
- •Вопрос 1: основные понятия теории вероятностей.
- •Вопрос 2. Основное правило комбинаторики. Перестановки, размещения, сочетания. Бином Ньютона.
- •Вопрос 3. Классификация событий. Пространство элементарных событий. Действия над событиями. Диаграммы Вена.
- •Вопрос 4. Классическое определение вероятности события, свойства вероятности. Статистическое и геометрическое определение вероятности.
- •Вопрос 5. Теорема сложения вероятностей.
- •Вопрос 6. Условная вероятность. Теорема умножения вероятностей.
- •В опрос 7. Формула полной вероятности. Формула Байеса.
- •Вопрос 8. Биноминальная схема испытаний. Формула Бернулли.
- •Вопрос 9: Приближения формулы Бернулли: формула Пуассона
- •Вопрос 12. Случайные величины. Типы случайных величин. Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины. Многоугольник распределения.
- •Вопрос 13. Геометрическое распределение.
- •Вопрос 14. Биноминальное распределение; параметры, числовые характеристики.
- •Вопрос 15. Математические операции над случайными величинами.
- •Вопрос 16: математическое ожидание случайной величины. Свойства мо
- •Вопрос 17: дисперсия случайной величины. Свойства дисперсии
- •Вопрос 19. Функция плотности распределения вероятностей одномерной случайной величины, свойства функции плотности. Геометрическая интерпретация.
- •Вопрос 20. Числовые характеристики непрерывных случайных величин.
- •Вопрос 21: непрерывное равномерное распределение. Параметры распр-ия, числовы хар-ки
- •Вопрос 22: нормальное распределение. Стандартное нормальное распределение. Правило трёх сигм
- •Вопрос 24. Коэффициент корреляции, его свойства.
- •Вопрос 25: закон больших чисел. Лемма о среднем арифметическом случайных величин. Теорема Бернулли. Центральная предельная теорема
- •Закон больших чисел (теорема Ляпунова)
Закон больших чисел (теорема Ляпунова)
Законы больших чисел утверждают, что среднее арифметическое большого числа независимых случайных величин ведет себя как среднее арифметическое их математических ожиданий. Теоретическую основу законов больших чисел составляют понятие сходимости случайных величин и неравенство Чебышева. Сходимость по вероятности: последовательность случайных величин X1, X2, …, Xn, … сходится по вероятности к случайной величине X, если для любого > 0 справедливо: lim(n) P{|Xn-X| < }=1 или lim(n) P{|Xn-X| }=0. Сходимость записывается как Xn X. Неравенство Чебышева: если случайная величина X имеет математическое ожидание и дисперсию, то для любого > 0 справедливо следующее неравенство: P{|X-MX| } DX/2. Доказательство (для абсолютно непрерывной случайной величины – для дискретных случайных величин интегралы заменяются соответствующими суммами): пусть MX=a. P{|X-a| } = §(|x-a| ) f(x)*dx (*). Запишем область интегрирования |x-a| в форме (x-a)2 / 2 1 => §(|x-a| ) 1*f(x)*dx §(|x-a| ) (x-a)2 / 2 f(x)*dx (**). Расширим область интегрирования до всей прямой и получим: 1/2*§(|x-a| ) (x-a)2 * f(x)*dx 1/2 * §( | -) (x-a)2 * f(x)*dx = DX/2 (***). Из выражений (*, ** и ***) получаем неравенство Чебышева.