
- •1. Предмет теории вероятностей. Понятие случайного события.
- •2. Основные типы событий, алгебра событий.
- •3.Понятие вероятности события. Классическое, статистическое и геометрическое определение вероятности. Свойства вероятностей.
- •Элементы комбинаторики. Схемы выбора без возвращения и с возвращением.
- •Урны и шарики
- •Урновая схема: выбор без возвращения, с учетом порядка
- •Урновая схема: выбор без возвращения и без учета порядка
- •Урновая схема: выбор с возвращением и с учетом порядка
- •Урновая схема: выбор с возвращением и без учета порядка
- •Теорема сложения вероятностей.
- •Сумма и произведение совместных событий и их геометрическая интерпретация.
- •Зависимые и независимые события. Теорема умножения вероятностей.
- •8.Формула полной вероятности.
- •9. Формула Бейеса.
- •10. Формула (схема) Бернулли.
- •11. Предельные теоремы в схеме Бернулли. Формула Пуассона и условия её применимости.
- •Предельные теоремы для схем Бернулли
- •Пуассоновское приближение
- •Нормальное приближение
- •О применимости предельных теорем в схеме Бернулли
- •12. Локальная и интегральная теорема Муавра-Лапласа.
- •13. Дискретные случайные события и возможности их описания.
- •15. Функция распределения и её свойства. Вероятность попадания случайной величины на заданный интервал.
- •16. Плотность распределения и её свойства. Вероятностный и геометрический смысл плотности распределения.
- •17. Математическое ожидание случайной величины и его свойства.
- •18. Дисперсия и среднее квадратическое отклонение случайной величины. Свойства дисперсии. Производящая функция.
- •19. Мода и медиана. Моменты случайных величин. Асимметрия и эксцесс. Квантили распределения.
- •20. Математическое ожидание и дисперсия числа появления события в независимых опытах.
- •21. Непрерывная случайная величина. Числовые характеристики непрерывных случайных величин.
- •Кривая распределения вероятностей.
- •22. Закон равномерного распределения.
- •23. Экспонентный закон распределения.
- •24. Нормальное распределение. Функция Лапласа. Вероятность попадания в заданный интервал.
- •25. Функция распределения двумерной случайной величины.
- •26. Плотность распределения вероятностей двумерной случайной величины и её свойства.
- •27. Зависимость и независимость двух случайных величин. Числовые характеристики двумерной с.В. Математическое ожидание и дисперсия.
- •28. Корреляционный момент. Коэффициент корреляции. Свойства ковариации и коэффициента корреляции.
- •Свойства ковариации Править
- •29. Предельные теоремы теории вероятностей. Неравенство и теория Чебышева
- •31. Центральная предельная теорема.
- •32. Математическая статистика. Основные понятия.
- •33. Генеральная совокупность и выборка. Характеристики выборки. Способы отбора.
- •34. Статистическое распределение выборки.
- •35. Эмпирическая функция распределения.
- •36. Полигон и гистограмма.
- •37. Статистические оценки параметров распределения.
- •39. Точечная и интервальная оценки. Доверительный интервал. Методики нахождения точечных оценок.
- •40. Метод статистических гипотез.
17. Математическое ожидание случайной величины и его свойства.
Определение. Математическим ожиданием непрерывной случайной величины Х, возможные значения которой принадлежат отрезку [a,b], называется определенный интеграл
Если возможные значения случайной величины рассматриваются на всей числовой оси, то математическое ожидание находится по формуле:
При
этом, конечно, предполагается, что
несобственный интеграл сходится.
Математическим ожиданием дискретной случайной величины называется сумма произведений ее возможных значений на соответствующие им вероятности:
М(Х) = х1р1 + х2р2 + … + хпрп . (7.1)
Если
число возможных значений случайной
величины бесконечно, то
,
если полученный ряд сходится абсолютно.
Замечание 1. Математическое ожидание называют иногда взвешенным средним, так как оно приближенно равно среднему арифметическому наблюдаемых значений случайной величины при большом числе опытов.
Замечание 2. Из определения математического ожидания следует, что его значение не меньше наименьшего возможного значения случайной величины и не больше наибольшего.
Замечание 3. Математическое ожидание дискретной случайной величины есть неслучай-ная (постоянная) величина. В дальнейшем увидим, что это же справедливо и для непре-рывных случайных величин.
Свойства математического ожидания.
Математическое ожидание постоянной равно самой постоянной:
М(С) = С. (7.2)
Доказательство. Если рассматривать С как дискретную случайную величину, принимающую только одно значение С с вероятностью р = 1, то М(С) = С·1 = С.
Постоянный множитель можно выносит за знак математического ожидания:
М(СХ) = С М(Х). (7.3)
Доказательство. Если случайная величина Х задана рядом распределения
xi |
x1 |
x2 |
… |
xn |
pi |
p1 |
p2 |
… |
pn |
то ряд распределения для СХ имеет вид:
Сxi |
Сx1 |
Сx2 |
… |
Сxn |
pi |
p1 |
p2 |
… |
pn |
Тогда М(СХ) = Сх1р1 + Сх2р2 + … + Схпрп = С( х1р1 + х2р2 + … + хпрп) = СМ(Х).
Математическим ожиданием непрерывной случайной величины называется
(7.13)
Замечание 1. Общее определение дисперсии сохраняется для непрерывной случайной величины таким же, как и для дискретной (опр. 7.5), а формула для ее вычисления имеет вид:
(7.14)
Среднее квадратическое отклонение вычисляется по формуле (7.12).
Замечание 2. Если все возможные значения непрерывной случайной величины не выходят за пределы интервала [a, b], то интегралы в формулах (7.13) и (7.14) вычисляются в этих пределах.