
- •Введение
- •1. Случайные события и вероятность
- •1.1. Пространство элементарных событий. Случайные события. Алгебра событий
- •1.2. Классическое определение вероятности. Статистическое определение вероятности
- •1.3. Элементы комбинаторики. Некоторые содержательные задачи
- •1.4. Аксиоматическое введение вероятности
- •1.5. Теоремы о вероятностях случайных событий
- •1.6. Формула полной вероятности и формула Байеса
- •1.7. Геометрические вероятности
- •1.8. Схема независимых испытаний Бернулли. Формула Бернулли. Формула Пуассона. Локальная и интегральная теоремы Муавра-Лапласа
- •Вопросы для самопроверки
- •2. Случайные величины
- •2.1. Случайные величины. Случайные величины дискретного типа. Ряд распределения. Функция распределения
- •2.2. Случайная величина непрерывного типа. Плотность вероятности распределения случайной величины
- •2.3. Числовые характеристики случайной величины. Математическое ожидание и дисперсия, их свойства
- •2.4. Пуассоновский поток событий
- •Вопросы для самопроверки
- •3. Системы случайных величин
- •3.1. Закон распределения системы двух случайных величин. Функция распределения, плотность распределения системы двух случайных величин
- •3.2. Условные законы распределения. Зависимые и независимые случайные величины
- •3.3. Числовые характеристики системы двух случайных величин. Корреляционный момент. Коэффициент корреляции
- •Вопросы для самопроверки
- •4. Функции случайных величин
- •4.1. Преобразование случайных величин (случай двух переменных)
- •4.2. Распределение суммы, разности, произведения и частного двух случайных величин
- •4.3. Преобразование случайных величин (случай одной переменной)
- •4.5. Распределение Стьюдента
- •Вопросы для самопроверки
- •5. Закон больших чисел
- •5.1. Неравенства Чебышева
- •5.2. Теорема Чебышева
- •5.3. Теорема Бернулли
- •5.4. Центральная предельная теорема
- •Вопросы для самопроверки
- •6. Случайные процессы. Марковские случайные процессы. Системы массового обслуживания
- •6.1. Случайные процессы
- •6.2. Марковские случайные процессы. Марковские цепи
- •6.3. Марковские процессы с дискретными состояниями и непрерывным временем. Уравнения Колмогорова
- •6.4. Процессы гибели и размножения
- •6.5. Потоки случайных событий
- •6.6. Приложения марковских процессов
- •6.7. Системы массового обслуживания
- •6.8. Системы массового обслуживания с отказами Одноканальная смо с отказами
- •6.9. Системы массового обслуживания с очередями
- •Вопросы для самопроверки
- •7. Математическая статистика
- •7.1. Генеральная совокупность и выборка. Статистический ряд. Статистическая функция распределения. Гистограмма
- •7.2. Точечные оценки параметров генеральной совокупности по выборочным совокупностям, их свойства. Точечные оценки для математического ожидания и дисперсии случайной величины
- •7.3. Интервальные оценки. Доверительный интервал. Нахождение доверительных интервалов для математического ожидания и дисперсии нормального распределения случайной величины
- •1. Доверительный интервал для оценки математического ожидания нормального распределения случайной величины с известным
- •2. Доверительный интервал для оценки математического ожидания нормального распределения с неизвестным
- •3. Доверительные интервалы для оценки среднего квадратического отклонения нормального распределения
- •7.4. Построение прямых линий регрессии по выборочным данным
- •1. Нахождение параметров выборочных уравнений прямой линии регрессии по несгруппированным данным
- •2. Нахождение параметров выборочных уравнений прямой линии регрессии по сгруппированным данным
- •7.5. Нахождение оценки для коэффициента корреляции двух случайных величин
- •7.6. Статистическая проверка гипотез. Статистическая гипотеза. Нулевая и конкурирующая гипотеза. Статистический критерий. Критическая область
- •7.7. Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции
- •7.8. Проверка гипотезы о распределении генеральной совокупности. Критерий 2 Пирсона
- •7.10. Сравнение генеральных средних двух нормально распределенных случайных величин (малые независимые выборки)
- •7.11. Сравнение двух дисперсий нормальных генеральных совокупностей
- •7.12. Сравнение наблюдаемой относительной частоты с гипотетической вероятностью наступления события
- •Вопросы для самопроверки
- •8. Варианты контрольной paбoты № 1 по теории вероятностей вариант 1
- •Вариант 2
- •Вариант 3
- •Вариант 4
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Вариант 8
- •Вариант 9
- •Вариант 10
- •9. Варианты контрольной работы № 2 по случайным процессам и математической статистике вариант 1
- •Вариант 2
- •Вариант 3
- •Вариант 4
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Вариант 8
- •Вариант 9
- •Вариант 10
- •Приложение
- •Суммарные вероятности для распределения Пуассона
- •Критические точки распределения Стьюдента
- •Библиографический список
Вопросы для самопроверки
Что называют системой двух случайных величин? Какова геометрическая интерпретация системы двух случайных величин?
Дайте определение функции распределения системы двух случайных величин и укажите ее свойства.
Дайте определение плотности распределения вероятности системы двух случайных величин и укажите ее свойства.
Как определить вероятность попадания случайной точки (X, Y) в заданную область D?
Что называется условным законом распределения системы?
Какие случайные величины называют зависимыми? независимыми?
Какие вы знаете числовые характеристики системы двух случайных величин?
Что называется корреляционным моментом, коэффициентом корреляции?
Какие случайные величины называются коррелированными?
Следует ли из некоррелированности случайных величин их независимость и наоборот?
Напишите формулу для плотности распределения системы двух случайных величин, равномерно распределенной в области.
Напишите формулу для плотности нормально распределенной системы двух зависимых случайных величин; независимых случайных величин.
Совпадают ли понятия некоррелированности и независимости случайных величин для нормально распределенной системы?
Что называют корреляционной матрицей?
Дайте определение прямых регрессии и напишите их уравнения.
Задачи
1. Таблица закона распределения системы двух случайных величин имеет вид
X \ Y |
1 |
2 |
3 |
1 |
1/18 |
1/12 |
1/36 |
2 |
1/9 |
1/6 |
1/18 |
3 |
1/6 |
1/4 |
1/12 |
Найти
математические ожидания дисперсии
случайных величин X и Y, а также
корреляционный момент
.
Ответ:
2.
Производится два выстрела по некоторой
цели. Вероятность попадания при одном
выстреле равна p. Рассматриваются две
случайные величины: X - число попаданий
в цель, Y - число промахов. Построить
таблицу распределения для системы (X,
Y) и определить ее числовые характеристики
Ответ:
-
X \ Y
0
1
2
0
0
0
1
0
0
2
0
0
3. Система случайных величин (X, Y) подчинена закону распределения с плотностью
Требуется:
а) определить коэффициент А; б) вычислить
вероятность попадания случайной точки
(X,Y) в квадрат
;
в) найти
и
;
г) найти
и
.
Ответ:
а)
;
б)
;
в)
;
г)
.
4. Плотность распределения системы двух случайных величин (X, Y) задана выражением
.
Установить, являются ли случайные величины X и Y зависимыми. Найти плотности распределения компонентов X и Y и их числовые характеристики, а также .
Ответ: X и Y - независимы;