выстреле, В — попадание при втором выстреле, то А + В — попадание при первом выстреле, или при втором, или в обоих выстрелах. В частности, если два события А и B — несовместные, то А + В — событие, состоящее в появлении одного из этих событий, безразлично какого. Суммой нескольких событий называют событие, которое состоит в появлении хотя бы одного из этих событий. Например, событие А + В + С состоит в появлении одного из следующих событий: А, В, С, А и В, А и С, В и С, А и В и С. Пусть события A и В — несовместные, причем вероятности этих событий известны. Как найти вероятность того, что наступит либо событие A, либо событие В? Ответ на этот вопрос дает теорема сложения. Теорема. Вероятность появления одного из двух несовместных событий, безразлично какого, равна сумме вероятностей этих событий: Р (А + В) = Р (А) + Р (В). Доказательство С л е д с т в и е. Вероятность появления одного из нескольких попарно несовместных событий, безразлично какого, равна сумме вероятностей этих событий: Р (A1 + A2 + ... + An) = Р (A1) + Р (A2) + ... + Р (An).
9. Приведите теоремы умножения вероятностей.
Теорема.
Вероятность совместного появления
двух событий равна произведению
вероятности одного из них на условную
вероятность другого, вычисленную в
предположении, что первое событие уже
наступило: Р (АВ) = Р (А) РA (В). (*)
Доказательство З а м е ч ан и е. Применив
формулу (*) к событию ВА, получим Р (ВА)
= Р (В) РB (А), или, поскольку событие ВА
не отличается от события АВ, Р(АВ) = Р
(В) РB (А). (**) Сравнивая формулы (*) и
(**), заключаем о справедливости равенства
Р (А) РA (В) = Р (В) РB (А). (***) С л е д с т в
и е. Вероятность совместного появления
нескольких событий равна произведению
вероятности одного из них на условные
вероятности всех остальных, причем
вероятность каждого последующего
события вычисляется в предположении,
что все предыдущие события уже
появились:
где является вероятностью события
An, вычисленной в предположении, что
события А1,А2,..., Аn — 1 наступили. В
частности, для трех событий Р (AВС) = Р
(А) РA (В) РAB (С).