
- •1. Визначення ф-ції двох незалежних змінних. Геометричне зображення ф-ції двох змінних.
- •2 Границя і неперервність ф-ції 2-х змінних.
- •3. Частинні прирости та частинні похідні ф-ції декількох незалежних змінних.
- •4. Повний приріст. Повний диференціал ф-ції 2-х незалежних змінних;його застосування в наближених обчисленнях.
- •5.Частинні похідні вищих порядків.
- •6.Похідні за напрямками. Градієнт ф-ї декількох змінних.
- •7.Екстремум ф-ї 2х змінних. Необхідна і достатня умови екстремуму.
- •8.Умовний екстремум ф-ї 2х змінних. Метод множників Лагранжа.
- •9. Найбільше і найменше значення функції 2-ох змінних у замкнутій області)
- •10. Диференціальні рівняння. Основні поняття і означення. Задача Коші.
- •12. Однорідні диф. Р-ня 1-го порядку.
- •13. Лінійні диф. Р-ня 1-го порядку.
- •16. Лінійні однорідні диф.Р-ня 2-го пор.Означення і загальні властивості
- •17.Лінійні однорідні диф. Р-ня 2-го пор. Зі сталими коефіцієнтами
- •18.Неоднорідні лінійні диференціальні рівняння 2-го порядку. Метод варіації довільних сталих.
- •19. Метод невизначених коефіцієнтів для знаходження частинного розв’язку
- •20,Властивості збіжних рядів.
- •21. Необхідна ознака збіжності ряду. Гармонічний ряд.
- •22.Ознаки порівняння збіжності ряду. Приклади
- •23. Ознака Даламбера збіжності ряду.
- •24. Радикальна ознака Коші.Приклади.
- •28.Знакозмінні ряди. Абсолютна і умовна збіжність
- •29. Степеневі ряди. Інтервал збіжності.
- •30.Ряд Тейлора і Маклорена.
- •31.Роскладання в ряди Макларена
- •33. Інтегрування диференціальних рівнянь за допомогою степеневих рядів.
- •34. Обчислення значених функцій за допомогою степеневих рядів.
- •35. Елементи комбінаторики. Перестановки. Розміщення і сполуки з n елементів по m.
- •36.Випадкові події. Операції над подіями.
- •37.Сумісні, несумісні події. Повна група подій. Протилежні події
- •38.Класичне означення ймовірності. Властивості ймовірностей
- •46. Формула Бейєса.
- •47.Повторні незалежні випробування. Формула Бернуллі.
- •48. Наймовірніше число появи події в незалежних випробуваннях.
- •49. Локальна теорема Муавра-Лапласа.
- •50. Послідовність незалежних випробувань. Формула Пуассона .
- •56.Математичне сподівання одновимірної випадкової величини та його властивості
- •57.Числові характеристики дискретної випадкової величини m(X),d(X), ∂(X) та їх властивості .
- •58. Медіана і мода розподілу
- •60. Біноміальний закон розподілу
- •61. Закон розподілу Пуассона
- •62. Рівномірний закон розподілу
- •63. Показниковий закон розподілу
- •64. Нормальний закон розподілу
- •65. Ймовірність попадання в заданий інтервал нормально розподіленої випадкової величини. Ймовірність її відхилення від математичного сподівання. Правило трьох сигм
- •66.Закон великих чисел Лема і нерівність Чебишева.
- •67. Закон великих чисел. Теорема Чебишева.
- •68. Теорема Бернуллі.
- •69. Теорема Ляпунова.
- •70.Дискретні двовимірні випадкові величини. Закон розподілу. Основні властивості. Закони розподілу компонент.
- •71.Неперервні двовимірні випадкові величини. Функція розподілу та її властивості.
- •72.Щільність сумісного розподілу ймовірностей неперервної двовимірної випадкової величини та її основні властивості. Ймовірність попадання випадкової точки в задану область.
- •73.Щільності розподілу ймовірностей складових двовимірної випадкової величини (безумовні щільності).
- •74.Умовні закони розподілу складових двовимірної випадкової величини (дискретної і неперервної).
- •75.Умовне математичне сподівання дискретної і неперервної двовимірної випадкової величини.
- •76.Залежні і незалежні випадкові величини. Необхідна і достатня умова незалежності випадкових величин.
- •78.Функція дискретної випадкової величини. Закон розподілу функції, числові характеристики.
- •79.Визначення щільності розподілу функції неперервної випадкової величини по щільності розподілу аргументу.
56.Математичне сподівання одновимірної випадкової величини та його властивості
Математичним сподіванням дискретної в.в. х назив. суму добутків всіх її можливих значень х1, х2, х3, …, хn на відповідні імовірності p1, p2, p3, …,pn , тобто M(x)=x1p1+ x2p2+x3p3+…+ xnpn= n i=1∑xipi. Якщо дискретна в.в. Х приймає нескінченну зліченну множину значень , то її иатем. Сподівання знаходиться за формулою M(x)=ni=1∑xipi.Матем.спод. існує , якщо даний ряд є абсолютно збіжним .
Властивості :
матем.спод. константи = константі M( c ) =c ,c= constдоведення Будемо розглядати сталу величину с як д.в.в. , яка приймає тільки одне значення сімовірністю 1.Тоді M(c ) =ni=1∑xipi= ni=1∑c*1=c , M ( c) =c
Сталий множник можно винести за знак матем.спод. M( Cx)= CM(x)
Доведення : M( Cx ) = n i=1∑cxipi = c ni=1∑xipi= cM(x)
Матем.спод. добутку 2-ох їх матем.сподівань M(xy)=M(x)*M(y)
Наслідок: Матем.спод. добутку декількох взаємонезалежних в.в. =добутку їх матем. cподівань.M(xyz)=M(xy)*M(z)= M(x)*M(y)*M(z)
Матем .спод.суми двох в.в. = сумі матем . сподіваньцих велечин M(x+y) =M(x) + M(y).Наслідок :Матем.спод. суми декількох в.в. = сумі матем. спод. Цих в.в.
57.Числові характеристики дискретної випадкової величини m(X),d(X), ∂(X) та їх властивості .
Для того , щоб оцінити як розсіяні можливі значення в.в. навколо матем . спод. вводять в розгляд числову характеристику , яку назив . дисперсією , і позначають D(X)
Дисперсією в.в. х назив. матем . спод. квадрата відхилення в.в. від її матем. спод.
D(x)= M(x- M(x))2.
Для дискретноїв.в. дисперсія = сумі добутків квадратів відхиленнь значень в.в. від матем. спод. на відповідній імовірності .D(x)= n i=1∑ (xi- M(x))2pi
Властивості дисперсії:
дисперсія константи = 0 , D( c) =0 , c= const Дійсно D( c) = M( c – M ( c) )2= M ( c-c)2 =M(0) =0
Сталий множник можно винести за знак дисперсії підносячи його до квадрату
D(cx) = C2D(x) , с =const
D (cx )= M(cx –M(cx) )2= M( Cx- CM(x))2= M [C2(x-M(x))2]=c2M(x-M(x))2= C2D(x)
3) Дисперсія суми двох незалежних випадкових велечин дорівнює сумі дис. Цих велечин.D( x+y) = D(x) + D(y). Наслідок 1 : Дисперсія суми декількох взаэмонезалежних випадкових велиин = сумі дисперсій цих величин .Наслідок 2 :Дисперсія суми сталої велечини і випадкової = дисперсії в . велечини.
4) Дисперсія різниці двох незалежних випдкових велечин = сумиі їх дисперсії
D( x-y) = D(x) – D(y).
D(x) =npq.
Невід’ємне число ∂(х) =√D(x) назив . середнім квадратним відхиленням в.в.х - ∂(х) – має розмірність в.в. і виз. Деякий стандартний середньо-квадратичний інтервал розсіювання симетричний відносно матем . спод.
Дисперсія і середне квад. відхилення є мірою розсіювання значень випадкової велечини навколо матем . сподівання.
число
появи п. А; p
– ймов появи п. А; q
– ймов не появи п. А. Невід’ємне
число
σ(х)
=
наз
середнім квадр відхил в.в х. D(x)
і σ(х) є мірою розсіювання значень в.в
навколо М(х).