
- •1. Означення функції декількох незалежних змінних. Геометричне зображення функції двох змінних.
- •2 У . Границя і неперервність функції 2-х змінних.
- •3.Частинні прирости та частинні похідні функції декількох незалежних змінних.
- •4. Повний приріст. Повний диференціал функції 2-х незалежних змінних,застосування в наближених обчисленнях.
- •5. Частинні похідні вищих порядків
- •6 . Похідна за напрямком. Градієнт функції декількох змінних.
- •7.Екстремум ф-ї 2х змінних. Необхідна і достатня умови екстремуму.
- •8.Умовний екстремум ф-ї 2х змінних. Метод множників Лагранжа.
- •9. Абсолютний екстремум (найбільше і найменше значення функції 2-ох змінних у замкнутій області)
- •10.Побудова емпіричних формул метдом найменших квадратів
- •11. Диференціальні рівняння. Основні поняття і означення. Задача Коші.
- •17. Лінійні однорідні диф.Р-ня 2-го пор.Означення і загальні властивості
- •18.Лінійні однорідні диф. Р-ня 2-го пор. Зі сталими коефіцієнтами
- •19.Неоднорідні лінійні диференціальні рівняння 2-го порядку. Метод варіації довільних сталих.
- •20.Неоднорідні лінійні диференціальні рівняння 2-го порядку зі сталими коефіцієнтами.
- •21.Числові ряди. Сума ряду. Збіжні і розбіжні ряди. Властивості збіжних рядів. Приклади.
- •23.Ознаки порівняння рядів. Приклади
- •24. Ознака Даламбера збіжності ряду.
- •25. Радикальна ознака Коші збіжності ряду.Приклади.
- •26. Інтегральна ознака Коші.
- •28.Знакозмінні ряди.Достатня ознака збіжності знакозмінного ряду.
- •30Степеневі ряди,інтервал збіжності. Теорема Абеля
- •31Ряд Тейлора і Маклорена. Біноміальний ряд.
- •31.Роскладання в ряди Макларена .
- •33.Наближене обчислення інтегралів за допомогою рядів
- •34. Інтегрування диференціальних рівнянь за допомогою степеневих рядів.
- •35. Обчислення значених функцій за допомогою степеневих рядів.
- •36. Предмет теорії ймовірностей. Види випадкових подій. Операції над подіями.
- •37. Частота і ймовірність події. Статист. І класичне означ. Ймовірності. Геом.. Ймовірність.
- •38. Елементи комбінаторики. Перестановки. Розміщення і сполуки з n елементів по m.
- •39. Сума подій. Теорема про ймовірність суми несумісних подій. Теорема про ймовірність суми 2-х сумісних подій.
- •40.Добуток подій. Залежні і незалежні події. Умовна ймовірність. Теореми множення для залежних і незалежних подій.
- •41.Формула повної ймовірності.
- •42.Ймовірність гіпотез. Формула Бейєса.
- •43. Повторні незалежні випробування.Формула Бернуллі.
- •44. Наймовірніше число появи події в незалежних випробуваннях.
- •45. Локальна теорема Муавра-Лапласа.
- •46. Інтегральна теорема Муавра-Лапласа.
- •48. Поняття випадкової величини.Дискретні і неперервні в.В. Закон розподілу. Функція розподілу в.В.Ймовірність попадання в.В. В заданий проміжок.
- •49. Неперервна випадкова величина .Функція розподілу і щільність розподілу н.В.В., їх властивості .Ймовірність попадання в.В. В заданий інтервал.
- •50.Числові характеристики дискретної випадкової величини m(X),d(X), ∂(X) та їх властивості .
- •51. Числові характеристики неперервної випадкової величини, їх властивості.
- •52.Біноміальний розподіл дискретної випадкової величини і його числові характеристики.
- •53. Розподіл Пуассона дискретної випадкової величини і його числові характеристики .
- •54.Рівномірний розподіл неперервної випадкової величини і його числові характеристики m(X), d(X), σ(X).
- •55. Нормальний закон розподілу неперервної випадкової величини. Крива Гаусса
- •57. Математичне сподівання нормально розподіленої неперервної в.В.
- •58. Дисперсія нормально розподіленої неперервної в.В.
- •59. Ймовірність попадання в заданий інтервал нормально розподіленої випадкової величини. Ймовірність її відхилення від математичного сподівання. Правило трьох сигм.
- •60.Поняття про теор. Моменти, поч.. І центральні моменти к-го порядку в.В. Асиметрія і Ексцес.
51. Числові характеристики неперервної випадкової величини, їх властивості.
До
числ. характеристик вип. вел-н відносять:
матем сподів М(х); дисперсію D(x);
середнє квад відхил σ(х); моду mo;
медіану me;
центральний момент µк;
асиметрію As;
ексцес Es;
початковий момент νк.
Мат
сподів
вказує, який середній результат слід
очікувати в результаті випробування
або спостереження. Для н.в.в, можливі
знач якої розташовані на всій числ осі
мат сподів знах за формулою
При умові, що даний інтеграл збігається
абсолютно. Якщо ж він є розбіжним, то
для н.в.в мат сподів не існує.. Якщо
можливі знач н.в.в належать інтервалу
(а;b),
то мат сподів знах за формулою
.
Властивості
мат сподів:
1) М(с) = с (c
= const);
2) сталий множник можна виносити за знак
мат сподів М(сх) = сМ(х); 3) мат сподів 2-х
незал в.в = добутку їх мат сподівань
М(ху) = М(х) М(у); 4) мат сподів суми 2-х в.в
= сумі мат сподів цих вел-н М(х + у) = М(х)
+ М(у). Мат сподів М(х) числа появи п. А в
n-незал
випробуваннях = добутку числа випробувань
на ймов появи п. А в кожному випробуванні:
М(х) = np.
Для оцінки того, як розсіяні можливі
знач в.в навколо її мат сподів вводять
таку числ характеристику, як дисперсія
(розсіювання) D(x)
– це мат сподів квадрата відхилення
в.в від її мат сподів D(x)
= M(x-M(x))2.
Для н.в.в, розподіл якої заданий у вигляді
щільності ймовірностей f(x)
дисперсію лбщислюють
.
Інколи для обчисл дисперсії застос
таку формулу D(x)
= M(x2)
– M2(x).
Властивості
дисперсії:
1) D©
= 0 (c=const);
2) D(cx)
= c2D(x)
(c=const);
3) дисперсія суми 2-х незал в.в = сумі
дисперсій цих в-н D(x
+ y)
= D(x)
+ D(y);
4) дисперсія різниці 2-х н.в.в = сумі їх
дисперсій D(x
– y)
= D(x)
+ D(y).
D(x)
= npq,
де n
– 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). Модою н.в.в наз таке її
знач, при якому щільність розподілу
має максимум. Мода
– це абсциса точки максимума кривої
розподілу. Розподіли бувають двом-,
багато-, антимодальні. Медіаною
в.в х наз
таке її знач, для якої справедлива
рівність P(x<me)
= P(x>me)
= ½.
Для н.в.в медіану можна знайти з рівності
F(me)
= ½.
;
;
.
Медіана – це абсциса точки, в якій площа
обмежена кривою розподілу ділиться
пополам. Початковим
моментом νк
порядку
к .в.в х наз мат сподів вел Хк,
тобто νк
=
М(хк).
Для н.в.в
.
Центральним
моментом µк
порядка
к в.в х наз мат сподів центрованої в.в
в степені К, тобто
.
Для н.в.в
.
µк
і νк
пов’язані
між собою певними співвідношеннями:
µ1=0;
µ2=ν3-3ν1ν2
+
2ν31;
µ3=
ν3-3ν1ν2
+ 2ν13;
µ4=
ν4-
4ν3ν1
+ 6ν12ν2-3ν14.
Асиметрією теоретичного розподілу нах
відношення центрального моменту 3-го
порядку до кубу середнього квадратичного
відхилення
.
Асиметрія
показує чи симетричний розподіл відносно
центра розподілу (мат сподів). Властивості:
1) якщо розподіл симетричний відносно
мат сподів, то As=0;
2) якщо As>0,
то довша частина кривої розподілу
розташ справа від мат сподів; 3) якщо
As<0,
то довша частина кривої розподілу
розташ зліва від мат сподів. Ексцес
в.в х
,
де μ4
– центральний момент 4-го порядку; σ4
– сер квадр відхил. Криві більш гостро
вершинні в порівнянні з нормальною
кривою мають Ex>0,
а криві більш плосковерш мають Ex<0.