
- •Тема 1. Емпіричні та логічні основи теорії ймовірності Лекція 1. Основні поняття теорії ймовірності
- •Предмет теорії ймовірностей, її значення для економічних наук
- •Події та їх класифікація.
- •3. Класичне означення ймовірності та її властивості. Геометрична і статистична ймовірності
- •Класичне означення ймовірності:
- •Геометричне означення ймовірності
- •Властивості ймовірності події:
- •4. Основні формули комбінаторики
- •1. Схема вибору елементів, що приводить до сполучень:
- •2. Схема вибору елементів, що приводить до розміщень.
- •3. Схема вибору елементів, що приводить до сполучень з повтореннями.
- •4. Схема вибору елементів, що приводить до розміщень з повтореннями.
- •Питання для самоконтролю
- •1 Предмет теорії ймовірності, її значення для економічних наук
- •2. Події та їх класифікація.
- •6. Основні формули комбінаторики
- •Тема 2. Основні теореми теорії ймовірності, їх економічна інтерпретація Лекція 2. Основні теореми теорії ймовірності та їх наслідки
- •Залежні та незалежні події. Умовна ймовірність.
- •Теорема множення ймовірностей.
- •Теорема додавання ймовірностей несумісних подій. Протилежні події.
- •Ймовірність появи хоча б однієї події.
- •Формула повної ймовірності
- •Формула Байеса.
- •Формули Байеса
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 3. Схема незалежних випробувань Лекція 3. Послідовності незалежних випробувань
- •Послідовності незалежних випробувань
- •Формула Бернуллі
- •Локальна теорема Муавра – Лапласа.
- •Інтегральна теорема Муавра – Лапласа.
- •Тема 4. Випадкові величини та їх економічна інтерпретація
- •Математичні дії над випадковими величинами:
- •2. Функція розподілу ймовірностей випадкової величини та її властивості.
- •Властивості функції розподілу вв:
- •3. Щільність розподілу.
- •Властивості щільності розподілу:
- •4. Економічна інтерпретація випадкових величин
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 5. Закони розподілу та числові характеристики випадкових величин Лекція 5. Числові характеристики і закони розподілу випадкових величин
- •Математичне сподівання, дисперсія, середнє квадратичне відхилення, їх властивості
- •Числові характеристики нвв:
- •2. Моменти. Мода та медіана.
- •3. Рівномірний, показниковий та нормальний закони розподілу. Функція Лапласа. Рівномірний закон розподілу.
- •Показниковий закон розподілу нвв
- •Нормальний закон розподілу. Функція Лапласа.
- •4. Біноміальний, геометричний та гіпергеометричний закони розподілу. Закон розподілу Пуассона Біноміальний закон розподілу
- •Геометричний закон розподілу
- •3. Гіпергеометричний закон розподілу.
- •Закон розподілу Пуассона.
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 6. Багатовимірні випадкові величини Лекція 6. Закон розподілу двовимірних випадкових величин
- •Система двох дискретних випадкових величин та її закон розподілу.
- •Функція розподілу двовимірної випадкової величини. Ймовірність попадання випадкової точки в півполосу, прямокутник.
- •Властивості функції розподілу ддвв
- •Безумовні та умовні закони розподілу складових двовимірної двв.
- •Умовне математичне сподівання. Регресія.
- •Властивості коефіцієнта кореляції:
- •Властивості коефіцієнту кореляції:
- •Питання для самопідготовки
- •Тема 9. Елементи теорії випадкових процесів і теорії масового обслуговування Лекція 7. Елементи теорії випадкових процесів та теорії масового обслуговування
- •1. Означення випадкового процесу.
- •Числові характеристики вп:
- •2. Потоки подій та їх властивості.
- •3. Марківські процеси.
- •4. Основні поняття та класифікація систем масового обслуговування.
- •5. Одноканальна система масового обслуговування з відмовленнями.
- •6. Багатоканальна система с відмовленнями (задача Эрланга)
- •Середню кількість зайнятих каналів:
- •Питання для самопідготовки
- •Тема 10. Первинне опрацювання статистичних даних
- •Тема 11. Статистичне та інтервальне оцінювання параметрів розподілу Лекція 8. Основні поняття математичної статистики
- •Генеральна та вибіркова сукупності. Поняття про теоретичний та емпіричний розподіли. Варіаційний ряд.
- •Основні задачі математичної статистики:
- •Основні переваги вибіркового методу:
- •2. Статистичний розподіл вибірки, полігон і гістограма
- •3. Емпірична функція розподілу та її властивості
- •4. Числові характеристики вибірки
- •Точкові статистичні оцінки та їх властивості.
- •Генеральні середня, дисперсія та середнє квадратичне відхилення.
- •7. Інтервальні оцінки
- •Питання для самопідготовки
- •Тема 12. Перевірка статистичних гіпотез
- •Тема 13. Елементи теорії регресії
- •Тема 14. Елементи теорії кореляції Лекція 9. Статистична перевірка статистичних гіпотез. Елементи теорії регресії та кореляції
- •Поняття статистичної гіпотези. Нульова і конкуруюча гіпотези, помилки першого та другого родів.
- •Головний принцип перевірки статистичних гіпотез:
- •Алгоритм обчислення теоретичних частот:
- •Алгоритм перевірки нульової гіпотези про нормальний розподіл за критерієм Пірсона:
- •2. Функціональна, статистична та кореляційна залежності.
- •3. Вибірковий коефіцієнт та вибіркове рівняння регресії
- •Пряма лінія регресії
- •1. Якщо вибірка невеликого об’єму і пари чисел ( ) з однаковими значеннями зустрічаються не часто
- •2. Якщо вибірка великого об’єму(більше 50) і пари чисел ( ) з однаковими значеннями зустрічаються досить часто
- •Питання для самоконтролю
Тема 1. Емпіричні та логічні основи теорії ймовірності Лекція 1. Основні поняття теорії ймовірності
Мета лекції: ознайомити з предметом теорії ймовірностей та її значенням для економічних наук, сформувати знання щодо використання апарату події, її класифікації, операцій над ними та обчислення ймовірності простих подій.
План лекції:
1. Предмет теорії ймовірності, її значення для економічних наук
2. Події та їх класифікація.
3. Класичне означення ймовірності та її властивості. Геометрична і статистична ймовірності
4. Основні формули комбінаторики
Рекомендована література: [1] ст. 14-23, [4] ст. 13-30, [6] ст. 12-28
Предмет теорії ймовірностей, її значення для економічних наук
В своїй практичній діяльності, в тому числі і в економічній, людина досить часто має справу з явищами та процесами, точне завершення яких неможливо передбачити. Наприклад, те, що застрахований об’єкт (будинок, життя, товар) буде знищений в результаті стихійного лиха – випадкове явище. Тому в сучасних умовах господарювання все ширше використовують методи теорії ймовірності та статистики. Ці методи дають можливість вивчати на науковому ґрунті як діяльність окремих підприємств, так і соціально-економічні процеси в цілому в суспільстві.
Теорія ймовірностей та математична статистика є основою для побудови кількісних моделей управління економічними системами. Прикладами таких моделей слугують теорії масового обслуговування, теорії ігор, моделі планування та управління запасами та ін.
Методи, які базуються на теорії ймовірностей та математичній статистиці, є основою для теорії прийняття рішень – складової частини сучасного менеджменту. Статистичні показники аналізують при визначенні ризику в інвестиційній діяльності, діяльності страхових компаній, в багатьох сферах економіки та управління.
Отже, теорія ймовірностей – це розділ математики, в якому вивчаються випадкові процеси та явища, а також виявляються їх закономірності.
Події та їх класифікація.
Одним з основних понять теорії ймовірностей є поняття події.
Подія – це будь-яке явище, що може здійснитися або не здійснитися під час досліду або випробування.
Всі події можна розділити на 3 класи:
Достовірні події – це ті події, що обов’язково повинні здійснитися, якщо будуть виконані певні умови;
Неможливі події – це ті події, що ніколи не можуть здійснитися, якщо будуть виконані певні умови;
Випадкові події – це події, які можуть здійснитися, а можуть і не здійснитися.
Виконання певних умов будемо називати випробуванням.
Події позначаються великими літерами латинського алфавіту А, В, С...
Записувати події будемо наступним чином:
А=
,
Події можуть бути простими і складеними.
Декілька подій називають сумісними, якщо поява однієї із них не виключає появи інших
Декілька подій називають несумісними, якщо поява однієї із них виключає появу інших
Декілька подій називають рівноможливими, якщо в результаті випробувань ні одна з цих подій не є об’єктивно більш можливою ніж інші
Декілька подій називають єдиноможливими, якщо в результаті випробування обов’язково повинна з’явитися тільки одна із них
Декілька подій складають повну групу, якщо в результаті випробування хоча б одне з них обов’язково з’явиться.
Окремим випадком повної групи подій є протилежні події.
Дві
несумісні події, одна з яких обов’язково
повинна з’явитися називаються
протилежними
і позначаються
.