
- •Вопрос 1.Случайные события и их классификации.
- •Вопрос 2.Классическое, статистическое и геометрическое опр вероятности.
- •Вопрос 3.Элементы комбинаторики: размещение, перестановки и сочетания. Св-ва сочетаний.
- •Вопрос 4.Теорема сложения вероятностей несовместных событий и ее следствия.
- •Вопрос 5.Зависимые и независимые события. Условная вероятность. Теоремы умножения вероятностей.
- •Вопрос 6. Вероятность появления хотя бы одного из n событий, независимых в совокупности.
- •Вопрос 7. Теорема сложения вероятностей совместных событий. Вероятность наступления только одного, хотя бы одного события.
- •Вопрос 8. Формула полной вероятности и формула Байеса
- •Вопрос 9. Понятие дискретной случайной величины и ее з-на распределения. Многоугольник распределения.
- •Вопрос 10. Функция распределения случайной величины и её свойства.
- •Вопрос 11. Математическое ожидание дискретной случайной величины и его свойства.
- •Вопрос 12. Дисперсия дискретной случайной величины. Свойства. Среднее квадр. Отклонение.
- •Вопрос 13. Повторные независимые испытания. Ф-ла Бернулли.
- •Вопрос 14. Биноминальное распределение и его числ. Хар-ки.
- •Вопрос 15. Закон Пуассона и его числовые характеристики.
- •Вопрос 16. Равномерное дискретное распределение и его хар-ки.
- •Вопрос 17. Плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины и ее свойства.
- •Вопрос 19. Равномерный закон распределения. И его числ. Хар-ки.
- •Вопрос 20. Показательный закон распределения и его числ. Хар-ки.
- •Вопрос 21. Нормальный закон распределения и его числ. Хар-ки.
- •Вопрос 22. Вер-ть попадания нормально распределенной случ. Вел-ны в заданный интервал, вероятность заданного отклонения.
- •Вопрос 23. Правило трёх сигм.
- •Вопрос 24. Функция Лапласа и её связь с ф-ией распр. Норм. Случ. Вел-ы.
- •Вопрос 25. Моменты случ вел-н. Асимметрия и эксцесс.
- •Вопрос 26. Нерав-во Маркова.
- •Вопрос 27. Неравенство Чебышева. Следствия.
- •Вопрос 28. Теорема Чебышева и её следствия.
- •Вопрос 29. Теорема Бернулли. Значение закона больших чисел.
- •Вопрос 30. Понятие о центральной предельной теореме и ее следствиях.
- •Вопрос 31. Предмет и задачи мат статистики, ген и выборочная совокупности, способ отбора.
- •Вопрос 32. Построение дискретного вариационного ряда. Эмпирическая ф-ия распределения.
- •Вопрос 33. Построение интервального вариационного ряда. Гистограмма частот.
- •Вопрос 34. Средняя арифметическая и ее свойства.
- •Вопрос 35. Дисперсия вариационного ряда и ее св-ва. Исправленная выборочная дисперсия. Понятие доверительного интервала.
- •Вопрос 36. Основные понятия стат проверки гипотез. Гипотезы h0 и h1, критерии проверки, ошибки первого и второго рода, критическая область, мощность критерия.
- •37. Критерий согласия Пирсона о предполагаемом законе распределения случайной величины.
- •38.Модели и основные понятия регрессионного и корреляционного анализа.
- •40.Нахождение параметров линейного уравнения регрессии методом наименьших квадратов.
- •41. Понятие коэффициента линейной корреляции и его свойства.
- •42.Оценка коэффициентов корреляции по выборочным данным. Проверка гипотезы о значимости коэффициента линейной корреляции.
Вопрос 3.Элементы комбинаторики: размещение, перестановки и сочетания. Св-ва сочетаний.
Комбинаторика- раздел матем, изучающий способы упорядочения и число подмножеств данного конкретного множества
2 основных правила:
1) правило суммы. Если объект А можно выбрать m способами, А другой объект В можно выбрать n способами то выбрать А+В (m+n) способами
2) правило произведения. Если объект А можно выбрать m способами после каждого такого выбора объект В можно выбрать n способами, то пару АВ можно выбрать mn способами
а) Размещения:
Пусть имеется n-элементное множество размещениями по к элементам, наз всевозможными упорядочениями R-элементные подмножества данного множества.
Число размещений из n-элементов по к-элементу
Аkn=n(n-1)(n-2)x…x(n-k+1)=n!/(n-k)!
Размещение используется в тех задачах где важен порядок следования элемента
в) ПЕРЕСТАНОВКИ
Перестановками данного n-элементного множества наз-ся всевозможные упорядоченные n-элементные подмножества данного множества
Число всех перестановок
Pn=Ann=n!
c) СОЧЕТАНИЯ
Сочетаниями из n-элементов по к элементам называются всевозможные неупорядоченные к-элементы подмножества из данного n-элементов множества. Сочетания различаются лишь составом элементов. Порядок следования элементов не важен
Чмсло сочетаний из n-элементов по к-элементу обозначается:
Ckn=Ank/Pk=n!/k!(n-k)!
Св-ва сочетаний:
Cn0=Cnn=0 ( 0!=1 по соглашению)
Cnk=Cnn-k
Cn1=Cnn-1=n
Вопрос 4.Теорема сложения вероятностей несовместных событий и ее следствия.
Напомним, что события А и В называются несовместимыми, если появление события А исключает появления события В. Др словами эти события не имеют общих исходов.
Теорема Р( А+В)=Р(А)+Р(В)
Док-во: пусть событие А благоприятствует м1 исходов из n исходов. Т.е. А≈m1 исх
B≈m2 исх
Р(А)=m1/n; P(B)=m2/n
Т.к А и В несовместны то А+В соответствует m1+m2 исходам, тогда Р(А+В)=m1/n+m2/n=P(A)+P(B)
Следствие:
По индукции теорема справедлива для любого числа событий:
Р(А1+А2+…+Аn)=Р(А1)+…+Р(Аn)
Сумма вероятностей событий образующих полную группу равна 1
Д-во
По определению полной группы А1+А2+…+Аn=Ω
Р(Ω)=1
Р(А1+А2+…+Аn)= Р(А1)+…+Р(Аn)
Сумма вероятностей противоположных событий равна 1
Р(А)+Р(А-)=1
р q
p+q=1
q=1-p
Вопрос 5.Зависимые и независимые события. Условная вероятность. Теоремы умножения вероятностей.
ОПР: Вероятность событий в., вычисленная при условии, что событие А произошло называется УСЛОВНОЙ ВЕРОЯТНОСТЬЮ события В и определяется равенством
P(B/A)=P(BA)/P(A), где P(A)≠0
Из определения следует P(AB)= P(A)xP(B/A). Равенство называется теоремой умножения.
Равенство позволяет решать задачи причем оно справедливо не только для 2-х, а и для n событий. В этом случае P(A1A2…An)=P(A1)P(A2/A1)P(A3/A1A2)…P(An/A1A2…An-1)
ОПР Событие В называется независимым от события А, если условная вероятность P(B/A)=P(B)
Можно показать, что если независимые события В и А независимы (В не зависит от А), то А не зависит от В. А не зависит от В и В-, В не зависит от А и А-
Для независимых событий теорема умножения примет вид: P(AB)=P(A)P(B)
ОПР: Несколько событий называется независимыми в сов-ти, если независимы попарно любые 2 из них и независимы каждые события и всевозможные произведения остальных
Теорема: Если событие А1 А2 …Аn независимы в сов-ти то P(A1A2…An=P(A1)P(A2)…P(An)