
- •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.
68. Теорема Бернуллі.
Якщо кожному із n- незалежних випробувань й-ть появи події А стала, то як завгодно близька до 1 й-ть того, що відхилення відносної частоти від й-ті Р по абсол. Величині буде як завгодно малим, якщо число випробувань досить велике.
Доведення. Розглянемо в.в. Х= і визначимо М(х), Д(х).
М(х)=
Д(х)=Д(
Застосуємо нерівність Чебишева.
≥
Зауважимо, що й-ть любої випадкової події не більше 1.
≤
≤1.
.
Зауважимо, закон великих чисел має велике практичне значення він дозволяє надати достовірний зміст рівно систем.
.
69. Теорема Ляпунова.
В.в. розподілені за нормальним законом розподілу. Центральна гранична теорема сформульована Ляпуновим як раз пояснює це явище.
Якщо
незалежні в.в. Х1,
Х2,…Хn
мають скінченні математичні сподівання
і дисперсії, що відповідно дорівнюють
А1,А2,…Аn
і
і число їх досить велике, а при
-
центральний момент 3-го порядку,
то
сума в.в. Х1+Х2+…+Хn
з достатнім степенем точності розподілена
за нормальним законом
Умова (*) назив. Умовою Ляпунова і зміст її полягає в тому, що дія любого доданку не значна в порівнянні з дією їх всіх. Теорема Ляпунова має велике значення, а нормальний закон розподілу є одним із основних.
Закон великих чисел застосовується при плані, об’єму і асортиментів товарів широкого вжитку, теорії надійності, теорії стрільби, теорії вимірів і в інших галузях народного господарства.
70.Дискретні двовимірні випадкові величини. Закон розподілу. Основні властивості. Закони розподілу компонент.
Нехай в результаті випробувань спостерігаються значення в.в. Х і У.Сукупність в.в. (Х;У), які розглядаються в сукупності наз. системою двох випадкових величин або двовимірною в.в. ДВВ можна геометрично втлумачити як вип.. точку М(х у) на площині або як вип. вектор ОМ(х,у). Якщо в.в. Х і У дискретні, то і двовимірна в.в. наз. дискретною. Якщо ж в.в. ХУ неперервні, то і ДВВ (ХУ) наз. неперервною. Задати ДВВ (ХУ) дискретного типу можна за допомогою закону розподілу або ф-ції розподілу.Всяке співвідношення, яке встановлює зв'язок між можливими значеннями ВВ(ХУ) і відповід. їм ймовірност. наз. законом розподілу системи ВВ.
Найпростішою
формою закону розподілу ВВ(ХУ) дискретного
типу є таблиця з подвійним входом, що
містить всі можливі пари значень (ХіУj)
ВВ(ХУ) з відповідними їм ймовірностями,
Рij=Р(Х=хі,
У=уj)
що задовольняють умові
71.Неперервні двовимірні випадкові величини. Функція розподілу та її властивості.
Сукупність випадкових величин, які розглядаються разом, називається системою двох випадкових величин або двовимірною випадковою величиною.
Двовимірну випадкову величину можна геометрично тлумачити як випадкову точку A(X,Y)на площині XOY або як випадковий вектор OA.
Двовимірна випадкова величина ) (X,Y називається дискретною, якщо її складові Х і Y є дискретними одновимірними випадковими величинами, і неперервною, якщо її складові Х і Y є неперервними одновимірними випадковими величинами. Складові Х і Y двовимірної випадкової величини ) (X,Y називають ще її компонентами.
Функція розподілу F(x) визначає ймовірність того, що випадкова величина набуває значень, менших за x (x-довільне дійсне число).
Основні властивості ф-ї розподілу
F(x) неспадна на проміжку (-∞;+∞)
F(x) неперервна зліва на інтервалі (-∞;+∞)
і