
- •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
2. Схема вибору елементів, що приводить до розміщень.
Якщо дослід складається з вибору m елементів із множини, що складається з n елементів, без повернення, але з упорядкуванням їх по мірі відбору в послідовний ланцюг, то різними наслідками даного випробування будуть комбінації, що відрізняються або набором елементів, або порядком їх слідування. Отримані комбінації називаються розміщеннями з n елементів по m, а їх загальна кількість визначається за формулою:
Наприклад:
В змаганнях приймають участь 8 команд. Скільки припущень можна зробити про команди, що зайняли перші 3 призові місця?
Окремим випадком розміщень, якщо n=m, випробування складається з довільного упорядкування множини елементів, а комбінації отримуються як результат переставлення елементів множини. Такі комбінації називаються переставленнями із n елементів та обчислюються за формулою:
де п – кількість елементів в комбінації
Наприклад:
Скількома способами можна розмістити 10 кульок різного кольору в один ряд?
3. Схема вибору елементів, що приводить до сполучень з повтореннями.
Якщо випробування проводиться з вибором та наступним поверненням елементів у множину, але без наступного упорядкування, то різноманітними наслідками даного випробування будуть комбінації елементів, що відрізняються тільки складом. При цьому дані комбінації можуть містити елементи, що повторюються. Такі комбінації називають сполученнями з повтореннями з n елементів по m та визначаються за формулою:
Наприклад:
В бібліотеці містяться книги по 16 розділам науки. Надійшли 4 нових замовлення на літературу. Вважаючи будь-який склад замовленої літератури рівно можливим, знайти ймовірність того, замовлені книги з різних розділів науки
4. Схема вибору елементів, що приводить до розміщень з повтореннями.
Якщо випробування проводиться з вибором та наступним поверненням елементів у множину, а також з наступним упорядкуванням, то різноманітними наслідками даного випробування будуть комбінації елементів, що відрізняються або складом елементів, або порядком їх слідування. Отримані комбінації називають розміщеннями з повтореннями, а їх загальна кількість визначається за формулою:
Наприклад:
Кинуто 10 однакових гральних кубиків. Знайти ймовірність того, що на жодному з кубиків не випаде 6 очок.
Питання для самоконтролю
1 Предмет теорії ймовірності, її значення для економічних наук
2. Події та їх класифікація.
3. Класичне означення ймовірності та її властивості.
4. Геометрична і статистична ймовірності
5. Правила комбінаторики.
6. Основні формули комбінаторики
Тема 2. Основні теореми теорії ймовірності, їх економічна інтерпретація Лекція 2. Основні теореми теорії ймовірності та їх наслідки
Мета: Сформувати знання з основних теорем додавання та множення ймовірностей, ввести поняття залежних та незалежних, протилежних подій, умовної ймовірності, показати можливість використання для розв’язання практичних задач
План лекції:
1. Залежні та незалежні події. Умовна ймовірність
2. Теорема множення ймовірності
3. Теорема додавання ймовірності. Протилежні події
4. Ймовірність появи хоча б однієї події
5. Формула повної ймовірності
6. Формула Байеса
Рекомендована література: [1] ст. 31-40, [4] ст. 37-35, [6] ст. 35-45