- •1.Означення та приклади подій:віпадкова, достовірна, неможлива,елементарна складна
- •2.Означення та приклад повної групи подій та простору елементарних подій
- •3. Класичне означення ймовірності випадкової події.
- •4. Дати означення та вказати властивості перестановки, сполучення, комбінації елементів.
- •5.Дати означення відносної частоти появи подій
- •6. Дати геометричне та статистичне означення ймовірності.
- •7. Дати визначення умовної ймовірності
- •8. Формули множення ймовірностей для залежних та незалежних випадкових подій.
- •9. Формула для обчислення появи хоча б однієї з подій.
- •10. Формула повної ймовірності та формула Байеса.
- •12. Означення експеременту за схемою Бернулі.
- •13,14. Формула Бернуллі для обчислення ймовірності і наймовірнішого числа.
- •15. Локальна теорема Мавра-Лапласа.
- •17. Функція Гаусса та її властивості.
- •18) Функція Лапласа та її властивості
- •19.Формула Пуассона малоймовірних випадкових подій.
- •20, 21 Означення випадкової величини.
- •22. Функція розподілу
- •24, Матиматичне сподівання
- •25.Дисперсія та середньоквадратичне відхилення вв
- •26. Мода, медіана вв.
- •36. Закон розподілу Пуассона
- •37. Геометричний закон розподілу двв, числові характеристики.
- •38. Гіпергеометричний закон розподілу двв, числові характеристики.
- •39. Рівномірний закон розподілу
- •41. Показниковий закон розподілу
- •43. Правила трьох сигм. Логарифмічний нормальний закон
- •48)Предмет і задачі математичної статистики
- •49)Утворення вибірки.Генеральна та вибіркова сукупність
- •50) Статистичний розподіл вибірки
- •51. Емпірична функція розподілу, гістограма та полігон
- •52.53. Числові характеристики:
- •54. Дати визначення статистичної оцінки
- •55.56. Точкові та інтервальні статистичні оцінки
- •57.58. ) Нульова та альтернативна статистичні гіпотези
- •59. Емпіричні та теоретичні частоти.
- •60. Критерій узгодженості Пірсона.
- •61) Помилки першого та другого роду
- •62. Статистичний критерій.
- •63)Модель експерименту
- •64. Однофакторний аналіз.
- •65. Таблиця результатів спостережень
- •66. Загальна дисперсія ,міжгрупова та внутрішнлогрупова дисперсія
- •67. Загальний метод перевірки впливу фактора на ознаку способом порівняння дисперсій.
- •68. Функціональна ,статистична і кореляційна залежності.
- •70. Вибірковий коефіцієнт кореляції
- •71) Множина регресії ,множинний коєфіцієнт кореляції та його властивості .
- •72) Нелінійна регресія.
57.58. ) Нульова та альтернативна статистичні гіпотези
Гіпотезу,
що підлягає перевірці, називають
основною.
Оскільки ця гіпотеза припускає
відсутність систематичних розбіжностей
(нульові розбіжності) між невідомим
параметром генеральної сукупності і
величиною, що одержана внаслідок обробки
вибірки, то її називають нульовою
гіпотезою
і позначають Н0.
Зміст нульової гіпотези записується
так:
;
;
.
Кожній нульовій гіпотезі можна
протиставити кілька альтернативних
(конкуруючих) гіпотез, які позначають
символом Нa,
що заперечують твердження нульової.
Так, наприклад, нульова гіпотеза
стверджує:
,
а альтернативна гіпотеза —
,
тобто заперечує твердження нульової.
59. Емпіричні та теоретичні частоти.
Частоти, які розміщені на кривій нормального розподілу, називаються теоретичними частотами (ft). Відхилення теоретичних та фактичних (емпіричних) частот свідчить про ступінь наближення до нормального розподілу.
|
|
|
|
Теоретичні частоти знаходяться за формулою:
де і - величина інтервалу;
σ - середнє квадратичне відхилення;
уt - ординати кривої нормального розподілу (знаходяться за спеціальними таблицями):
|
|
|
|
60. Критерій узгодженості Пірсона.
Критерій
узгодженості Пірсона є випадковою
величиною, що має розподіл
,
який визначається за формулою
і
має k = q – m – 1 ступенів
свободи, де q — число часткових інтервалів
інтервального статистичного розподілу
вибірки; m — число параметрів, якими
визначається закон розподілу ймовірностей
генеральної сукупності згідно з нульовою
гіпотезою. Так, наприклад, для закону
Пуассона, який характеризується одним
параметром l,
m = 1, для нормального закону m = 2,
оскільки цей закон визначається двома
параметрами
i s.
Якщо
(усі емпіричні частоти збігаються з
теоретичними), то
,
у противному разі
.
Визначивши при заданому рівні значущості
a
і числу ступенів свободи критичну точку
,
за таблицею (додаток 8) будується
правобічна критична область. Якщо
виявиться, що спостережуване значення
критерію
,
то Н0 про закон розподілу ознаки
генеральної сукупності відхиляється.
У противному разі
Н0 приймається.
61) Помилки першого та другого роду
Помилки першого роду (англ. type I errors, α errors, false positives) і помилки другого роду (англ. type II errors, β errors, false negatives) в математичній статистиці - це ключові поняття завдань перевірки статистичних гіпотез.
62. Статистичний критерій.
Для
перевірки правильності висунутої
статистичної гіпотези вибирають так
званий статистичний критерій, керуючись
яким відхиляють або не відхиляють
нульову гіпотезу. Статистичний критерій,
котрий умовно позначають через K,
є випадковою величиною, закон розподілу
ймовірностей якої нам заздалегідь
відомий. Так, наприклад, для перевірки
правильності
як статистичний критерій K
можна взяти випадкову величину, яку
позначають через K = Z,
що дорівнює
і яка має нормований нормальний закон
розподілу ймовірностей. При
великих обсягах вибірки (n > 30)
закони розподілу статистичних
критеріїв наближатимуться до нормального.
Спостережуване значення критерію, який
позначають через K*,
обчислюють за результатом вибірки.
Критична
область
Множину W
всіх можливих значень статистичного
критерію K
можна поділити на дві підмножини А
і
,
які не перетинаються.
.
Сукупність значень статистичного
критерію K
Î
А,
за яких нульова гіпотеза не відхиляється,
називають областю
прийняття нульової гіпотези.
Сукупність
значень статистичного критерію K
Î
,
за яких нульова гіпотеза не приймається,
називають критичною
областю.
Отже,
А
— область прийняття Н0,
— критична область, де Н0
відхиляється. Точку або кілька точок,
що поділяють множину W
на підмножини А
і
,
називають критичними
і позначають через Kкр.
Існують три види критичних областей:
Якщо при K < Kкр
нульова
гіпотеза відхиляється, то в цьому разі
ми маємо лівобічну критичну область,
яку умовно можна зобразити (рис. 1).
Якщо
при
нульова гіпотеза відхиляється, то в
цьому разі маємо правобічну критичнуобласть
Якщо
ж при
і при
нульова гіпотеза відхиляється, то маємо
двобічну критичнуобласть .
Лівобічна і правобічна області визначаються однією критичною точкою, двобічна критична область — двома критичними точками, симетричними відносно нуля.
