
- •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 називають статистичним рядом?
2. Що називається ранжуванням?
3. Що називається дискретним статистичним розподілом вибірки?
4. Що називається інтервальним статистичним розподілом вибірки?
5. Як визначається кількість інтервалів в інтервальному статистичному розподілі вибірки?
6. Чи можна інтервальний статистичний розподіл вибірки замінити дискретним?
Вправи
1. У супермаркеті проводилися спостереження за кількістю покупців, що звернулися до каси за одну годину. Спостереження проводилися протягом 30 годин, а саме: 15 діб від 10 до 11 та від 11 до 12 год. і дали такі результати: 75, 60, 100, 100, 65, 70, 60, 75, 60, 65, 75, 100, 120, 65, 60, 120, 65, 100, 75, 60, 70, 100, 60, 75, 100, 70, 65, 120, 100, 60.
Скласти дискретний статистичний розподіл частот і відносних частот випадкової величини – кількості покупців, що звернулися до каси за одну годину.
2. Для визначення терміну гарантійного обслуговування проведено дослідження величини середнього пробігу автомобілів, що знаходились в експлуатації протягом трьох років з моменту продажу автомагазином. Були отримані такі результати (тис. км): 29, 6; 4,2; 25,3; 9,9; 11,2; 16,8; 40,1; 5,4; 2,9; 9,1; 7,3; 14,4; 12,2; 26,7; 21,5; 18,3; 20,0; 29,1; 17,3; 18,0; 10,6; 12,1; 18,6; 25,0; 3,0.
Провести обробку статистичного ряду.
3. При проведенні експерименту отримали такі дані:
43, 35, 31, 48, 36, 23, 19, 43, 27, 34, 33, 25, 27, 40, 25, 21, 35, 44, 23, 35, 43, 27, 33, 32, 23, 49, 28, 22, 19, 45, 33, 35, 26, 32, 49, 36, 31, 42, 32, 37, 30, 17, 31, 30, 40, 28, 44, 16, 26, 32.
Скласти інтервальний статистичний розподіл частот, а потім замінити його дискретним.
4. Штат фірми – 40 осіб. Проведено дослідження кількості робочих днів, пропущених кожним працівником протягом місяця. Результати дослідження такі: 0, 0, 13, 10, 7, 0, 3, 5, 6, 7, 7, 5, 3, 2, 0, 1, 10, 15, 9, 1, 3, 5, 10, 2, 5, 0, 5, 7, 10, 2, 5, 3, 7, 5, 3, 2, 0, 3, 1, 0. Скласти інтервальний статистичний розподіл відносних частот.
3.4. Графічне зображення статистичних розподілів
Для наочності використовують графічне зображення статистичних розподілів – полігон і гістограму.
Полігон розподілу вибірки використовується для зображення як дискретних, так й інтервальних варіаційних рядів, а гістограма – лише для інтервальних рядів.
Полігоном частот
називають ламану, відрізки якої послідовно
з’єднують точки
координатної площини.
Полігоном
відносних частот називають ламану,
відрізки якої послідовно з’єднують
точки
координатної площини.
Схема побудови полігона частот (відносних частот):
на осі абсцис відкладають варіанти
на осі ординат – відповідні частоти
(відносні частоти
);
точки
(
) з’єднують відрізками прямих.
Гістограмою
частот називається східчаста фігура,
яка складена з прямокутників, основами
яких є частинні інтервали
а їх висоти:
(3.11)
Гістограмою
відносних частот називається східчаста
фігура, що складається з прямокутників,
основами яких є частинні інтервали
а їх висоти:
(3.12)
Схема побудови гістограм частот (відносних частот):
на осі абсцис відкладають частинні інтервали
на цих інтервалах, як на основі, будують прямокутники з висотами
Площа кожного такого прямокутника дорівнює
а площа гістограми частот дорівнює обсягу вибірки (одиниці).
Приклад 3.2. Побудувати гістограму частот за даними прикладу 3.1, потім замінити інтервальний статистичний розподіл частот дискретним, накреслити полігон частот.
Розв’язання.
Розрахуємо висоти
за формулою (3.11) та даними таблиці 3.5:
Замінимо
інтервальний статистичний розподіл
частот дискретним. Для цього в
кожному інтервалі
оберемо його “представника”, тобто
знайдемо середнє арифметичне
,
а відповідні значення частот залишимо
без змін:
xi* |
4,15 |
5,05 |
5,95 |
6,85 |
7,9 |
ni |
2 |
4 |
6 |
5 |
3 |
Побудуємо гістограму частот:
Рис. 3.1. Гістограма частот за даними прикладу 3.1
Накреслимо полігон частот:
Рис. 3.2. Полігон частот за даними таблиці 3.6