- •1. Случайная величина (св), классификация св: непрерывная и дискретная св. Экономические примеры.
- •2. Полное описание св: закон распределения, функция распределения и плотность распределения св.
- •3. Основные свойства функции распределения и плотности распределения св.
- •4. Числовые характеристики св: математическое ожидание, дисперсия, асимметрия и эксцесс.
- •5. Основные свойства математического ожидания и дисперсии.
- •6. Основные распределения св (краткий обзор).
- •7. Биноминальное распределение св. Числовые характеристики биноминального распределения. Функция распределения биноминального распределения.
- •8. Пуассоновское распределение: функция распределения Пуассоновского распределения. Числовые характеристики Пуассоновского распределения: математическое ожидание и дисперсия.
- •9. Равномерное распределение св на отрезке [a, b]. Функция распределения равномерного распределения. Числовые характеристики равномерного распределения: математическое ожидание и дисперсия.
- •10. Показательное распределение св. Функция распределения показательного распределения. Числовые характеристики показательного распределения: математическое ожидание и дисперсия.
- •11. Нормальное распределение св. Функция распределения нормального распределения. Числовые характеристики нормального распределения: математическое ожидание и дисперсия.
- •12. Предельные теоремы теории вероятностей. Неравенство Чебышева. Теорема Чебышева.
- •13. Теорема я. Бернулли. Центральная предельная теорема а.М.Ляпунова (формулировка).
- •14. Основные категории и задачи математической статистики.
- •15. Вариационные ряды: дискретные и интервальные. Аналитическое и геометрическое описание вр.
- •16. Оценивание параметров распределения случайных величин. Требования, предъявляемые к оценкам.
- •17. Точечные и интервальные оценки параметров распределения случайных величин.
- •18. Метод максимального правдоподобия (Фишере) точечного оценивания параметров распределения случайных величин. Примеры.
- •19. Метод моментов (Пирсона) точечного оценивания параметров распределения случайных величин. Примеры.
- •24. Критерии Фишера и Стьюдента проверки статистических гипотез. Примеры.
- •25. Функции предложения и функции спроса, равновесная цена и равновесный объём. Примеры.
- •Законы спроса и предложения
- •Равновесный объем
- •29. Общая постановка задачи линейного программирования (злп). Графическое решение двумерных злп.
- •30. Многомерные задачи злп. Понятие о симплекс- методе.
- •31. Специальные злп. Транспортная задача.
- •32. Основные понятия и определения математической теории игр. Антагонистическая игра (игра с нулевой суммой).
- •33. Минимаксная стратегия игры. Верхняя и нижняя цена игры. Определение оптимальных стратегий.
- •34. Теорема фон-Неймана о существовании оптимального решения конечной матричной игры.
- •35. Теорема фон-Неймана об активных стратегиях. Методы упрощения платежной матрицы.
- •36. Решение игр в чистых стратегиях и седловые точки матрицы игры.
- •37. Аналитическое решение игры (2 × 2), графическое решение игр вида (2 X n) и (n X 2).
- •38. Приведение матричной игры к злп.
- •39. Игры с природой. Постановка задачи. Математическая модель.
- •3. Коэффициент напряженности работ
32. Основные понятия и определения математической теории игр. Антагонистическая игра (игра с нулевой суммой).
В экономической практике часто имеют место конфликтные ситуации. Игровые модели - это, в основном, упрощенные математические модели конфликтов. В отличие от реального конфликта игра ведётся по четким правилам. Для моделирования конфликтных ситуаций разработан специальный аппарат – математическая теория игр. Стороны, участвующие в конфликте, называются игроками. Каждая формализованная игра (модель) характеризуется: 1. количеством субъектов - игроков, участвующих в конфликте; 2. вариантом действий для каждого из игроков, называемых стратегиями; 3. функциями выигрыша или проигрыша (платежа) исхода конфликта. Игра, в которой участвуют два игрока A и B называется парной. Если же количество игроков больше двух, то это игра множественная. Мы будем рассматривать модели только парных игр. Игра, в которой выигрыш одного из игроков точно равен проигрышу другого, называется антагонистической игрой или игрой с нулевой суммой. С рассмотрения моделей антагонистических игр мы и начнём. Смоделировать (решить) антагонистическую игру – значит, для каждого игрока указать стратегии, удовлетворяющие условию оптимальности, т.е. игрок A должен получить максимальный гарантированный выигрыш, какой бы своей стратегии не придерживался игрок B, а игрок B должен получить минимальный проигрыш, какой бы своей стратегии не придерживался игрок A. Оптимальные стратегии характеризуются устойчивостью, то есть ни одному из игроков не выгодно отклоняться от своей оптимальной стратегии.
Примечание. Различают игры кооперативные и некооперативные, с полной информацией и не полной. В игре с полной информацией перед каждым ходом каждый игрок знает все возможные ходы (стратегии поведения) и выигрыши. В кооперативных играх допускается возможность предварительных переговоров между игроками. Мы будем рассматривать некооперативные игры с полной информацией.
33. Минимаксная стратегия игры. Верхняя и нижняя цена игры. Определение оптимальных стратегий.
Нижней ценой игры V* называется величина, являющаяся максиминным значением платёжной матрицы: V* = max min aij
i j
(сначала находится минимум в каждой строке, а затем из полученных минимумов находят максимум). Нижняя цена игры – это гарантированный выигрыш первого игрока А при любой стратегии игрока В.
Верхней ценой игры V* называется величина, являющаяся минимаксным значением платёжной матрицы: V* = min max aij
j i
(сначала находится максимум в каждом столбце, а затем из полученных максимумов находят минимум). Верхняя цена игры – это гарантированный проигрыш второго игрока B при любой стратегии игрока A.
Платежная матрица, в которой нижняя цена равна верхней, наз-ся матрицей с седловой точкой. Задача матричной игры, в которой присутствует седловая точка, наз-ся вполне определенной. Седловая точка платежной матрицы – элемент матрицы, который яв-ся минимальным в своей строке и максимальным в столбце, в котором он стоит. Если в матрице имеется седловая точка, то оптимальное поведение игроков будет опр-ся путём выбора только одной стратегии: для 1-ого игрока – та строка, в которой стоит седловая точка, для 2-ого игрока – тот столбец, в котором стоит седловая матрица. Оптимальная стратегия – стратегия первого игрока, если при её применении выигрыш 1-ого игрока не может быть уменьшен, какими бы стратегиями не пользовался второй игрок. Стратегия второго игрока наз-ся оптимальной в том случае, если проигрыш второго игрока не может быть увеличен, какими бы стратегиями не пользовался 1-ый игрок.
