
- •1. Випадкові події, їх класифікація, приклади. Класичне правило обчислення ймовірностей
- •7. Ймовірність появ однієї з двох несумісних подій. Узагальнення і наслідки.
- •8. Ймовірність появи однієї з двох сумісних подій. Узагальнення теореми
- •9.Незалежні події. Ймовірність добутку двох незалежних подій. Узагальнення теореми
- •11.Теорема про повну ймовірність
- •12. Формули Байєса
- •13.Схема повторних незалежних випробувань Бернуллі. Формула Бернуллі. Наслідки
- •15. Інтегральна теорема Муавра-Лапласса. Інтегральна функція Лапласса, властивості функції.
- •16.Теорема Пуассона. Поняття найвірогіднішого числа, властивості
- •17. Означення випадкових величин, дискретні і неперервні випадкові величини. Закон розподілу вв та многокутник розподілу.
- •18.Функція розподілу. Означення, властивості, графік.
- •19.Щільність ймовірностей. Властивості, графік
- •20. Залежні і незалежні випадкові величини. Операції над випадковими величинами
- •21. Математичне сподівання двв. Властивості математичного сподівання
- •22.Дисперсія двв і її властивості. Середнє квадратичне відхилення
- •23. Початкові і центральні моменти двв. Мода, медіана, асиметрія, ексцес.
- •24.Неперервні випадкові величини. Числові характеристики нвв.
- •25.Означення багатовимірної випадкової величини. Двовимірна випадкова величина. Закон розподілу двовимірної випадкової величини. Умовний розподіл
- •26.Функція розподілу п-вимірної випадкової величини. Функція розподілу двовимірної в.В. Властивості функції розподілу.
- •27.Коваріація та її властивості. Коефіцієнт кореляції. Властивості коефіцієнта кореляції
- •28.Біномний закон розподілу. Числові характеристики
- •29. Закон розподілу Пуассона, числові характеристики, використання
- •30. Геометричний розподіл, числові характеристики, використання
- •31. Гіпергеометричний закон розподілу, числові характеристики.
- •33. Інтегральна фунція розподілу та щільність ймовірностей показникового розподілу, графіки, числові характеристики.
- •34. Нормально розподілена випадкова величина. Графік щільності нормального розподілу, властивості функції. Правило трьох сигм.
- •35. Розподіли: хі-квадрат, Стьюдента та логнормальний. Числові характеристики
- •37. Предмет, методи і завдання математичної статистики. Об`єм сукупності
- •38. Генеральна та вибіркові сукупності. Статистичний розподіл вибірки
- •39. Полігон частот і відносних частот
- •40. Гістограма частот і відносних частот
- •41. Емпірична функція розподілу f*(X) та її властивості
- •42. Вибіркова середня та її властивості. Степеневі середні вибірки
- •44. Мода і медіана статистичного розподілу вибірки, коефіцієнт варіацій, варіаційний розмах.
- •47. Означення довірчого інтервалу. Довірчий інтервал для оцінки математичного сподівання нормального розподілу
- •48. Статистичні гіпотези та їх різновиди. Помилки першого та другого роду
- •49. Статистичний критерій. Потужність критерію. Рівень значущості критерію
- •50. Критична область. Області прийняття гіпотез. Алгоритм перевірки статистичної гіпотези
- •51. Критерій узгодження Пірсона. Алгоритм використання критерію Пірсона
- •52. Критерій узгодження Колмогорова
- •53. Метод моментів та метод максимальної правдоподібності знаходження точкових оцінок
- •54. Метод найменших квадратів при знаходженні точкових оцінок
- •55. Поняття про функціональну, статистичну і кореляційну залежності.
- •56. Рівняння лінійної регресії. Довірчий інтеграл для лінії регресії
- •1. Випадкові події, їх класифікація, приклади. Класичне правило обчислення ймовірностей
- •2. Елементарна подія. Простір елементарних подій, випробування, стохастичний експеримент. Приклади. Геометричне означення ймовірності.
1. Випадкові події, їх класифікація, приклади. Класичне правило обчислення ймовірностей
Випадковою називають таку подію, яка при умовах, що розглядаються, може трапитися, а може й не трапитися. Випадкові події позначаються великими літерами латинського алфавіту. Наприклад, якщо кинути монету, то поява герба беде випадковою подією, тому що замість герба може з`явитися надпис.
Вірогідною називають подію, яка відбувається в результаті кожного випробовування, пов’язаного з даним стохастичним експериментом.
Неможливими називають події які ніколи не можуть відбутися в результаті даного експерименту.
. Події рівноможливі, якщо шанси їхньої появи рівні. Поява чисел 1-6 для гральною кістки рівноможливо.
Дві події називаються сумісними, якщо поява однієї з них не виключає появу іншої в одному випробовувані.
Події несумісні, тоді коли поява однієї з них виключає появу іншої. Приклад. Серед деталей в ящику є стандартні і нестандартні. Навмання беруть із ящика одну деталь. Подія А – взята стандартна деталь, подія В – взята нестандартна деталь. Ці події несумісні, тому що взята лише одна деталь, яка не може бути одночасно стандартною чи нестандартною.
Класичним правилом обчислення ймовірності випадкової події А називається відношення кількості елементарних подій m, які сприяють появі цієї події (становлять множину її елементарних подій), до загальної кількості n рівноможливих елементарних подій, що утворюють простір елементарних подій : P(A)= m /n.
2. Елементарна подія. Простір елементарних подій, випробування, стохастичний експеримент. Приклади. Геометричне означення ймовірності.
Кожне конкретне або окреме проведення стохастичного експерименту, називають випробовуванням. Кожний можливий наслідок стохастичного експерименту називають елементарною подією.
.Наприклад, при киданні грального кубика можуть бути шість можливих подій. Множину усіх елементарних подій називають простором елементарних подій. Наприклад, при одноразовому киданні монети простір елементарних подій містить дві події, при дворазовому – 4. Прикладами випробування є: виготовлення деталі або виробу, кидання монети або грального кубика, розігрування лотереї, проведення аукціону. Експеримент називається стохастичним, якщо його можна повторити необхідну кількість разів, і його результати кожного разу передбачити неможливо. Стохастичними експериментами можуть бути, наприклад, підкидання кубика, монетки, підрахунок кількості студентів що прийшли на лекцію
Геометричне
означення ймовірності:
Якщо
простір елементарних
подій W
можна подати у вигляді деякого
геометричного образу, а множину
елементарниx
подій для події А — як частину цього
геометричного образу, то ймовірність
події А визначається як відношення мір
цих множин:
3. Відносна частота, статистична ймовірність події, статистична модель стохастичного експерименту. Основні властивості ймовірності.
Відносною частотою події А називають відношення числа випробувань, у яких подія А відбулася до загального числа випробовувань проведених у даному експерименті P*(A)= m/n
Відносна частота при великій кількості випробовувань стає статистичною ймовірністю.
Якщо подія вірогідна то її імовірність дорівнює 1, якщо неможлива, то 0, якщо випадкова, то її ймовірність знаходиться в межах від 0 до 1
Протилежні події мають ймовірність сума якої = 1.
4. Комбінаторика.
Основні правила комбінаторики. Означення
факторіала і перестановок
Комбінато́рика —
розділ
елементарної
математики,
в якому для скінчених множин розглядаються
різні сполуки елементів та підраховується
їх кількість.
Множину наивають упорядковану, якщо при її побудові істотним є порядок розміщення елементів.В іншому разі невпорядковану.
Правило суми
Якщо деякий об’єкт А можна вибрати м способами, а об’єкт В r способами, по іншому, то об’єкт А або В можна вибрати m + r cпособами.
Правило добутка
Якщо деякий об’єкт А можна вибрати м способами, а після кожного такого вибору В (можна вибрати незалежно від вибору об’єкта А) r способами, топару об’єктів А і В можна вибрати m * r способами.
Найпростішими прикладами комбінаторних конфігурацій є перестановки, розміщення, комбінація та розбиття.
факторіалом числа n (читається n-факторіал) називається функція, яка визначена на множині цілих невідємних чисел і ставить у відповідність даному числу n добуток всіх натуральних чисел від 1 до n включно.
Перестановкою з n елементів називають такі порядковані множини з n елементів, які відрізняються між собою порядком їх розміщення
5. Розміщення,
комбінації та їх властивості
Розміщенням
із n
елементів по m
(0
m
n)
називаються такі впорядковані множини,
кожна із яких містить m
елементів і які відрізняються між собою
порядком розташування цих елементів
або хоча б одним елементом:
=
n!
/(n-m)!
Комбінаціями
з n
елементів по m
(0
m
n)
називаються такі множини з m
елементів, які різняться між собою хоча
б одним елементом:
=
n!
/ m!(n-m)!
Основні властивості розміщень:
1)
;
2)
Властивості комбінацій:
1)
2)
3)
4)
5)
6. Операції над подіями, приклади 1. Додавання. Сумою подій А і В називається така подія С, яка відбувається тоді коли, відбувається хоча б одна з подій А або В С=А+В (С=АВ), Операція АВ називається об’єднанням подій А і В
Наприклад, якщо подія А є влучення в ціль при першому пострілі, подія В – при другому, то подія С = А + В є влучення в ціль взагалі, байдуже, при якому пострілі – першому, другому або при обох разом.
.Множення.
Добутком подій А і В називається така подія С=АВ (С=АВ), яка відбувається тоді, коли відбувається подія А і В одночасно.
Операція АВ називається перерізом подій А і В:
Н
Віднімання.
Різницею подій А і В називається така подія С=А-В (С=А\В), яка відбувається тоді, коли відбувається подія А і не відбувається подія В