- •Т.І. Малютіна, к.А. Дахер вища математика для економістів
- •Теорія ймовірностей і математична статистика
- •Розділ і випадкові події
- •1.1. Простір елементарних подій. Випадкові події та операції над ними. Комбінаторика
- •1.1.1. Основні поняття теорії ймовірностей. Операції над подіями
- •Питання для самоконтролю
- •1.1.2. Елементи комбінаторики
- •Розв’язування комбінаторних задач
- •Питання для самоконтролю
- •1.2. Ймовірність випадкової події. Способи обчислення ймовірностей випадкових подій
- •1. Класичне означення ймовірності
- •2. Статистична ймовірність
- •3. Геометрична ймовірність
- •Питання для самоконтролю
- •1.3. Теореми додавання і множення ймовірностей. Умовна ймовірність
- •Питання для самоконтролю
- •1.4. Формула повної ймовірності. Формула Байєса
- •Питання для самоконтролю
- •1.5. Послідовні незалежні випробування
- •1.5.1. Формула Бернуллі
- •1.5.2. Формула Пуассона
- •1.5.3. Локальна теорема Муавра-Лапласа
- •1.5.4. Інтегральна теорема Муавра-Лапласа
- •Питання для самоконтролю
- •Розділ іі випадкові величини
- •2.1. Одновимірні випадкові величини. Способи задання
- •2.1.1. Дискретні випадкові величини. Функція розподілу. Основні закони розподілу
- •2.1.2. Неперервні випадкові величини. Щільність розподілу. Основні закони розподілу
- •Питання для самоконтролю
- •2.2. Числові характеристики випадкових величин
- •1. Математичне сподівання
- •2. Дисперсія та середнє квадратичне відхилення
- •3. Початкові та центральні моменти
- •4. Мода і медіана
- •Числові характеристики деяких розподілів
- •Питання для самоконтролю
- •2.3. Рівномірний, показниковий, нормальний розподіли
- •Питання для самоконтролю
- •2.4. Граничні теореми теорії ймовірностей. Закон великих чисел і центральна гранична теорема. Нерівність ЧебишОва
- •2.4.1. Лема Чебишова
- •2.4.2. Теорема Чебишова
- •2.4.3. Теорема Бернуллі
- •Питання для самоконтролю
- •2.5. Двовимірна випадкова величина
- •2.5.1. Закон розподілу ймовірностей. Закони розподілу компонент
- •2.5.2. Функція розподілу двовимірної випадкової величини та її властивості
- •2.5.3. Щільність сумісного розподілу ймовірностей неперервної двовимірної випадкової величини, основні властивості. Ймовірність попадання випадкової точки в задану область
- •2.5.4. Умовні закони розподілу складових системи дискретних і неперервних випадкових величин. Залежні та незалежні випадкові величини
- •1. Випадок дискретної величини
- •2. Випадок неперервної величини
- •Питання для самоконтролю
- •2.5.5. Числові характеристики двовимірної випадкової величини. Кореляційний момент і коефіцієнт кореляції
- •Числові характеристики двовимірної випадкової величини
- •Питання для самоконтролю
- •2.5.6. Умовні числові характеристики двовимірної випадкової величини. Регресія
- •1. Випадок дискретної випадкової величини
- •2. Випадок неперервної випадкової величини
- •Питання для самоконтролю
- •Розділ III елементи математичної статистики
- •3.1. Предмет та основні завдання математичної статистики
- •3.2. Генеральна та вибіркова сукупності. Вибірка. Способи відбору
- •Питання для самоконтролю
- •3.3. Статистичний розподіл вибірки
- •Питання для самоконтролю
- •3.4. Графічне зображення статистичних розподілів
- •3.5. Емпірична функція розподілу. Кумулята
- •Питання для самоконтролю
- •3.6. Числові характеристики статистичного розподілу вибірки
- •Питання для самоконтролю
- •3.7. Статистичні оцінки параметрів генеральної сукупності
- •3.7.1. Статистичні оцінки невідомих параметрів розподілу та їх властивості
- •3.7.2. Статистична оцінка математичного сподівання
- •3.7.3. Статистична оцінка дисперсії. Виправлена дисперсія
- •3.7.4. Метод моментів статистичного оцінювання параметрів розподілу
- •3.7.5. Метод максимуму правдоподібності статистичного оцінювання параметрів розподілу
- •Питання для самоконтролю
- •3.8. Інтервальні оцінки параметрів розподілу
- •3.8.1. Надійність. Інтервал довіри
- •3.8.2. Розподіл – “хі-квадрат”
- •3.8.3. Розподіл Стьюдента
- •3.8.4. Розподіл Фішера-Снедекора
- •3.8.5. Інтервальні оцінки для математичного сподівання
- •3.8.6. Оцінка істинного значення вимірюваної величини
- •3.8.7. Інтервали довіри для середнього квадратичного відхилення нормально розподіленої випадкової величини
- •3.8.8. Оцінка точності вимірювань
- •Питання для самоконтролю
- •3.9. Елементи теорії кореляції
- •3.9.1. Функціональна, статистична й кореляційна залежності
- •3.9.2. Вибірковий коефіцієнт кореляції. Коефіцієнт детермінації
- •Питання для самоконтролю
- •3.9.3. Основні поняття і методи регресійного аналізу
- •3.9.4. Метод найменших квадратів
- •Питання для самоконтролю
- •3.10. Статистична перевірка статистичних гіпотез
- •3.10.1. Статистичні гіпотези. Помилки першого та другого роду
- •3.10.2. Статистичний критерій перевірки нульової гіпотези
- •Питання для самоконтролю
- •3.10.3. Перевірка гіпотези про закон розподілу. Критерій згоди Пірсона
- •3.10.4. Перевірка гіпотези про порівняння середнього значення ознаки генеральної сукупності зі стандартом
- •3.10.5. Перевірка гіпотези про рівність дисперсій двох незалежних випадкових величин
- •3.10.6. Перевірка гіпотези про значущість коефіцієнта кореляції
- •Питання для самоконтролю
- •Список використаної та рекомендованої літератури
- •Додаток а
- •Додаток б
- •Додаток в
- •Додаток г
- •Додаток д Критичні точки розподілу f Фішера-Снедекора
- •Додаток е
- •Додаток ж Значення
- •Вища математика для економістів
- •40030, М. Суми, вул. Петропавлівська, 57
Питання для самоконтролю
1. Що вивчає математична статистика, які її завдання є основними?
2. Що називається генеральною сукупністю?
3. Які підходи до інтерпретації вибірки Ви знаєте?
4. Що називається вибіркою, обсягом вибірки?
5. Які види вибірки існують?
6. Яка вибірка є репрезентативною?
3.3. Статистичний розподіл вибірки
Статистичним
рядом називають вибірку обсягу
одержану з генеральної сукупності. Він
підлягає подальшій обробці та аналізу.
Перший етап
обробки статистичного ряду – ранжування
– запис елементів у порядку їх
зростання (неспадання), в результаті
якого отримують так званий простий
варіаційний ряд, елементами якого є
де
Наступний етап обробки – побудова статистичного (емпіричного) закону розподілу.
Якщо – дискретна випадкова величина, найбільш природна форма статистичного закону розподілу вибірки описується за допомогою згрупованого варіаційного ряду.
Згрупований
варіаційний ряд отримано на основі
простого варіаційного ряду шляхом
відбору всіх різних елементів, та
розміщення їх у порядку зростання:
де
Для
виділених варіант одночасно обчислюють
частоти
що їм відповідають, або відносні частоти
(3.1)
Очевидно, що
, (3.2)
(3.3)
Дискретним статистичним розподілом вибірки називається відповідність між варіантами та їх частотами або відносними частотами.
Дискретний статистичний розподіл подають у формі таблиць 3.1-3.2:
дискретний статистичний розподіл частот:
Таблиця 3.1
|
|
|
… |
|
|
|
|
… |
|
дискретний статистичний розподіл відносних частот:
Таблиця 3.2
|
|
|
… |
|
|
|
|
… |
|
Якщо
–
неперервна
випадкова величина (а також у випадку,
коли випадкова величина дискретна й
обсяг вибірки відносно великий:
)
статистичний закон розподілу вибірки
записують як інтервальний варіаційний
ряд частот або відносних частот.
Інтервальним статистичним розподілом вибірки називається відповідність між інтервалами варіаційного ряду та їх частотами або відносними частотами (або щільністю відносних частот).
Схема побудови інтервального статистичного розподілу вибірки:
статистичні дані ранжують;
визначають оптимальний інтервал довжиною h – такий, при якому інтервальний ряд не був би великим і в той же час дозволяв виявити характерні риси досліджуваного явища.
Довжину
інтервалу
знаходимо як відношення розмаху варіації
до числа інтервалів K:
(3.4)
де число інтервалів наближено обчислюємо за допомогою формули Стерджесса:
(3.5)
Якщо
дробове, то за величину
можна взяти або найближче ціле
число, або найближче нескладне дробове
значення. За початок першого інтервалу
раціонально взяти
(3.6)
початок другого інтервалу збігається з кінцем першого й дорівнює
(3.7)
і т.д. Цей процес
продовжують, поки початок наступного
інтервалу не буде більшим (якщо дорівнює,
в інтервальному варіаційному ряді
останній проміжок – відрізок), ніж
визначають частоту
для кожного інтервалу, тобто число
значень випадкової величини, що належать
цьому інтервалу, включаючи й значення,
що співпали з нижньою межею, але менше
верхньої межі;визначають відносні частоти:
(3.8)
Інтервальний статистичний розподіл вибірки, як і дискретний, записують у вигляді таблиць 3.3-3.4:
інтервальний статистичний розподіл частот:
Таблиця 3.3
|
|
|
… |
|
|
|
|
… |
|
(3.9)
інтервальний статистичний розподіл відносних частот:
Таблиця 3.4
|
|
|
… |
|
|
|
|
… |
|
(3.10)
Інтервальний
статистичний розподіл вибірки за
необхідності можна
замінити дискретним,
для цього в кожному інтервалі
обирають його “представника”, тобто
знаходять середнє арифметичне:
а відповідні значення частот (відносних частот) залишають без змін.
Приклад 3.1.
Розглянемо побудову ряду розподілу за
початковими даними про розмір прибутку
20-ти комерційних банків регіону за
місяць (у млн. грош. од.):
– 3,7; 4,3; 6,7; 5,6; 5,1; 8,1; 4,6; 5,7; 6,4; 5,9; 5,2; 6,2; 6,3;
7,2; 7,9; 5,8; 4,9; 7,6; 7,0; 6,9.
Розв’язання. Оскільки варіанти значень ознаки не повторюються, будуємо інтервальний статистичний розподіл частот.
Визначаємо число інтервалів:
тоді величина інтервалу становить 0,9 млн. грош. од.:
У результаті підрахунків кількості банків у кожній групі, отримаємо ряд розподілу банків за величиною прибутку на місяць – інтервальний статистичний розподіл частот і відносних частот (табл. 3.5-3.6).
Таблиця 3.5
|
|
|
|
|
|
|
2 |
4 |
6 |
5 |
3 |
Таблиця 3.6
|
[3,7; 4,6) |
[4,6; 5,5) |
[5,5; 6,4) |
[6,4; 7,3) |
[7,3; 8,2) |
|
0,1 |
0,2 |
0,3 |
0,25 |
0,15 |
де
тощо.
