
- •1. Основные понятия тер.Вер. Эксперимент и его пространство элементарных событий
- •2. Классификация событий. Действия над событиями
- •3. Классическое определение вер-ти, геометрическое и статистическое определение вер-ти
- •4. Элементы комбинаторики (принцип перемещения, перестановки, размещения, сочетания)
- •5. Теорема сложения вероятностей («или»)
- •6. Условная вероятность, зависимость и независимость события. Умножение вероятностей («и»)
- •7. Формула полной вероятности
- •8. Формула Байеса
- •9. Последовательность независимых испытаний. Формула Бернулли
- •10. Предельный переход для формулы Бернулли
- •11. Теорема Пуассона. Простейший поток событий, его свойства
- •12. Св. Закон распределения св
- •13. Дсв, их законы распределения
- •14. Числовые характеристики дсв
- •15. Нсв. Их законы распределения.
- •16. Свойства мат.Ожидания
- •17. Свойства дисперсии
- •18. Биномиальное распределение
- •19. Распределение Пуассона
- •20. Геометрическое распределение
- •25. Плотность распределения непрерывной двум. Св, св-ва
- •26. Двум. Св, равномерно распределенная в прямоугольнике
- •27. Условные законы распределения
- •28. Зависимые, независимые св
- •29. Числовые характеристики двумерной св
- •30. Корреляционный момент. Коэффициент корреляции
- •31. Линейная зависимость двух св
- •32. Условные числовые характеристики, составляющих двумерную св. Регрессия
- •33. Закон распределения функции св
- •34. Понятие о збч. Сходимость по вер-сти и распределению
- •35. Неравенство Маркова, Чебышева
- •36. Теорема Чебышева
- •37. Теорема Бернулли
- •38. Центральная предельная теорема( Ляпунова)
- •39. Генеральная совокупность, выборка. Способы организации выборки, требования к выборке
- •40. Вариационный ряд. Полигон частот
- •41. Построение интервального вариационного ряда. Гистограмма
- •42.Эмперическая функция распределения, ее свойства
- •43. Числовые характеристики выборочной совокупности, их свойства
- •44. Понятие о статистических гипотезах и их проверке
- •48. Точечные оценки параметров закона распределения. Требования к оценкам параметров
- •49. Оценка мат.Ожидания и дисперсии
- •50. Метод наибольшего правдоподобия и метод моментов нахождения оценок параметров
- •51. Интервальные оценки параметров распределения. Доверительный интервал и вероятность
51. Интервальные оценки параметров распределения. Доверительный интервал и вероятность
Интервальной
оценкой
параметра θ наз-ся числовой интервал
(θ1,θ2), который с заданной вер-стью γ
накрывает неизвестное значение параметра
θ. Такой интервал наз-сядоверительным,
а вер-сть γ - доверительной
вер-стью, уровнем доверия или надежностью
оценки. Наибольшее отклонение Δ оценки
θ от оцениваемого параметра 0, в частности,
выборочной средней (или доли) от генер-й
средней (или доли), котор возможно с
заданной доверительной вер-стью γ,
наз-сяпредельной
ошибкой выборки.
Она является ошибкой репрезентативности
(представительства) выборки. Возникает
вследствие того, что исследуется лишь
часть совокупности. Теорема.
Вер-сть того, что отклонение выборочной
средней (или доли) от генеральной средней
(или доли) не превзойдет число Δ>0 (по
абсолютной величине), равна:
P(|Xср-Х0ср|≤Δ)=Ф(t)=γ,
где t=Δ\σx.
P(|w-p|≤Δ)=Ф(t)=γ,
где t=Δ\σw.
Ф(t)
- ф-я Лапласа. Среднее квадратическое
отклонение выборочной средней ах σx
и выборочной доли σw
собственно-случайной выборки называется
средней квадратической (стандартной)
ошибкой выборки. Следствие
1.
Δ=t*σx,
Δ=t*σw.
Следствие
2. Хср-Δ≤X0ср≤Хср+
Δ; w-Δ≤p≤w=Δ.Доверительный
интервал для генеральной средней.Рассм.
признак имеет норм-е р-е. 1)Доверит-й
интервал дляген совокупности: P(|Xср-Х0
ср|<Δм.в.)=γ=θ(t,
k),
где θ(t,
k)
– р-е Стьюдента, k=n-1
– число степ свободы. Δм.в=tγ,
k
\k^0,5
- предельная ошибка малой выборки.
Доверит-й интервал для ген средней:
.
2)Доверит интервал для доли ген совокупности
опред-ся по графику по данному объему
n
и по данной надежности γ. 3)Доверит
интервал для дисперсии.
,
,
-
р-е хи квадрат.
54. МНК
Метод наименьш квадратов - оценка определяется из условия минимизации суммы квадратов отклонений выборочных данных от определяемой оценки.