
- •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
Геометричний закон розподілу
Нехай проводяться незалежні випробування, в кожному з яких ймовірність появи події А дорівнює р. Випробування закінчуються, як тільки з’явиться подія А.
В цьому випадку закон розподілу ДВВ визначається аналітичним виразом:
Р(Х)=qk-1 ·p
Приклад: Підкидають монету. Випробування закінчується в тому випадку, коли з’явиться герб. Побудувати закон розподілу ДВВ випадіння герба.
3. Гіпергеометричний закон розподілу.
Нехай множина, яка складається з N елементів є підмножина з M елементів (M<N).Із множини N випадково відбирають n елементів, при чому кожен з ним може бути відібраний з однаковою ймовірністю і потім не повертається в множину. І нехай серед відібраних елементів n є m елементів, які належать підмножині M. Такий закон розподілу ДВВ Х – кількості m елементів серед n відібраних буде можна представити як
Приклад: В партії з 6 деталей є 4 стандартні. Навмання відібрані 2 деталі. Скласти закон розподілу кількості стандартних деталей серед відібраних.
Закон розподілу Пуассона.
Нехай проводиться n незалежних випробувань, в кожному з яких подія А може або з’явитися, або не з’явитися з однаковою ймовірністю р. Розглянемо в якості ДВВ Х – кількість появ події А в таких випробуваннях.
Якщо ймовірність появи події А у всіх випробуваннях дуже мала (p≤0,1), то ймовірності, що відповідають можливим значенням ДВВ Х обчислюється за формулою Пуассона
, де =n·p
Тобто закон розподілу Пуассона показує ймовірності масових (п велике) та рідких (р - мала) подій.
Приклад: Магазин отримав 1000 пляшок мінеральної води. Ймовірність того, що під час транспортування пляшка виявиться розбитою, дорівнює 0,003. Побудувати закон розподілу цілочислової ДВВ Х – в дорозі розбилось не більше трьох пляшок.
Нехай проводиться n незалежних випробувань, при чому в першому випробуванні ймовірність появи події А дорівнює р1, в другому - р1, ... , в n- му випробуванні – рn.
Твірною
функцією ймовірностей
називають
функцію, яка визначається рівністю:
Ймовірність
того,
що в n
незалежних випробуваннях в першому з
яких ймовірність появи події А дорівнює
р1,
в другому - р1,
... , в n-
му випробуванні – рn.,
подія А з’явиться рівно k
разів, дорівнює коефіцієнту при
р розкладенні твірної функції по степеням
z.
Наприклад якщо п=2, то
Приклад:
Два стрілки проводять по одному пострілу в ціль. Ймовірність влучення в ціль для першого стрілка дорівнює 0,7, а для другого – 0,9. Побудувати закон розподілу ДВВ Х – кількості влучень в ціль.
Питання для самоконтролю
1. Математичне сподівання, дисперсія, середнє квадратичне відхилення, їх властивості.
2. Моменти. Мода та медіана.
3. Рівномірний, показниковий та нормальний закони розподілу. Функція Лапласа
4. Біноміальний закон розподілу
5. Геометричний закон розподілу
6. Гіпергеометричний закон розподілу
7. Закон розподілу Пуассона
Тема 6. Багатовимірні випадкові величини Лекція 6. Закон розподілу двовимірних випадкових величин
Мета: сформувати знання щодо системи двох дискретних випадкових величин, її числових характеристик, законів розподілу, ймовірності попадання випадкової точки в півполосу, прямокутник.
План лекції:
1. Система двох дискретних випадкових величин та її закон розподілу
2. Функція розподілу двовимірної випадкової величини, ймовірність попадання в півполосу, прямокутник
3. Безумовні та умовні закони розподілу складових двовимірної дискретної випадкової величини
4. Умовне математичне сподівання. Регресія
Рекомендована література: [1] ст. 155-163, [4] ст. 120-128, [6] ст. 175-192