- •Раздел 1. Элементы теории вероятностей и математической статистики 2
- •Раздел 2. Основы проверки статистических гипотез 65
- •Раздел 1. Элементы теории вероятностей и математической статистики
- •1. Основные определения и теоремы
- •1.1. Предмет теории вероятности
- •1.2. Событие как результат испытания
- •1.3. Частость и вероятность. Классическое определение вероятности
- •1.4. Теорема сложения вероятностей
- •1.5. Теорема умножения вероятностей
- •2. Повторные независимые испытания
- •2.1. Биномиальное распределение вероятностей
- •2.2. Наивероятнейшее число появлений события
- •2.3. Асимптотическая формула биномиального распределения (локальная терема Лапласа). Формула Пуассона
- •2.4. Интегральная теорема Лапласа
- •Упражнения.
- •3. Случайная величина и ее числовые характеристики
- •3.1. Случайная величина и ее распределение
- •3.2. Математическое ожидание и его свойства
- •3.3. Дисперсия и среднее квадратическое отклонение
- •3.4. Нормальный закон распределения и понятие о теореме Ляпунова
- •4. Закон больших чисел
- •4.1. Неравенства Маркова и Чебышева
- •4.2. Теорема Чебышева
- •5. Основные сведения из математической статистики
- •5.1. Генеральная совокупность и выборка
- •5.2. Устойчивость выборочных средних
- •5.3. Определение параметров выборки с помощью теоремы Ляпунова
- •5.4. Понятие о доверительных границах для средних
- •5.5. Примеры математической обработки данных выборочного наблюдения
- •5.6. Понятие о критериях согласия
- •6. Элементы теории корреляции
- •6.1. Функциональная и корреляционная зависимости
- •6.2. Линейная корреляция.
- •6.3. Коэффициент корреляции
- •6.4. Упрошенный способ вычисления коэффициента корреляции
- •6.5. Простейшие случаи криволинейной корреляции
- •6.6. Понятие о множественной корреляции
- •Упражнения
- •Раздел 2. Основы проверки статистических гипотез
- •1. Статистические модели
- •2. Проверка статистических гипотез (общие положения)
- •3. Примеры статистических моделей и гипотез, ранги и ранжирование
- •4. Проверка статистических гипотез (прикладные задачи)
- •4.1. Схема испытаний Бернулли
- •4.2. Критерий знаков для одной выборки
- •5. Проверка гипотез в двухвыборочных задачах
- •5.1. Критерий Манна-Уитни
- •5.2. Критерий Уилкоксона
- •6. Парные наблюдения
- •6.1. Критерий знаков для анализа парных повторных наблюдений
- •6.2. Анализ повторных парных наблюдений с помощью знаковых рангов (критерий знаковых ранговых сумм Уилкоксона)
- •Список использованной литературы
- •Список рекомендуемой литературы
1.2. Событие как результат испытания
Изучение каждого явления в порядке наблюдения или выполнения опыта связано с выполнением некоторого комплекса условий, или испытанием.
Всякий результат или исход испытания мы будем называть событием.
Так, событиями являются: поражение и непоражение мишени в результате произведенного выстрела (испытания); частые и редкие звуковые сигналы в слуховой части телефонной трубки в результате набора на диске некоторого номера; выигрыш, ничейный исход и проигрыш при игре в шахматы; зеленый, желтый и красный цвета на светофоре к моменту прибытия пешехода к перекрестку и др.
Для обозначения событий приняты первые буквы латинского алфавита А, В, С и т.д.
События А, В, С называются несовместимыми, если в условиях испытания каждый раз возможно появление только одного из них. Этому определению отвечают события в каждом из приведенных примеров.
События А, В, С называются совместимыми, если в данных условиях появление одного из этих событий не исключает появления другого при том же испытании. Так, при одновременной стрельбе из двух винтовок поражения мишеней являются совместимыми событиями.
Если в урне имеются белые и черные шары, причем шары каждого цвета имеют свою нумерацию, то, вынимая один шар из урны, мы регистрируем совместимые события: 1) цвет шара и 2) его номер.
События А
и А
(не
)
называются противоположными,
если в условиях испытания они несовместимы,
являясь единственными исходами его.
Так, противоположными событиями являются
поражение мишени и промах при одном
выстреле.
Если в урне имеется один белый шар и несколько цветных шаров (даже разных цветов), то, вынимая один шар, мы фиксируем одно из двух противоположных событий: 1) белый шар или 2) небелый шар.
Событие называется достоверным, если оно является единственно возможным исходом испытания. Так, достоверным событием является извлечение белого шара из урны, в которой все шары белые.
Событие, противоположное достоверному, называется невозможным. Оно не является возможным исходом испытания. Так, невозможным событием является извлечение черного шара из урны, в которой все шары белые.
Событие называется случайным, или возможным, если исход испытания приводит либо к появлению, либо к непоявлению этого события. Так, случайным событием является поражение мишени при выстреле из ружья. Случайным событием является извлечение белого шара из урны, в которой находятся шары, различные по своему цвету, включая и белый.
Рассмотрим несколько случайных событий, одинаковых по характеру, но различных по условиям испытаний:
1. Пусть событие А заключается в извлечении белого шара из урны с 10 шарами, среди которых 5 белых шаров.
2. Пусть событие В заключается в извлечении белого шара из урны с 10 шарами, среди которых 2 белых шара.
3. Пусть событие С заключается в извлечении белого шара из урны с 10 шарами, среди которых 8 белых шаров.
Для этих трех испытаний принимается условие, что находящиеся в урнах шары могут различаться по цвету, все же остальные признаки должны совпадать (шары одинаковы по весу, размеру и на ощупь).
Сопоставление шансов на появление каждого из этих событий непосредственно позволяет сказать, что событие С имеет наибольшую вероятность появления, событие В — наименьшую, а вероятность появления события А заключена между вероятностями появления событий В и С.
Этот вывод мы делаем, рассматривая вероятность как меру объективной возможности появления событий, но не приступая еще к строгой количественной оценке этой меры.
