
- •1.Случайные события. Пространство элементарных событий. Алгебра событий.
- •2 Вероятность в дискретных пространствах элементарных событий.
- •3. Классическая схема равновероятных событий.
- •4 Теорема сложения и умножения вероятности.
- •5. Формула полной вероятности и формула Байеса.
- •7.Повторение испытаний. Схема Бернулли. Биномиальное распределение. Формула Пуассона
- •10.Вероятность в непрерывных пространствах элементарных событий и ее свойства. Геометрические вероятности
- •13. Системы дискретных случайных величин. Таблица распределения. Независимость. Ковариация. Механическая интерпретация. Условные распределения.
- •14.Мат. Ожидание и дисперсия суммы случайных величин. Мат ожидание произведения случайных величин.
- •15.Коэффициент корреляции как характеристика статистической связи. Некоррелированность и независимость случ. Величин.
- •18.Функции случайных величин. Вычисление мат ожиданий. Нахождение закона распределения для функции одной случайной величины, в случае дискретной и непрерывной случайной величин
- •21. Теорема Бернулли.
- •22. Теорема Чебышева и ее обобщение.
- •23. Асимптотическое распределение среднего арифметического независимых случайных величин и относительной частоты.
- •17. Предмет мат статистики. Основные понятия: выборка, генеральная совокупность, статистики Распределение выборки, выборочные моменты.
- •18. Задача статистического оценивания. Несмещенность и состоятельность оценок, эффективность оценок.
- •19. Метод моментов. Несмещенная оценка дисперсии
- •20. Распр. Хи-квадрат, Стьюдента, Фишера. Их определ. Свойства. Применение при нахождении доверительных интервалов и при проверке стат.Гипотез.
- •22.Доверит. Интервал для среднего и разности средних
- •23.Проверка стат.Гипотез. Классиф. Критерий. Стат.Крит. Ур-нь значимости. Крит.Обл. Ошибки 1 и 2 рода.
- •24.Проверка гипотез о равенстве дисперсий и средних.
- •25. Регрессионный анализ. Оценки параметров линейной регрессии методом наименьших квадратов.
- •26. Анализ значимости и адекватности регрессионной модели.
1.Случайные события. Пространство элементарных событий. Алгебра событий.
Влияние случ.факторов приводит к тому,что мы постоянно получаем разл.значен-я(пр
измерении каких-либо предметов)
Случайные соб-я – это события,которые могут произойти,а могут и не произойти.
Серия экспериментов- последов-ть экспериментов,проводимых в неизменных условиях.
А-случ.соб-е
n раз повторяется эксперимент. nA –частота появления соб.А в n экспериментах.
Относит.частота hA= nA/n – статистич.опр-е(отношение числа экспериментов А к числу всех благопр.исходов)
Р(А)-вер-ть соб.А.
Такая процедура назыв.частотное определение вер-ти соб.А
Пространство элемент.соб-тий
Пример. Подбрасывание игр.кости 1 раз.
выпала «1», выпала «2»выпала «6»
Соб.А –выпад.четного числа очков. А={ }
Соб.В-вып.числа очков кратных 3. В={ }
Множество всех элемент.исходов данного эксперимента назыв.
пространством элементарных событий. ={ }
Операции над случ.событиями:
диаграмма Эйлер-Венна
А) событие A
Б) Суммой событий А и В назыв.соб. А+В,состоящее из элемент.соб, принадлежащ.хотя бы одному из соб.А или В.
В) Произведением событий А и B назыв.соб. АВ,сост.из элемент.соб-й,принадлеж.одновременно А и В.
Г) Разностью соб.А иВ назыв.соб-е А-В,сост.из элем.соб-й,принадлежащих А и не принадлеж.В.
Д) Соб.Ā=/А назыв. противоположным событию A(или дополн.к соб.А)
Е) Несовместимые события (если они не могут произойти одноременно), если АВ=
Ж) События образуют полную группу, если хотя бы одно из них обязательно происходит в результате испытания.
З) Если из наступления соб.А следует наступл.В,т.е соб.В есть следствие А,то это записыв.так: АВ.
Алгебра событий:
Система F подмножеств ,удовлетворяющая условиям:
1)F; 2) из того,что А,ВF,следует,что А+ВF, ABF, Ā,B(с черточкой)F называется алгеброй событий.
Т. о., алгебра F-это система подмножеств ,котор.замкнута относ-но конечного числа опер-й слож-я, умн-я и доп-я.
Если усл-е 2) выполн.для счетного числа соб-й,то алгебра F называется -алгеброй(сигма-алгеброй)
2 Вероятность в дискретных пространствах элементарных событий.
Пусть содержит либо конечное, либо счетное число элемнт.соб-й: ={1,2,..}
F-набор все подмножеств . F явл. -алгебра.
Каждому эл.исходу i (i=1,2,..) поставим в соот-е неотриц.число P(i)=pi, такое что pi=1 и 0≤pi≤1.
Следствия: P(A)= p(i), 0≤P(A)≤1, P()=1, P()=0, P(Ā)=1-P(A), P(A+B)≤P(A)+P(B) или P(A+B)+P(A)+P(B)-P(AB)
Вероятностное прост-во (,F,P) называется в этом случае дискретным.
3. Классическая схема равновероятных событий.
Если сожержит конечное число эл.соб-й,например N соб-й, причем все эл.исходы равновозможны,т.е. p(i)=1/N, i-1,2,..,N, то P(A)=|A|/||,
где |A|-кол-во эл.исходы,составляющих множество А, а ||- число всех эл.исходов данного эксперимента. ||=N
Такая ф-ла назыв. классическим определением вер-ти (Если эл.исходы равновозможны, то вер-ть соб.А равна отношению числа исходов,благоприятствующих соб.А, к числу всех эл.исходов)