
- •1.Означення та приклади подій : випадкова, достовірна, неможлива, елементарна, складна.
- •2.Означення та приклад повної групи подій та простору елементарних подій.
- •3.Класичне означення ймовірності випадкової події
- •5.Дати означення відносної частоти появи події.
- •6. Дати геометричне та статистичне означення ймовірностей.
- •7.Дати визначення умовної ймовірності.
- •8.Формула множення ймовірностей для залежних та незалежних подій.
- •9.Формула для обчислення появи хоча б однієї події.
- •10. Формула повної ймовірності
- •11.Формула Баєса.
- •13.Формула Бернуллі для обчислення ймовірностей,умова використання. Наслідки.
- •14. Найімовірніше число наступів події в схемі Бернуллі.
- •15.Сформулювати локальну теорему Мауавра-Лапласа.
- •16.Сформулювати інтегральну теорему Мауавра-Лапласа.
- •17.Функція Гаусса та її властивості
- •18.Функція Лапласа та її властивості.
- •19.Формула Пуассона,умови її використання.
- •20.Означення випадкової величини, дискретної та неперервної випадкової величини.
- •21.Закон розподілу випадкової величини.
- •22.Інтегральна функція розподілу випадкової величини: означення.Властивості.
- •30.Означення закону розподілу багатовимірної випадкової величини.
- •32. Коефіцієнт кореляції та його властивості
- •Щільність імовірностей системи п випадкових величин є функція
- •34.Двовимірний нормальний закон.
- •35.Біномінальний закон розподілу двв, числові характеристики.
- •36. Пуасонівський закон розподілу двв, числові характеристики.
- •37.Геометрический закон розподілу двв, числові характеристики.
- •38. Гіпергеометричний закон розподілу двв, числові характеристики.
- •39.Рівномірний закон розподілу.
- •40. . Нормальний закон розподілу
- •41.Показниковий закон та його використання в теорії надійності та теорії черг.
- •43. Правило трьох сигм. Логарифмічний нормальний закон розподілу
- •45. Теорема Чебишова
- •46. ) Теорема Бернулі
- •48.Предмет і задачі математичної статистики.
- •49. Утворення вибірки. Генеральна та вибіркова сукупність.
- •50. Статистичним розподілом вибірки
- •51.Емпірична функція розподілу, гістограма та полігон.
- •52.Числові характеристики : вибіркова середня, дисперсія вибірки, середньоквадратичне відхилення.
- •53.Мода й медіана,емпіричні початкові та центральні моменти, асиметрія та ексцес.
- •54.Дати визначення статистичної оцінки.
- •55.Точкові та інтервальні статистичні оцінки.
- •56.Дати визначення довірчого інтервалу.
- •57.Що таке нульова та альтернативна статистичні гіпотези.
- •58.Перевірки правдивості нульової гіпотези про нормальний закон розподілу ознаки генеральної сукупності.
- •59.Емпіричні та теоретичні частоти.
- •60.Критерії узгодження Пірсона та Колмогорова.
- •61.Помилки 1-го і 2-го роду.
- •62.Статистичний критерій.Критична область.
- •63.Дати означення моделі експерименту.
- •64.Дати поняття одно фактичний аналіз.
- •65.Що таке таблиця результатів.
- •66.Загальна дисперсія,між групова та внутрішньо групова дисперсія.
- •67.Загальний метод перевірки впливу фактора на ознаку способом порівняння дисперсії.
- •68.Поняття про функціональна ,статистична і кореляційна залежності.
- •70. Вибірковий коефіцієнт кореляції
- •71. Множина регресії ,множинний коєфіцієнт кореляції та його властивості .
56.Дати визначення довірчого інтервалу.
Довірчий інтервал — інтервал, у межах якого з заданою довірчою імовірністю можна чекати значення оцінюваної (шуканої) випадкової величини. Застосовується для повнішої оцінки точності в порівнянні з точковою оцінкою.
Інтервал
називається довірчим інтервалом, а
імовірність
– довірчою імовірністю або надійністю
,
що відповідає даному довірчому інтервалу
57.Що таке нульова та альтернативна статистичні гіпотези.
Нульовою (основною) гіпотезою H0 називають висунуту гіпотезу.
Альтернативною (конкуруючою) гіпотезою Hi називають протилежну до нульової гіпотезу.
Висовувану статистичну гіпотезу називають нульовою (нуль-гіпотезою) і позначають Н0. Часто для стислості нуль-гіпотезу формулюють так: відмінностей немає, а ті, що спостерігаються, випадкові.
Протилежну гіпотезу, тобто припущення про те, що відмінності не випадкові називають альтернативною і позначають Нa. У загальному випадку альтернативних гіпотез може бути декілька.
Рішення про відхилення чи визнання статистичної гіпотези проводять на основі дослідних даних, які супроводжуються випадковими помилками. Тому не виключена можливість помилки також при прийнятті рішення, причому можливі два варіант помилкових рішень:
може бути відхилена, у дійсності вірна, нуль-гіпотеза — це помилка першого роду;
може бути визнана, у дійсності невірна, нуль-гіпотеза — це помилка другого роду.
58.Перевірки правдивості нульової гіпотези про нормальний закон розподілу ознаки генеральної сукупності.
Найбільш розповсюдженим критерієм перевірки гіпотези Н0 про закон розподілу ознаки генеральної сукупності є критерій узгодженості:
де m – число інтервалів, на які розбита вибірка, n – об’єм вибірки, ni – частота і-го інтервалу, rі – ймовірність попадання значень ознаки в і-ий інтервал, яка обчислюється для теоретичного закону розподілу.
Спостережуваним значенням Ксп називається значення критерію, обчислене по результатах вибірки.
59.Емпіричні та теоретичні частоти.
Зазвичай емпіричні і теоретичні частоти розрізняються в силу того, що:
розбіжність випадково і пов'язане з обмеженою кількістю спостережень;
розбіжність невипадково і пояснюється тим, що статистична гіпотеза про те, що генеральна сукупність розподілена нормально - помилкова.
Таким чином, критерії згоди дозволяють спростувати або підтвердити правильність висунутої при вирівнюванні ряду гіпотези про характер розподілу в емпіричного ряду.
Емпіричні частоти отримують в результаті спостереження. Теоретичні частотирозраховують за формулами. Для закону нормального розподілу їх можна знайти наступним чином:
Σƒi—сума накопичених (кумулятивних) емпіричних частот
h - різниця між двома сусідніми варіантами
σ - вибіркове середньоквадратичне відхилення
t-нормоване (стандартизоване відхилення)
φ(t)-функція щільності ймовірності нормального розподілу (знаходять по таблиці значень локальної функції Лапласа для відповідного значення t)