
Добавил:
Upload
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Теория вероятности ответы.docx
X
- •1. Предмет теории вероятностей. Краткие исторические сведения. Случайная величина. Практически невозможные и практически достоверные события.
- •2. Размещение с повторениями и без повторений. Примеры.
- •3. Перестановки. Перестановки с повторениями. Примеры.
- •4. Сочетания. Сочетания с повторениями. Примеры.
- •6. Алгебра событий. Событие. Свойства событий. Совместные и несовместные, зависимые и независимые события, вероятность события.
- •7. Аксиомы вероятностей.
- •8. Классическое определение вероятности.
- •9. Статистическое и геометрическое определения вероятности.
- •10. Сумма событий. Теорема сложения вероятностей.
- •22. Вероятность попадания случайной величины на заданный участок. Плотность вероятности и её свойства.
- •23. Примеры дискретных и непрерывных законов распределения случайных величин.
- •24. Числовые характеристики случайных величин, прерывных и дискретных. Их роль и назначение.
- •25. Математическое ожидание, его свойства и аналогии.
- •26. Математическое ожидание для схемы Бернулли и теоремы Пуассона.
- •27. Математическое ожидание равномерного, показательного и нормального законов распределения.
- •30. Дисперсия и её свойства. Среднеквадратичное отклонение и эксцесс.
- •31. Равномерное распределение, экспоненциальное распределение, гамма-распределение.
- •32. Нормальный закон распределения и его график. Интеграл вероятности, его свойства и график. Интеграл . Смысл параметров. Стандартное нормальное распределение. Моменты нормального распределения.
- •33. Правило трех сигм.
- •34. Понятие о системе случайных величин. Функция распределения системы случайны величин.
- •35. Плотность распределения системы двух случайных величин. Законы распределения отдельных величин, входящих в систему. Условные законы распределения.
- •36. Зависимые и независимые случайные величины. Система произвольного числа случайных величин. Числовые характеристики системы нескольких случайных величин.
- •37. Числовые характеристики системы двух случайных величин. Корреляционный момент. Ковариация. Коэффициент корреляции. Их свойства. Дисперсия суммы двух случайных величин.
- •39. Неравенство Чебышева. Закон больших чисел (теорема Чебышева). Теорема Маркова.
- •40. Закон больших чисел и центральная предельная теорема.
- •42. Характеристические функции. Теорема Ляпунова. Теорема Лапласа.
- •43. Основные задачи статистики. Простая статистическая совокупность. Примеры.
- •45. Выборка. Вариационный ряд. Частота. Относительная частота. Статистический ряд. Группированные частоты. Выравнивание статистических рядов.
- •46. Полигон частот. Критерии согласия.
- •47. Эмпирическая функция распределения и её график.
- •48. Гистограммы частот (ступенчатые и секторные).
- •49. Несмещенные и смещенные оценки параметров. Выборочное среднее, выборочная дисперсия, исправленная дисперсия.
- •50. Метод моментов. Логарифмическая функция правдоподобия.
- •51. Функции максимального и минимального правдоподобия.
- •52. Доверительная вероятность и интервал, уровень значимости.
- •53. Статистические законы распределения случайных величин: «хи-квадрат», Стьюдента, Фишера, квантиль.
- •54. Статистические гипотезы, их примеры. Идея проверки статистической гипотезы. Ошибки первого и второго рода.
- •55. Интервальные оценки параметров: математического ожидания, известной и неизвестной дисперсии, дисперсии при известном и неизвестном мат. Ожидании.
- •57. Мощность критерия. Критические точки.
- •58. Линейная регрессия. Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции.
- •59. Случайная функция. Дисперсия. Корреляционная функция. Нормированная и взаимная.
- •60. Характеристики суммы случайных величин, производной и интеграла от случайной функции.
- •61. Метод наименьших квадратов.
61. Метод наименьших квадратов.
Пусть требуется найти кривую,
которая лучше всего бы отображала
зависимость случайной величины У
от Х.
Пусть нам заранее известно, что искомая
функция
принадлежит к некоторому классу функция
.
В этом случае задача поиска функции
сводится к нахождению параметров
по полученным экспериментальным данным.
В методе наименьших
квадратов считается,
что набор параметров определен наилучшим
образом, если величина
является минимально возможной. Для
нахождения минимума необходимо приравнять
к нуля частные производные по
,
в результате будет СЛАУ с n
уравнениями, в которой неизвестными
будут выступать значения параметров.
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]