
Добавил:
Upload
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:ТІМС Фінал.docx
X
- •Класифікація подій. Класичне поняття ймовірності (комбінаторна ймовірність).
- •Теореми про ймовірність суми подій.
- •Умовні ймовірності (ймовірності добутку подій)
- •Незалежні події
- •Незалежні в сукупності події
- •Формула повної ймовірності
- •Формула гіпотез (формула Байєса)
- •Залежні події. Регресія. Кореляція.
- •Послідовність незалежних спроб. Схема Бернуллі. Формула Бернуллі.
- •Біномний розподіл
- •Найімовірніше число успіхів у схемі Бернуллі
- •Локальна теорема Муавра-Лапласа
- •Аксіоматика теорії ймовірності
- •Випадкові змінні, функції розподілу, їх властивості.
- •Класи випадкових змінних
- •Випадкові вектори. Незалежні випадкові вектори.
- •Перетворення ймовірностей. Приклади
- •Числові характеристики випадкових змінних
- •Характеристична функція випадкової змінної
- •Властивості характеристичних функцій. (Див. 31)
- •Взаємно однозначна відповідність між функцією розподілу і характеристичною функцією
- •Теореми про суми характеристичних функцій
- •Стохастичні процеси, ланцюг Маркова.
- •Ймовірність переходу зі стану в стан за n кроків.
- •Стаціонарний розподіл ланцюга Маркова.
- •Пуасонівський процес.
- •Процеси розмноження і вимирання
- •Представлення статистичного матеріалу
- •Числові характеристики статистичної змінної. Числові характеристики центральної тенденції.
- •Числові характеристики розсіяння
- •Квантилі. Інтерквантильні широти.
- •Моменти випадкової змінної
- •Числові характеристики форми
- •Лінійні перетворення статистичного матеріалу
- •Метод максимуму правдоподібності
- •Статистичне оцінювання параметрів нормальної популяції.
- •Оцінка невідомого математичного сподівання нормальної генеральної сукупності
- •Порівняння мат. Сподівань двох нормально розподілених генеральних сукупностей.
- •Інтервал довір’я невідомого математичного сподівання.
- •Оцінка дисперсії нормального розподілу популяції.
- •Інтервал довір’я для невідомого значення дисперсії нормальної популяції.
- •Порівняння дисперсій двох нормальних популяцій. Критерій Колмогорова.
- •Критерій Смирнова.
- •Критерій знаків. Інтервал для прийняття рішень.
- •Гіпотеза про медіану.
- •Критерій Вілкоксона.
- •Однофакторний варіансний аналіз.
- •Двофакторний варіансний аналіз.
- •Трифакторний варіансний аналіз.
- •Варіансний аналіз за схемою латинського квадрата.
- •Кореляційний аналіз (коваріація, кореляція, регресія).
- •Пряма регресія.
- •Кореляції вищих порядків.
- •Варіанси і стандарти вищих порядків.
Кореляційний аналіз (коваріація, кореляція, регресія).
Якщо варіансний аналіз дає можливість виявити зв’язки між випадковими змінними і вплив факторів на них, то кореляційний аналіз дає змогу виявити силу цього впливу.
Коваріацією між випадковими змінними X та Y називається
Властивості:
симетрична відносно аргументів
якщо незалежні, то =0
Кореляцією між випадковими змінними X та Y називається
Властивості:
симетрична відносно аргументів
якщо незалежні, то =0
Регресією змінної X та Y називається величина
Пряма регресія.
Нехай маємо n пар незалежних спостережень проведених в однакових умовах над двовимірним вектором (X,Y). Випадкові змінні X,Y нам не відомі, але на основі знайдених значень хочемо зробити висновок про кореляцію між ними.
Кореляції вищих порядків.
Варіанси і стандарти вищих порядків.
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]