
- •1 Раздел.
- •1.Вероятностный эксперимент. Пространство элементарных событий.
- •2.Дискретные и непрерывные пространства элементарных событий. Примеры.
- •3.Случайные события: определение, примеры.
- •4.Классификация событий.
- •5.Операции над событиями.
- •6.Сумма и произведение случайных событий.
- •7.Разность событий, противоположные события.
- •8. Определение вероятности, аксиомы Колмогорова.
- •9.Относительные частоты, их свойства.
- •10.Классический метод вычисления вероятности.
- •11.Элементы комбинаторики и тв
- •12. Статистический метод вычисления вероятности.
- •13. Аксиоматический метод задания вероятности.
- •14. Свойства вероятностей.
- •15. Условные вероятности. Аксиомы Колмогорова (для случая условных вероятностей).
- •16. Независимость событий (для двух и для трёх событий).
- •17. Теоремы умножения вероятностей (для двух и для трёх событий). Условия их применения.
- •18. Теоремы сложения вероятностей (для двух и для трёх событий). Условия их применения.
- •19. Формула полной вероятности.
- •20. Формула Байеса.
- •21. Схема испытаний Бернулли.
- •22. Формула Бернулли. Наиболее вероятное число наступления «успехов» в схеме.
- •23. Локальная теорема Муавра-Лапласа
- •24. Интегральная теорема Муавра-Лапласа
- •25. Теорема Пуассона
- •2 Раздел.
- •1.Определение случайной величины, типы случайных величин, примеры. Закон распределения вероятностей случайной величины.
- •2.Фукция распределения вероятностей случайных величин, ее свойства.
- •3.Типы случайных величин. Примеры.
- •4.Дискретная случайная величина. Как можно задать закон распределения дискретной случайной величины?
- •5.Непрерывная случайная величина. Что называется плотностью распределения вероятностей?
- •6.Взаимосвязь между функцией распределения и плотностью распределения.
- •7.Свойства плотности распределения.
- •8.Числовые характеристики распределения случайной величины.
- •9.Математическое ожидание случайной величины, ее свойства.
- •10.Мода случайной величины.
- •11.Медиана случайной величины, геометрический смысл медианы.
- •12.Дисперсия случайной величины, ее свойства. Среднее квадратическое отклонение.
- •13.Коэффициент асимметрии.
- •14.Коэффициент эксцесса.
- •2.Статистический закон распределения дискретной случайной величины.
- •3.Статистический закон распределения непрерывной случайной величины.
- •4.Графическое изображение статистических законов распределения.
- •5.Точечные оценки числовых характеристик: математического ожидания, моды, медианы.
- •7.Статистические гипотезы. Параметрические и непараметрические гипотезы.
- •8.Статистические гипотезы. Нулевая и альтернативная гипотеза.
- •9.Проверка статистических гипотез. Статистический критерий значимости. Примеры статистических критериев.
- •10.Область допустимых значений и критическая область статистического критерия.
- •11.Ошибки, совершаемые при проверке статистических гипотез. Уровень значимости статистического критерия.
- •12. Непараметрические статические гипотезы. Гипотеза о виде закона распределения.
- •13. Проверка гипотезы о виде закона распределения. Критерий Пирсона.
- •14. Интервальные оценки параметров распределения
- •15. Доверительная вероятность, доверительный интервал.
- •16. Доверительные Интервалы для математического ожидания нормально распределенной случайной величины
- •17. Функциональная, статистическая, регрессионная зависимость.
- •18. Корреляционное поле. Выбор модели регрессионной зависимости.
- •20.Коэффициент корреляции, его свойства.
- •21.Проверка значимости коэффициента корреляции.
- •22. Построение нелинейного выборочного уравнения регрессии.
- •24.Проверка значимости коэффициента детерминации.
- •25.Для чего применяется метод наименьших квадратов в регрессионном анализе?
1 Раздел.
1.Вероятностный эксперимент. Пространство элементарных событий.
Вероятностными экспериментами (Е) называются испытания, которые могут быть многократно воспроизведены при соблюдении одних и тех же фиксированных условий, результат которых не удается заранее однозначно предсказать. Примеры случайных экспериментов:
Е: подбрасывание двух монет;
Е: подбрасывание игральной кости;
Е: подсчет числа покупателей в магазине в течение рабочего дня;
Е: изучение отклонения заработной платы работников от среднего значения заработной платы на предприятии и т. д.
Опытом, или экспериментом, называют всякое осуществление определенного комплекса условий или действий, при которых происходит соответствующее случайное явление. Возможный результат опыта называют событием.
Для каждого случайного эксперимента можно указать множество, в котором представлена информация о всех возможных взаимоисключающих исходах этого эксперимента. Это множество называется пространством элементарных исходов (или событий). Обозначается буквой (омега).
Элементарным исходом (событием) называется любой мысленно возможный неразложимый результат вероятностного эксперимента E.
Пространство элементарных исходов, состоящее из конечного или счетного числа элементов называется дискретным. Пространство элементарных исходов, состоящее из несчетного числа элементарных исходов называется непрерывным.
В общем случае пространство элементарных событий может быть любой природы, как конечным, так и бесконечным, как дискретным, так и непрерывным.
2.Дискретные и непрерывные пространства элементарных событий. Примеры.
Пространство элементарных исходов, состоящее из конечного или счетного числа элементов называется дискретным. Пространство элементарных исходов, состоящее из несчетного числа элементарных исходов называется непрерывным.
В общем случае пространство элементарных событий может быть любой природы, как конечным, так и бесконечным, как дискретным, так и непрерывным.
Пример 1 Е: Подбрасывание одной монеты. = {Г, Р}.
Пример 2 Е: Подбрасывание двух монет. = {ГГ, ГР, РГ, РР}.
Пример 3 Е: Подбрасывание игрального кубика. = {1, 2, 3, 4, 5, 6}.
Пример 4 Е: Подбрасывание монеты до тех пор, пока на ней не выпадет герб. = {Г, РГ, РРГ, РРРГ, РРРРГ, РРРРРГ, … }.
3.Случайные события: определение, примеры.
Случайным называют событие, которое при осуществлении совокупности условий может либо произойти, либо не произойти. Например, если брошена монета, то она может упасть так, что сверху будет либо «герб», либо «решка». Поэтому событие «при бросании монеты выпал «герб» – случайное. Каждое случайное событие, в частности выпадение «герба», есть следствие действия очень многих случайных причин (в примере: сила, с которой брошена монета; форма монеты и другие). Невозможно учесть влияние на результат всех этих причин, поскольку число их очень велико и законы их действия неизвестны. Поэтому теория вероятностей не ставит перед собой задачу предсказать, произойдет единичное событие или нет, – она просто не в силах это сделать.
Случайным
называется такое событие,
которое является подмножеством
пространства элементарных событий.
Случайные события будем обозначать
заглавными латинскими буквами (А,
В,
С,
...). Элементарные исходы, которые
принадлежат множеству А
(то есть
),
называются благоприятными
событию A.
Таким образом, любое событие, связанное с данным испытанием, можно описать в виде совокупности благоприятных ему элементарных событий.
Пример 1: Е: Подбрасывание одной монеты. = {Г, Р}.
Событие A = {выпадение герба}, A = {Г}; событие B = {выпадение решки}, B = {Р}.
Привер 2: Е: Подбрасывание двух монет. = {ГГ, ГР, РГ, РР}.
Событие A = {выпадение герба на двух монетах}, A = {ГГ}; событие B = {выпадение решки на двух монетах}, B = {РР}, событие С = {выпадение решки только на одной монете}, С = {ГР, РГ}, событие D = {выпадение герба хотя бы на одной монете}, D = {ГГ, ГР, РГ}.
Пример 3: Е: Подбрасывание игрального кубика. = {1, 2, 3, 4, 5, 6}.
Событие A = {выпадение четного числа очков}, A = {2, 4, 6}; событие B = {выпадение нечетного числа очков}, B = {1, 3, 5}; событие С = {выпадение числа очков меньше 6}, С = {1, 2, 3, 4, 5}; событие D = {выпадение числа очков больше 2}, D = {3, 4, 5, 6}.
Невозможным событием называется событие, которое никогда не произойдет в данном случайном эксперименте, то есть совпадающее с пустым множеством .
Достоверным событием называется событие, которому благоприятны все возможные элементарные исходы пространства элементарных исходов и которое обязательно произойдет в результате вероятностного эксперимента Е. В этом случае A = .
В рассмотренном выше примере 3: Е: Подбрасывание игрального кубика. = {1, 2, 3, 4, 5, 6}.
Достоверное событие E = {выпадение числа очков или четного, или нечетного}, Е = {1, 2, 3, 4, 5, 6}; невозможное событие F = {выпадение числа очков больше 6}, F = {}.
Пример 4: Е: Подбрасывание монеты до тех пор, пока на ней не выпадет герб. = {Г, РГ, РРГ, РРРГ, РРРРГ, …}.
Достоверное событие А = {монету подбросят хотя бы один раз},
А = {Г, РГ, РРГ, РРРГ, РРРРГ, РРРРРГ, … }= .