
- •1. Что называется случайным событием, связанным с опытом? Как определяется событие, противоположное данному? Приведите примеры.
- •2.Что называется суммой и произведением событий а и в? Имеют ли смысл сумма и произведение событий, относящихся к разным опытам? Перечислите все случай наступления события
- •4. Какие события называются достоверными и невозможными и каковы их ве-
- •5.В каком случае событие в называют следствием события а? Какие события называются равными? Объясните, почему .
- •6. Пусть а и в – случайные события. Упростите выражение . Найдите событие, противоположное событию .
- •7. Докажите, что . Что обозначает событие ?
- •10 Сформулируйте и докажите теорему сложения вер-тей для любых событий a и b. Что такое правило сложения вер-тей для несовместных соб. A и b?
- •15. Какие события называются независимыми? Докажите, что если события
- •16. Что такое правило умножения вероятностей: а) для независимых событий
- •17. Как определяется независимость в случае трех событий? Рассмотрите при-
- •18. Как соотносятся понятия независимые события а и в и несовместные события а и в? Следует ли из независимости событий а,в,с независимость событий ав и ? Почему?
- •23. В чем состоит геометрический подход к определению вероятности? Как находится вероятность попадания в заданное множество, если точка случайно выбирается на отрезке ab? в треугольнике abc?
- •24. В чем состоит геометрический подход к определению вероятности? Как на-
- •25. Что такое полная группа событий? Приведите пример, когда события ав, и не образуют полной группы событий.
- •26. Верно ли, что события образуют полную группу для любых событий а и в? Ответ обоснуйте.
- •28. Сформулируйте и докажите формулу полной вероятности. Приведите пример ее применения.
- •29. Сформулируйте и докажите формулу Байеса. Приведите пример ее применения.
- •32. Выведите формулу для дисперсии выборочной средней бесповторной выборки.
- •34. Может ли наиболее вероятное число успехов в схеме Бернулли отличаться от математического ожидания числа успехов на 2? Ответ обоснуйте.
- •36. Запишите интегральную приближенную формулу Лапласа и приведите основные свойства функции Лапласа φ(X) . При каких условиях данная формула дает хорошее приближение?
- •38. Используя интегральную приближённую формулу Лапласа, выведите формулу для оценки отклонения относительной частоты события а от вероятности p наступления a в одном опыте.
- •39. Сформулируйте и докажите предельную теорему Пуассона.
- •40. Запишите приближённые формулы Пуассона. При каких условиях они дают хорошее приближение? Приведите примеры их применения.
- •41. Что такое сл.Величина? Дискретная величина? Что назыв функцией распределения случ. Величины? Привести пример функции распределения некоторой дискретной сл вел и построить график.
- •42. Сформулируйте основные свойства функции распределения сл величины и продемонстрируйте их на примере.
- •43. Может ли график функции распределения быть прямой линией? Ответ обоснуйте.
- •44. Что такое дискретная случайная величина? Может ли таблица
- •45. Дана дискретная случайная величина с законом распределения
- •47 Что называется биномиальным распределением с параметрами n и p? Приведите пример опытов, в котором определена случайная величина, распределенная по биномиальному закону.
- •52. Перечислите основные свойства математического ожидания дискретной случайной величины. Объясните, что понимается под суммой и произведением случайных величин.
- •54. Может ли математическое ожидание дискретно случайно величины, принимающей целые значения, быть числом не целым? Ответ обойснуйте.
- •58. Как определяется и что характеризует дисперсия дискретной случайной величины X ? Перечислите основные свойства дисперсии.
- •61. Докажите, что если X и y – независимые случайные величины, то
- •63. Докажите, что для биномиального закона распределения сл. Величина с вероятностью успеха р в каждом из n независимых испытаний выполняется равенство:
- •70. Докажите, что коэффициент корреляции случайных величин х и у удовлетворяет условию . Что можно сказать о х и у, если ? Если ?
- •74. Перечислите основные свойства функции плотности вероятности. Чем объясняется название «плотность вероятности»?
- •81. Как вычисляется дисперсия в случае распределения с плотностью f (X)? Докажите, что для случайной величины X с плотностью дисперсия d(X ) не существует, а математическое ожидание m(X ) существует.
- •82. Выведите формулу для нахождения мат. Ожидания и дисперсии случайной величины, равномерно распределенной на отрезке [a; b].
- •83. Объясните (с доказательством) вероятностный смысл параметра m в формуле для функции плотности случайной величины х, распределенной по нормальному закону.
- •84. Объясните (с доказательством) вероятностный смысл параметра σ в формуле для функции плотности случайной величины, распределенной по нормальному закону.
- •85. Докажите, что для случайной величины, распределенной по показательному закону с параметром , математическое ожидание
- •87.Что такое правило для нормального распределения? Верно ли, что для любой нормальной случайной величины х существует отрезок , для которого ? Ответ обоснуйте.
- •88. Формулируйте определение начальных моментов случайной величины. Докажите, что если х и у независимые случайные величины, то
- •89. Пусть - начальные, а - центральные моменты некоторой случайной величины.
- •90. Сформулируйте определение асимметрии As(X ) случайной величины X и укажите ее основные свойства. Что характеризует асимметрия случайной величины?
- •91. Сформулируйте определение эксцесса Ex(X) случайной величины X и укажите его основные свойства. Чему равен эксцесс для нормального распределения?
- •92 Найдите асимметрию и эксцесс равномерного распределения на отрезке [а,b].
- •93.Что называется системой случайных величин? Сформулируйте определение функции распределения двумерного случайного вектора (х,y) и дайте его геометрическую интерпретацию.
- •94. Сформулируйте основные свойства функции распределения случайного вектора (х,у) и приведите примеры двумерной функции распределения.
- •F(X)-неубывающая функция, т.Е.
- •101.Каков смысл начальных и центральных моментов двумерного случайного вектора (X,y)?Ответ обоснуйте.
- •102.Дайте определение корреляционной и ковариационной матриц для системы случайных величин х1,х2…Хn и сформулируйте их основные свойства.
- •103. Как найти ковариацию Сov(X,y) случайных величин X и y , если известна функция плотности
- •105. Как определяются условные законы распределения для дискретных случайных величин X и y?
- •107. Как определяется условное математическое ожидание непрерывной слу-
- •108. Сформулируйте и докажите неравенство Чебышева.
- •109. Используя н-во Чебышева, сформулируйте и док-те «правило трех сигм» для произвольной св X.
- •110. Сформулируйте и докажите теорему Чебушева для бесконечной последовательности случайных величин с одинаковыми математическими ожиданиями и дисперсиями, ограниченными одним и тем же числом.
- •111 Сформулируйте и докажите теорему Бернулли (закон больших чисел).
- •112. Сформулируйте центральную предельную теорему. Укажите примеры ее применения.
- •113. Сформулируйте центральную предельную теорему для одинаково распределенных случайных величин и приведите пример ее применения.
- •114. Используя центральную предельную теорему, обоснуйте интегральную формулу Лапласа.
- •115. Как вводятся основные характеристики статистической совокупности (выборки): среднее, дисперсия, центральные моменты высших порядков,
- •116 Сформулируйте определение выборочной (эмпирической) функции распр для св х. Как связаны ф-ии распределения признака в генеральной и выборочной совокупностях?
- •119.Сформулируйте понятие несмещенной, состоятельной и эффективной оценки параметра генерального распределения. Приведите примеры.
- •120.Докажите, что для генерального распределения с математическим ожиданием m и конечной дисперсией σ2 выборочное среднее является несмещенной и состоятельной оценкой m.
- •121. Пусть x1,…Xn – выборка из распр с дисперсией 2. Док-те, что - несмещенная оценка 2.
- •122. Выведите формулу для дисперсии выборочного среднего бесповторной выборки.
- •126 Укажите приближенный γ -доверительный интервал для доли признака в генеральной совокупности по относительной частоте. При каких n формула дает хорошее приближение?
1. Что называется случайным событием, связанным с опытом? Как определяется событие, противоположное данному? Приведите примеры.
Случайным
событием А, связанным с опытом, называется
любое подмножество в пространстве
элементарных событий
(где
каждому эксперименту поставлено в
соответствие множество
,
элементы которого
отражают описание результатов
эксперимента)
.
Оно состоит из всех элементарных исходов
,
которые благоприятствуют появлению
события А. Противоположное событие для
события А обозначается
.
В событие
входят только те элементарных события,
которые не благоприятны для А.
Пример. Если А есть выпадание четного числа очков при бросании игральной кости, то - это выпадание нечетного числа очков; если А – это попадание при выстреле, то – это промах.
Таблица, характеризующая событие А.
А |
|
1 |
0 |
0 |
1 |
2.Что называется суммой и произведением событий а и в? Имеют ли смысл сумма и произведение событий, относящихся к разным опытам? Перечислите все случай наступления события
Суммой (А+В) двух событий Аи В называется событие, состоящее в появлении события А или события В, или обоих сразу(события в одном опыте).
Произведением двух событий А и В называется событие АВ, состоящее в совместном появлении (совмещении) этих событий.
Нет, не имеет, тк сумма/произведение связаны с разными опытами, т.е. разными множествами . У них различны область и элементарные исходы.
Таблица, характеризующая событие АВ.
А |
В |
С |
АВ+ |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0 |
1 |
1 |
0 |
1 |
0 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
1 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
3. Что называется пространством элементарных событий? Что называется случайным событием? Какие исходы называются благоприятными для события А? Что называется вероятностью события А? Привидите примеры.Можно ли в опыте с бросанием игральной кости считать элементарными следующие события: А – выпадение числа очков, меньших 2; В – выпадение более 2 очков?
Пространством
элементарных событий называется
множество
,
состоящее из исходов или элементарных
событий
Случайным событием называется любое
подмножество пространства элементарных
событий А
,
А=
,….
И
исходы
А – благоприятны для события А. Событие
А наступило, если в опыте наблюдался
один из благоприятных исходов. Вероятностью
случайного события А называется отношение
числа благоприятных исходов k
к общему числу исходов n:
P(A)
=
(в
классическом определении вероятности).
Пример.
В опыте с
подбрасыванием монеты пространство
элементарных событий состоит из двух
исходов
=
,
вероятность выпадания герба А=
равна P(A)=0.5
В
опыте с подбрасыванием игральной кости
пространство элементарных событий
состоит из 6 исходов
=
,
А-выпадание четного числа, больше 3, т.е.
А=
,
значит Р(А)=2/6=1/3.
У
нас дано, что А – выпаданее меньше 2, а
В – выпадание более 2. Т.о. А =
,
В=
.
А- это элементарное событие, тк состоит
из 1 элементарного события; В – не будет
элементарным событием, тк состоит из
др. элементарных событий.