
- •1.Случайные события, действия над событиями
- •2.Классическое определение вероятности и ее свойства.
- •4.Формулы комбинаторики, гипергеометр. Распределение.
- •6. Формула полной вер-сти. Ф-ла Байеса.
- •7. Схема независимых испытаний Бернулли
- •8. Предельные теоремы в схеме Бернулли.
- •9. Функция распределения вероятности и ее свойства.
- •10. Плотность распределения вероятностей и ее свойства.
- •11.Математическое ожидание и его свойства.
- •12. Дисперсия и её свойства.
- •13.Коэффициент корреляции и ковариация
- •14. Моменты
- •15. Основные дискретные распределения св.
- •16.Равномерное распределение.
- •Показательное распред. Наз.Распред.Вер-тей св,к-рое опис-ся плотностью
- •17. Нормальное распределение.
- •18. Двумерная функция распределения и ее свойства.
- •19. Двумерная плотность вероятности и ее свойства.
- •20. Независимость случайных величин
- •21. Условный закон распределения.
- •22. Неравенство Чебышева. Сходим.Случ.Посл-тей
- •23. Теорема Чебышева.Теорема Берелли.
- •24. Центральная предельная теорема.
- •25. Выборочный метод
- •26. Эмпирическая функция распределения.
- •27. Гистограмма и полигон.
- •28. Числовые характеристики выборки.
- •29.Точечное оценивание
- •30. Доверительные интервалы.
- •31.Стандартная ошибка точечной оценки
- •32. Распределение , Стьюдента и Фишера.
- •33.Довер.Интервалы для оценки мОпри известном
- •33. Доверит.Интервалы для оценки мо нормального распределения при неизвестном
- •35.Проверка статистических гипотез.
- •36. Построение критической области.
- •37. Критерий согласия Пирсона.
- •38.Вычисление теоретич.Частот для норм.Распр-ния.
- •39. Сравнение дисперсий двух нормальных выборок.
- •40.Сравнение средних 2х норм.Выборок(Крит.Стьюдента)
- •41. Дисперсионный анализ
- •42.Парная регрессия
- •43. Парный коэффициент корреляции.
- •44. Проверка гипотез о достоверности коэфф.Корреляции.
- •Классическое определение вероятности и ее свойства.
- •Аксиоматическое определение вероятности.
1.Случайные события, действия над событиями
ТВ
– это математическая наука, изучающая
законамерности в случайных явлениях.
ТВ пользуется языком теории
множеств,т.е.соб.-это множ-ва,а действия
над соб.-действия над множ-ми. Случайные
соб.-всякий
факт,кот.в рез-те опыта со случ. исходом
может произойти или не произойти;
обозначаются больш.латин.буквами.Множества
событий
обознач.греч. буквами.Противоположным
соб.А
наз.соб.
,
состоящ.в невыполнен.соб.А. В качестве
числен.меры степени возможности появления
соб.исп-ся понятие
вероят-ти события.Достоверным (Ω
)
наз.соб.,кот.в рез-те опыта обязат. должно
произойти
(вер-ть=1),невозможным(
Ø)
-произойти
не может (вер-ть=0)→диапозон измен.вер-ти
сост.0-1. Несколько соб в данном опыте
образ.полную
группу соб,if
в рез-те опыта непременно must
появ.хотя бы 1 из них. Неск. соб. наз.
несовместными
в дан. опыте if
невозм. их совм. появление. Равновозм.
соб-if
ни 1из рассматр.соб. не явл. объективно
>возможным, чем другое.
Дадим определения действиям над событиями:
1.If
при появл.соб.А происходит и соб.B→соб.А
влечет за собой соб. В и обознач.А
B.
2.If
А
B
и В
А→соб.А
и В равновозможны и обозн.А=В.
3.Соб.,сост.в том, что появ.хотя бы 1из соб.А или В наз. суммой соб.(А+В).
4.Соб.,сост.в том,что соб.А и В появ.одноврем.,наз. произведением соб.(А*В).
5.Соб.,сост.в том,что Апроиз,аВ непроиз,наз.разн (А-В)
6.Соб.
А и В наз. несовместн.
if
их одновр. появл. невозм.
Ø.
7. События В1, ..., Вn образуют полную группу, если любые 2 из них одновременно появится не могут и в сумме они дают пространство элементарных событий.
Ø,
.
2.Классическое определение вероятности и ее свойства.
Класс.вер-тью
наз.отношение числа исходов m,
благоприятств.наступлению соб.А,к общему
числу n
элемент.исходов испытания.
.
Недостаток формулы кл.вер-ти-огранич-ть её исп-ния.Прим.лишь в случае равновозможности и несовместности любого из конечного числа опыта.
Свойства кл.вер:
1. Вер-сть невозможн.соб.=0:P(Ø) = 0,т.к. m=0.
2.Вер-сть
противоп.соб.=
.
3.
Если соб.А влечет за собой соб.В, то
.
4.Для
люб.соб. А вер-ть - число леж.в гран.от 0
до 1:
.
5.
Для 2-ух произв. соб. А и В вер. суммы соб.
не превосход. суммы вер-тей
6.
Вер-сть достоверного соб. равна :
,
т.к.
.
3. Аксиоматическое определение вероятности
Рассмотрим некоторое подмножество событий F, причем операции сложения, умножения и вычитания не выводят из F.
Числовая функция P: F→R называется вероятностью, если выполнены следующие три аксиомы.
А1. Кажд.случайному соб.А из F ставится в соотв-вие неотриц.число, называемое вероятностью события P(A). Р(А) ≥ 0.
А2. Вероятность достоверного события равна 1, т.е.:Р(Ω) = 1.
А3.
If
А и В несовместные соб. из F, т.е. AB=Ø, то
.
Эта аксиома легко обобщается с пом. сочетательного свойства сложения на любое число событий. Если Аi∙Аj = Ø (і ≠ ј), то Р(∑ Аk) = ∑ Р(Аk). т.е. вероятность суммы попарно несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий. Эту аксиому называют теоремой сложения или правилом сложения вероятностей.