- •Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
- •Санкт-Петербург
- •Информация о дисциплине
- •1.1. Предисловие
- •Содержание дисциплины и виды учебной работы
- •Объем дисциплины и виды учебной работы
- •Перечень видов практических занятий и контроля:
- •2. Рабочие учебные материалы
- •2.1. Рабочая программа (объем 150 часов) Введение
- •Раздел 1. Случайные события (50 часов)
- •Тематический план дисциплины для студентов очно-заочной формы обучения
- •Тематический план дисциплины для студентов заочной формы обучения
- •2.3. Структурно-логическая схема дисциплины
- •Математика ч.2. Теория вероятностей и элементы математической статистики Теория
- •Раздел 1 Случайные события
- •Раздел 3 Элементы математической статистики
- •Раздел 2 Случайные величины
- •2.5. Практический блок
- •2.6. Балльно-рейтинговая система
- •Информационные ресурсы дисциплины
- •Библиографический список Основной:
- •3.2. Опорный конспект по курсу “ Математика.Часть 2 Теория вероятностей и элементы математической статистики” введение
- •Раздел 1. Случайные события
- •1.1. Понятие случайного события
- •1.1.1. Сведения из теории множеств
- •1.1.2. Пространство элементарных событий
- •1.1.3. Классификация событий
- •1.1.4. Сумма и произведение событий
- •1.2. Вероятности случайных событий
- •1.2.1. Относительная частота события, аксиомы теории вероятностей. Классическое определение вероятности
- •1.2.2. Геометрическое определение вероятности
- •Вычисление вероятности события через элементы комбинаторного анализа
- •1.2.4. Свойства вероятностей событий
- •1.2.5. Независимые события
- •1.2.6. Расчет вероятности безотказной работы прибора
- •Формулы для вычисления вероятности событий
- •1.3.1. Последовательность независимых испытаний (схема Бернулли)
- •1.3.2. Условная вероятность события
- •1.3.4. Формула полной вероятности и формула Байеса
- •Раздел 2. Случайные величины
- •2.1. Описание случайных величин
- •2.1.1. Определение и способы задания случайной величины Одним из основных понятий теории вероятности является понятие случайной величины. Рассмотрим некоторые примеры случайных величин:
- •Чтобы задать случайную величину, надо указать ее закон распределения. Случайные величины принято обозначать греческими буквами ,,, а их возможные значения – латинскими буквами с индексамиxi,yi,zi.
- •Рассмотрим события Ai , содержащие все элементарные события , приводящие к значению XI:
- •Пусть pi обозначает вероятность события Ai :
- •2.1.3. Непрерывные случайные величины
- •2.1.4. Функция распределения и ее свойства
- •2.1.5. Плотность распределения вероятности и ее свойства
- •2.2. Числовые характеристики случайных величин
- •2.2.1. Математическое ожидание случайной величины
- •2.2.2. Дисперсия случайной величины
- •2.2.3. Нормальное распределение случайной величины
- •2.2.4. Биномиальное распределение
- •2.2.5. Распределение Пуассона
- •Раздел 3. Элементы математической статистики
- •Гистограмма
- •3.3. Точечные оценки параметров распределения
- •Основные понятия
- •Точечные оценки математического ожидания и дисперсии
- •3.4. Интервальные оценки
- •Понятие интервальной оценки
- •Построение интервальных оценок
- •Основные статистические распределения
- •Интервальные оценки математического ожидания нормального распределения
- •Интервальная оценка дисперсии нормального распределения
- •Заключение
- •Глоссарий
- •4. Методические указания к выполнению лабораторных работ
- •Библиографический список
- •Лабораторная работа 1 описание случайных величин числовые характеристики
- •Порядок выполнения лабораторной работы
- •Лабораторная работа 2 Основные определения. Систематизация выборки. Точечные оценки параметров распределения. Интервальные оценки
- •Понятие статистической гипотезы о виде распределения
- •Порядок выполнения лабораторной работы
- •Ячейка Значение Ячейка Значение
- •5. Методические указания к выполнению контрольной работы Задание на контрольную работу
- •Пояснения к выполнению контрольной работы События и их вероятности
- •Случайные величины
- •Среднее квадратическое отклонение
- •Элементы математической статистики
- •6. Блок контроля освоения дисциплины
- •Вопросы для экзамена по курсу « Математика.Часть 2. Теория вероятностей и элементы математической статистики»
- •Продолжение таблицы в
- •Окончание таблицы в
- •Равномерно распределенные случайные числа
- •Содержание
- •Раздел 1. Случайные события………………………………………. 18
- •Раздел 2 . Случайные величины ..………………………… ….. 41
- •Раздел 3. Элементы математической статистики ............... . 64
- •4. Методические указания к выполнению лабораторных
- •5. Методические указания к выполнению контрольной
Вопросы для экзамена по курсу « Математика.Часть 2. Теория вероятностей и элементы математической статистики»
Пространство элементарных событий.
Сумма, произведение, разность событий. Несовместные события.
Относительные частоты событий, закон устойчивости относительных частот.
Аксиомы теории вероятностей.
Противоположные события. Вероятность суммы событий.
Элементы комбинаторики (размещения, сочетания из nэлементов
по kэлементов).
Классическое определение вероятности, примеры.
Гипергеометрическое распределение.
Геометрическое определение вероятности, примеры.
Условная вероятность, примеры.
Теорема умножения вероятностей для нескольких событий.
Попарно независимые события. Привести примеры.
Независимые события в совокупности.
Формула полной вероятности.
Формула Байеса.
Последовательность независимых испытаний (схема Бернулли).
Дискретная случайная величина и ряд распределения.
Функция распределения и ее свойства.
Плотность вероятности распределения случайной величины.
Плотность вероятности равномерного распределения.
Математическое ожидание случайной величины.
Дисперсия случайной величины.
Математическое ожидание и дисперсия равномерно распределенной случайной величины.
Биномиальный закон распределения.
Нормальное распределение случайной величины и его свойства.
Закон больших чисел, центральная предельная теорема.
Генеральная совокупность, числовые характеристики генеральной совокупности.
Выборка, выборочное среднее.
Состоятельные и несмещенные оценки (дисперсия, стандартное отклонение).
Интервальный вариационный ряд, гистограмма.
Доверительный интервал для математического ожидания при известной дисперсии (большая выборка).
Доверительный интервал для математического ожидания при неизвестной дисперсии (малая выборка).
Проверка гипотез по критерию Пирсона.
-
ПРИЛОЖЕНИЕ
Таблица А
Значения квантилей распределения Стьюдента
Число степеней свободы
Доверительные вероятности
0,9
0,95
0,98
0,99
0,999
1
6,31375
12,7062
31,821
63,6559
636,578
2
2,91999
4,30266
6,96455
9,924988
31,5998
3
2,35336
3,18245
4,54071
5,840848
12,9244
4
2,13185
2,77645
3,74694
4,60408
8,61008
5
2,01505
2,57058
3,36493
4,032117
6,8685
6
1,94318
2,44691
3,14267
3,707428
5,95872
7
1,89458
2,36462
2,99795
3,499481
5,40807
8
1,85955
2,30601
2,89647
3,355381
5,04137
9
1,83311
2,26216
2,82143
3,249843
4,78089
10
1,81246
2,22814
2,76377
3,169262
4,58676
11
1,79588
2,20099
2,71808
3,105815
4,43688
12
1,78229
2,17881
2,68099
3,054538
4,31784
13
1,77093
2,16037
2,6503
3,012283
4,22093
14
1,76131
2,14479
2,62449
2,976849
4,14031
15
1,75305
2,13145
2,60248
2,946726
4,07279
16
1,74588
2,1199
2,58349
2,920788
4,01487
17
1,73961
2,10982
2,56694
2,898232
3,96511
18
1,73406
2,10092
2,55238
2,878442
3,92174
19
1,72913
2,09302
2,53948
2,860943
3,88332
20
1,72472
2,08596
2,52798
2,845336
3,84956
21
1,72074
2,07961
2,51765
2,831366
3,8193
22
1,71714
2,07388
2,50832
2,818761
3,79223
23
1,71387
2,06865
2,49987
2,807337
3,76764
24
1,71088
2,0639
2,49216
2,796951
3,74537
25
1,70814
2,05954
2,4851
2,787438
3,72514
26
1,70562
2,05553
2,47863
2,778725
3,70666
27
1,70329
2,05183
2,47266
2,770685
3,68949
28
1,70113
2,04841
2,46714
2,763263
3,67392
29
1,69913
2,04523
2,46202
2,756387
3,65952
30
1,69726
2,04227
2,45726
2,749985
3,64598
60
1,67065
2,0003
2,39012
2,660272
3,46015
120
1,65765
1,97993
2,35783
2,617417
3,37342
-
Таблица В
Значения нормальной стандартной функции распределения
x
Ф(x)
x
Ф(x)
x
Ф(x)
x
Ф(x)
0
0,5
0,3
0,6179
0,6
0,7257
0,9
0,8159
0,01
0,504
0,31
0,6217
0,61
0,7291
0,91
0,8186
0,02
0,508
0,32
0,6255
0,62
0,7324
0,92
0,8212
0,03
0,512
0,33
0,6293
0,63
0,7357
0,93
0,8238
0,04
0,516
0,34
0,6331
0,64
0,7389
0,94
0,8264
0,05
0,5199
0,35
0,6368
0,65
0,7422
0,95
0,8289
0,06
0,5239
0,36
0,6406
0,66
0,7454
0,96
0,8315
0,07
0,5279
0,37
0,6443
0,67
0,7486
0,97
0,834
0,08
0,5319
0,38
0,648
0,68
0,7517
0,98
0,8365
0,09
0,5359
0,39
0,6517
0,69
0,7549
0,99
0,8389
0,1
0,5398
0,4
0,6554
0,7
0,758
1
0,8413
0,11
0,5438
0,41
0,6591
0,71
0,7611
1,01
0,8438
0,12
0,5478
0,42
0,6628
0,72
0,7642
1,02
0,8461
0,13
0,5517
0,43
0,6664
0,73
0,7673
1,03
0,8485
0,14
0,5557
0,44
0,67
0,74
0,7704
1,04
0,8508
0,15
0,5596
0,45
0,6736
0,75
0,7734
1,05
0,8531
0,16
0,5636
0,46
0,6772
0,76
0,7764
1,06
0,8554
0,17
0,5675
0,47
0,6808
0,77
0,7794
1,07
0,8577
0,18
0,5714
0,48
0,6844
0,78
0,7823
1,08
0,8599
0,19
0,5753
0,49
0,6879
0,79
0,7852
1,09
0,8621
0,2
0,5793
0,5
0,6915
0,8
0,7881
1,1
0,8643
0,21
0,5832
0,51
0,695
0,81
0,791
1,11
0,8665
0,22
0,5871
0,52
0,6985
0,82
0,7939
1,12
0,8686
0,23
0,591
0,53
0,7019
0,83
0,7967
1,13
0,8708
0,24
0,5948
0,54
0,7054
0,84
0,7995
1,14
0,8729
0,25
0,5987
0,55
0,7088
0,85
0,8023
1,15
0,8749
0,26
0,6026
0,56
0,7123
0,86
0,8051
1,16
0,877
0,27
0,6064
0,57
0,7157
0,87
0,8078
1,17
0,879
0,28
0,6103
0,58
0,719
0,88
0,8106
1,18
0,881
0,29
0,6141
0,59
0,7224
0,89
0,8133
1,19
0,883