- •2. Испытания и соб-я. Виды событий. Операции над событиями.
- •3. Классическое определение вероятности. Статистическое и аксиоматическое определение вероятности.
- •4. Теоремы сложения вероятностей. Теоремы умножения вероятностей.
- •7. Повторение испытаний.Ф-ла Бернулли. Наивер-шее число появлений события
- •8. Пред. Теоремы для сх. Бернулли(т. Пуассона, лок. И интегр. Т. Муавра-Лапласа)
- •9. Понятие случ. Вел-ны.Диск. И непрер. Сл. Вел-ны. Ряд распред., многоуг-ик распред. Дискр. Сл. Вел
- •11. Плотность распред. Сл. Вел
- •12.Мат. Ожид. И его св-ва.
- •13. Дисперсия и её св-ва. Ср.Кв. Отклонение
- •14.Мода и медиана непр. С.В.
- •15. Равномерное распред. Биномин. Распред.
- •16. Норм. Распред., осн. Хар-ки
- •17. Показ. З-н распред.. Графики ф-ций и плотности распред., числовые хар-ки
- •20. Ген. И выб. Сов-ти. Повторная и бесповторная выборки
- •22. Эмпирическая ф-ция распред.Полигон. Введем понятие эмпирических функций распределения.
- •25. Оценка ген. Дисперсии по исправл. Выборочной
- •26. Точность оценки, доверит. Вер-ть.Доверит. Интервал
- •29. Стат. Гипотеза.Нулевая и конкурир-я, простая и сложная.Ошибки 1 и 2 рода
- •30. Стат. Критерий проверки гипотезы. Крит. Обл.Обл. Принятия гипотезы
- •31. Сравнение 2 дисперсий норм. Ген. Сов-тей.
14.Мода и медиана непр. С.В.
Мода непр. с.в.Х наз. её возм. знач., в кот. плотность распред. f(х) имеет локальный максимум и обознач. М0(Х).
Медианой непр. с.в. Х наз. такое её знач-е Ме(Х), для кот. выпол-ся рав-во: Р(Х<Ме(Х))=Р(Х>Ме(Х))=1/2
Т. обр. медиана делит мн-во значений непр. с.в. на 2 равновероятных мн-ва.
15. Равномерное распред. Биномин. Распред.
16. Норм. Распред., осн. Хар-ки
Ф-цию распред. Опред. Через большую ф-лу Лапласа
Её св-ва:
Ф(0)=0
Ф(-х)=-Ф(х)
Х>5, Ф(х)=1/2
17. Показ. З-н распред.. Графики ф-ций и плотности распред., числовые хар-ки
Числовые хар-ки
18.Нер-во Маркова-Чебышева.Обобщённое нер-во Чебышева
Из
рав-ва 1 следует, что чем больше
и меньше а, тем больше вер-ть. что Х
.
Из нер-ва Чебышева следует, что при фикс. Х большей дисперсии, вер-ть попадания в промежуток (М(Х)- , М(Х)+ )больше.
19. З-н больших чисел в форме Чебышева, его смысл. З-н больших чисел в форме Бернулли.
20. Ген. И выб. Сов-ти. Повторная и бесповторная выборки
21. Сп-бы отбора. Стат. Распред. выборки
На практике применяются различные способы отбора. Принципиально эти способы можно подразделить на два вида:
1. Отбор, не требующий расчленения генеральной совокупности на части. Сюда относятся: а) простой случайный бесповторный отбор; б) простой случайный повторный отбор.
2. Отбор, при котором генеральная совокупность разбивается на части. Сюда относятся: а) типический отбор;
б) механический отбор; в) серийный отбор.
Простым случайным называют такой отбор, при котором объекты извлекают по одному из всей генеральной совокупности. Осуществить простой отбор можно различными способами. Например, для извлечения n объектов из генеральной совокупности объема N поступают так: выписывают номера от 1 до N на карточках, которые тщательно перемешивают, и наугад вынимают одну карточку; объект, имеющий одинаковый номер с извлеченной карточкой, подвергают обследованию; затем карточку возвращают в пачку и процесс повторяют, т. е. карточки перемешивают, наугад вынимают одну из них и т. д. Так поступают n раз; в итоге получают простую случайную
повторную выборку объема n.
Если извлеченные карточки не возвращать в пачку, то выборка является простой случайной бесповторной.
Типическим называют отбор, при котором объекты отбираются не из всей генеральной совокупности, а из
каждой ее «типической» части.
Типическим отбором пользуются тогда, когда обследуемый
признак заметно колеблется в различных типических
частях генеральной совокупности.
Механическим называют отбор, при котором генеральную совокупность «механически» делят на столько групп,
сколько объектов должно войти в выборку, а из каждой группы отбирают один объект.
Следует указать, что иногда механический отбор может не
обеспечить репрезентативности выборки.
Серийным называют отбор, при котором объекты отбирают из генеральной совокупности не по одному, а «сериями», которые подвергаются сплошному обследованию. Серийным отбором пользуются тогда, когда обследуемый
признак колеблется в различных сериях незначительно.
Стат. распред. выборки
