
- •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.
25. Оценка ген. Дисперсии по исправл. Выборочной
26. Точность оценки, доверит. Вер-ть.Доверит. Интервал
27. Дов. Инт-лы для оценки мат. Ожид. Норм. Распред.
28. Дов. Инт-лы для оценки ср. кв.откл.
Пусть количественный признак X генеральной совокупности распределен нормально. Требуется оценить неизвестное генеральное среднее квадратическое отклонение а по «исправленному» выборочному среднему квадратическому отклонению s.
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.
В
качестве критерия проверки нулевой
гипотезы о равенстве генеральных
дисперсий примем отношение большей
исправленной дисперсии к меньшей, т.
е. случайную величину
И по табл. Крит. Точек распределения Фишера-Снедекора по зад. Ур-ню значимости aи числами k1=n1-1, k2=n2-1 найти крит. Точку Fкр (a, k1,k2).
32. Сравн. 2 ср. ген. Сов-тей. Дисп-сии кот. Известны
36. Линейная корелляционная зав-ть и прямые регрессии.