- •1) Перебор вариантов, дерево вариантов, примеры.
 - •2) Комбинаторное правило суммы, правило произведения. Перестановки.
 - •Правило произведения
 - •3) Размещения и сочетания без повторений.
 - •4) Бином Ньютона. Треугольник Паскаля. Основные свойства биномиальных коэффициентов.
 - •5) Понятие события, классификация событий.
 - •6) Статистическое определение вероятности, примеры.
 - •7) Классическое определение вероятности, примеры.
 - •8) Геометрическое определение вероятности, примеры.
 - •9) Действия над событиями. Свойства операций над событиями.
 - •10) Теорема о вероятности суммы нескольких событий.
 - •12) Аксиоматика вероятностей пространства. Аксиомы вероятностей.
 - •13) Условная вероятность. Теорема о вероятности произведения двух событий.
 - •14) Независимость событий. Теорема о вероятности произведения двух независимых событий.
 - •15) Формула полной вероятности
 - •16) Формула Байеса
 - •17) Схема Бернулли.
 - •18) Теорема Бернулли и формула Бернулли.
 - •20) Локальная теорема Муавра-Лупласа.
 - •21) Интегральная теорема Муавра-Лапласа.
 - •22) Предельная теорема Пуассона. Приближение формулы Пуассона.
 - •23) Понятие случайной величины. Закон распределения случайной величины.
 - •24) Функция распределения и её свойства.
 - •25) Дискретные случайный величины.
 - •26) Дискретные случайные величины. Таблицы и многоугольник распределения. Особенности функции распределения дискретной случайной величины, примеры.
 - •27) Непрерывные случайные величины. Особенности функции распределения непрерывной случайной величины, примеры.
 - •28) Плотность вероятности как производная функции распределения
 - •29) Математическое ожидание дискретной и непрерывной случайной величин.
 - •30) Свойства математического ожидания.
 - •31) Дисперсия дискретной и непрерывной случайной величин. Среднее квадратичное отклонение.
 - •32) Свойства дисперсии.
 - •33) Понятие моды, медианы, начального и центрального моментов.
 - •34) Биномиальный закон распределения и его характеристики, пример.
 - •35) Геометрический закон распределения и его характеристики, пример.
 - •36) Закон распределения Пуассона и его характеристики, пример.
 - •37) Равномерный закон распределения и его характеристики, пример.
 - •38) Показательный закон распределения и его характеристики, пример.
 - •39) Нормальное распределение и его характеристики, пример.
 - •40) Ковариация и коэффициент корреляции, их свойства.
 - •41) Вариационный ряд, таблица частот, гистограмма.
 - •42) Меры центральной тенденции (средняя арифметическая, мода, медиана, размах, дисперсия) ряда данных.
 - •43) Точечные оценки параметров распределения.
 - •44) Интервальные оценки параметров распределения.
 - •45) Статистические гипотезы и критерии.
 - •46) Критерий Пирсона .
 
1) Перебор вариантов, дерево вариантов, примеры.
Если нужных комбинаций не слишком много, то все их можно перечислить, или, как говорят, перебрать все возможности. В этом и состоит метод перебора вариантов.
Пример: Если из цифр 1,5,9 следует составить трёхзначное число без повторяющихся цифр, то все возможные варианты нетрудно выписать. Это 159, 195, 519, 591,915 и 951. Значит, всего можно составить 6 таких чисел.
Один из наиболее известных способов сделать процесс перебора вариантов наглядным заключается в составлении дерева вариантов. На его первом шаге изображают все исходы первого испытания (опыта, эксперимента). Затем в виде веток от каждого исхода изображают все возможные исходы второго испытания и т.д.
Пример: Сколько двухзначных чисел можно составить из цифр
1,4,7?
2) Комбинаторное правило суммы, правило произведения. Перестановки.
ПРАВИЛО СУММЫ
Если некоторый объект A можно выбрать m способами, а другой объект В можно выбрать n способами, то выбор «либо А, либо В» можно осуществить (m+n) способами. При использовании правила суммы надо следить, чтобы ни один из способов выбора объекта А не совпадал с каким-либо способом выбора объекта В. Если такие совпадения есть, правило суммы утрачивает силу, и мы получаем лишь (m + n - k) способов выбора, где k—число совпадений.
Правило произведения
Если объект А можно выбрать m способами и если после каждого такого выбора объект В можно выбрать nспособами, то выбор пары (А,В) в указанном порядке можно осуществить mn способами.
При этом число способов выбора второго элемента не зависит от того, как именно выбран первый элемент.
Теорема. (перестановок) n различных элементов можно расставить по одному на n различных мест ровно 1*2*3*…(n-2)*(n-1)*n способами.
Pn – число перестановок n элементов. Pn= n!
3) Размещения и сочетания без повторений.
Размещением (без повторений) конечного множества Х, состоящего из k элементов, в конечном множестве Y, состоящем из n элементов, называют любое инъективное отображение из X в Y.
Akn - число всех размещений k-элементного множества в n-элементном множестве.(размещения)
Сочетание – число всех выборов k элементов из n данных элементов без учёта их порядка.
4) Бином Ньютона. Треугольник Паскаля. Основные свойства биномиальных коэффициентов.
Бином Ньютона. Это формула, представляющая выражение ( a + b ) n при положительном целом n в виде многочлена:
            
Заметим, что сумма показателей степеней для a и b постоянна и равна n.
Пример 
1 . 
Числа   
  называются
биномиальными коэффициентами.
Их можно вычислить, применяя только сложение, если пользоваться следующей схемой. В верхней строке пишем две единицы. Все последующие строки начинаются и заканчиваются единицей. Промежуточные числа в этих строках получаются суммированием соседних чисел из предыдущей строки. Эта схема называется треугольником Паскаля:
Первая строка в этой таблице содержит биномиальные коэффициенты для n = 1; вторая - для n = 2; третья - для n = 3 и т.д. Поэтому, если необходимо, например, разложить выражение:
( a + b )7 ,
мы можем получить результат моментально, используя таблицу:
Свойства биномиальных коэффициентов.
1. Сумма коэффициентов разложения ( a + b ) n равна 2 n .
Для доказательства достаточно положить a = b = 1. Тогда в правой части разложения бинома Ньютона мы будем иметь сумму биномиальных коэффициентов, а слева:
2. Коэффициенты членов, равноудалённых от концов разложения, равны.
Это свойство следует из соотношения:
3. Сумма коэффициентов чётных членов разложения равна сумме коэффициентов нечётных членов разложения; каждая из них равна
Для
доказательства воспользуемся
биномом: 
 Здесь
чётные члены имеют знак  « + » , а
нечётные - «  ».
Так как в результате разложения получается
0, то следовательно, суммы их биномиальных
коэффициентов  
равны между собой, поэтому каждая из
них равна:  
