
- •2.Частота сл. Соб. Св-ва частот. Устойч частоты. Эмпирическ опред вер-ти
- •5.Услов вер-ть.Теор умно вер-й. Независ соб.
- •6.Формула полной вер-ти. Формул Бейеса.
- •12. Локальная ф-ия и теор Лапласа
- •1 6. Норм распр сл вел и вер-ный смыс парам
- •18. Сл вел, равномо распред на отрезке -
- •21. Сходимость случ величин по вер-м
- •22.Зак больш чисел для сх Бернулли
- •36. Критерий согл хи-квадрат.
- •27.Точечное оцениве парам семейства св. Состояте, несмещ и эффек-ть точеч оценок.
- •28.Выбор моменты выборк. Состоя-ть Выборочных оценок. Асимметрия и эксцесс.
- •29.Точечное оценивание мат ожид-я и дисперсии св.
- •26. Эмпир. Распр-е и его сход-ть к теор. Распр-ю.
- •30. Методы нах-ния оценок: м-д моментов и м-д наиб. Правд-ия
- •Вопрос 30. Методы нахождения оценок: метод моментов и метод наибольшего правдоподобия.
- •2 5. Общ. Форм-ка зад стат. Оценивания. Ген. Сов-ть и выб-ка, групп-е выб-ки.
- •35 Построение доверит интерв для дисп св.
21. Сходимость случ величин по вер-м
Если треб узнать число а с погр σ, то найдется такое число n, что для номеров > чем n, погрешн от замены А на аn будет < ε. Опред предел послед случ велич: ξ1, ξ2… ξn сходятся по вероятн к числу а, если для любого ε вероят того, что ξn – а <ε 1.
P(|ξ –a| < ε) = γ – погрешн от замены ξ числом а, сама величина – это надежность этой замены. ξn≈а Какая ни была бы точность, но надежность стремится к 1.
…………………..
22.Зак больш чисел для сх Бернулли
С
х
Бернулли –
это послед незав испытаний в каждом из
кот соб А осущ пост с вероятностью
А
-успех
Р(А)=р, А-неудача Р(А)=q
Пусть i-сл вел= в i-м испытании
Такая величин
Явл индикатор успеха. n=1+2+…+n –число успеха в n-испыт Мn/n=М((1+…+n)/n)=p
Dn/n=pq. Применим ннер-во Чебышева:
Следствие1:
Средн арифм сходится по вер-ти к P(вер-ть успеха в А). Kn(A)=mn(A)\nP(A) Kn(A)-астота событ А mn(A)\n-вер-ть этого соб
Ч астота стремится к некотор числу, котор и будет вер-м. Следствие2:
Это ннер-во дает
оценку вероят отклон частоты от вер Р.
23. Центр пред теор и лок для форм для сх Берн Пусть ξ1, ξ 2… ξ n-независ. Mξi=a; Dξi=σ2
Центральная предельная теорема утвержд, что
Вер-ть n попадет в промеж (n)
стремиться
к:
Вер-ть
того, что норм распред СВ попадает в
промеж (α;β)
Следствие:Если в кач-ве
ξ1, ξ 2… ξ n брать индикаторы успеха в схеме Бернулли, то вер-ть того что Р((n/n))→
Если
домножить на n
то:
интегральная теор Лапласа т.е центр пред теор. Это обобщ инт теор Лапласа
24. Корреля́ция-статистическ взаимосв двух или нескольких СВ. Если сл вел ,-могут быть завис и независ Р(х;у)= Р(х)* Р(у)
Если зависим, как характериз меру зав-ти?
Пусть -цена на тов, - Vпродаж. Мера зависим
1,1=М((-М)(-М))-если , независимы
Коэфиц корреляции: К=1,1/σ σ Свойства: 1) если ξ, η-нез. =>k=0
2)
|k|
≤1; 3)
если ξ и η линейнозавис. ξ=аη + b,
то |k|
≤1 и наоборот. Тогда коэф.
кореляц.
– мера линейной завис СВ. Если k=0,
то СВ некор-ая; k=1
то СВ- корялиров. Док-во:
36. Критерий согл хи-квадрат.
Дан крит позвол кол-но оцен степень соглас выбороч данных провер гипотезы. Для пр-ки г-зы разб обл знач на s интер-л; подсчит вер-ти попад наблюд X в интер-л с помощью ф-лы P(α≤X≤β)==Ф0(β)-Ф0(α). Пров-ем г-зу с пом кр-ия χ2: ni-империч частоты,
ni’-теоретич частот (ni’=npi).
При n→∞ статистика имеет χ2-распред с k=s-1-r. s- число интер-ов, к-число пар-ов предлаг распр-ия. Если предл распр-ие нормально – оцен 2 критерия (а и σ). Поэтому r=2 и ч-ло степ свобод k=s-3. Пр-ло примен критерия χ2:1)по ф-ле (*) вычис χ2набл-выбороч знач ст-ки кр-ия.2)Выбрав ур-нь знач-ти α кр-ия, по табл распр χ2 наход критич точку (квантиль) χ2α,k. 3) χ2набл≤ χ2α,k – г-за приним; χ2набл> χ2α,k- г-за отверг. Необход усл-ие: ni≥5. Если чило наблюд мен, то инт-лы объедин.