
- •Случайные события, их виды.
- •Классическое определение вероятности, ее свойства.
- •Относительная частота, ее свойства.
- •Суммирование вероятностей несовместимых событий.
- •Полная группа событий, противоположные события.
- •Условная вероятность. Теорема умножения вероятностей для зависимых событий.
- •Независимые события. Теорема умножения вероятностей для независимых событий.
- •Независимые события. Вероятность появления хотя бы одного события.
- •Сложение вероятностей для совместимых событий.
- •Формула полной вероятности.
- •Формула Байеса.
- •Независимые испытания. Формула Бернулли, свойства формулы.
- •Локальная теорема Лапласа.
- •Интегральная теорема Лапласа.
- •Случайные величины. Виды случайных величин. Формы законов распределения случайных величин.
- •Ряды распределения. Многоугольник распределения.
- •Функция распределения. Ее свойства.
- •Плотность распределения и ее свойства.
- •Математическое ожидание (м(х)) дискретных случайных величин. Его свойства.
- •Дисперсия (d(X)) случайной дискретной величины. Ее свойства. Среднеквадратическое отклонение σ(х).
- •Взаимно независимые случайные величины, которые имеют одинаковый
- •Числовые характеристики непрерывных случайных величин.
- •Начальные центральные и теоретические моменты.
- •Биномиальный закон распределения.
- •Распределение Пуассона.
- •Равномерный закон распределения.
- •Показательный закон распределения.
- •Нормальный закон распределения. Форма нормальной кривой. Влияние параметров на форму.
- •Числовые характеристики нормального закона распределения. Моменты нормального закона распределения.
- •Функции распределения. Нормальный закон.
- •Нормальный закон распределения, вероятность попадания в заданный интервал.
- •Симметрия икСес. ( χ )
- •Нормальный закон распределения. Вычисление вероятности заданного отклонения. Правило 3х сигм.
- •Закон Больших Чисел. Неравенство Чебышева, обобщенная теорема Чебышева. Теорема Маркова
- •Закон Больших Чисел. Теорема Бернулли и Пуассона.
- •Центральная Предельная Теорема.
- •Задачи математической статистики. Выборочный метод.
- •Дискретный вариационный ряд.
- •Интервальный вариационный ряд.
- •Графическое изображение вариационных рядов. Полигон частот и гистограмма.
- •Эмпирическая функция распределения. Ее свойства.
- •4 2,43,44. Точечные оценки. Свойства точечных оценок.
- •Метод максимальной правдоподобности для дискретных случайных величин.
- •Метод максимальной правдоподобности для непрерывных случайных величин.
- •Получение методом максимальной правдоподобности точечных оценок параметров показательного закону распределения.
- •Получение методом максимальной правдоподобности точечных оценок параметров нормального закону распределения.
- •Точечные центральные эмпирические моменты.
- •Метод моментов.
- •Законы распределения χ2 (хи квадрат), tct (Стьюдента), Fф (Фишера).
- •Распределение , d(выборки) нормальной генеральной совокупности.
- •Интервальное оценивание. Постановка задачи.
- •Доверительный интервал для м(х) нормальной совокупности, если среднеквадратичное отклонение σ(х) известно.
- •Доверительный интервал для м(х) нормальной совокупности, если среднеквадратичное отклонение σ(х) неизвестно.
- •Доверительный интервал для дисперсии нормальной совокупности.
- •Статистическая проверка гипотезы. Основные понятия. Н0 и н1, критерии проверки гипотезы. Критическая точка. Критическая область и область принятия гипотезы. Основной принцип проверки гипотез.
- •Виды критических областей. Построение критических областей.
- •(*) Общая схема статистической проверки гипотез.
- •Критерий согласия χ2 Пирсона.
- •Критерий согласия Колмогорова.
- •Проверка гипотез про равенство математического ожидания м(х) нормальной совокупности гипотетическому значению, если среднеквадратическое отклонение σ(х) известно.
- •Проверка гипотез про равенство математического ожидания м(х) нормальной совокупности гипотетическому значению, если среднеквадратическое отклонение σ(х) неизвестно.
- •Проверка гипотез про равенство математического ожидания d(х) нормальной совокупности гипотетическому значению.
-
Случайные события, их виды.
Случайные события:
Случайным называют событие, которое при осуществлении совокупности условий S может либо произойти, либо не произойти. Например, бросание монеты.
Виды:
События называют несовместными, если появление одного из них исключает появление других событий в одном и том же испытании. Несколько событий образуют полную группу, если в результате испытания появится хотя бы одно из них. Другими словами, появление хотя бы одного из событий полной группы есть достоверное событие.
События называют равновозможными, если есть оснооснования считать, что ни одно из них не является более возможным, чем другое.
-
Классическое определение вероятности, ее свойства.
Каждый из возможных результатов испытания (испытание состоит в извлечении шара из
урны) назовем элементарным исходом (элементарным событием). Те элементарные исходы, в которых интересующее нас событие наступает, назовем благоприятствующими этому событию.
Определение:
Вероятностью события А называют отношение числа благоприятствующих этому событию исходов к общему числу всех равновозможных несовместных элементарных
исходов,
образующих полную группу. Итак, вероятность
события А определяется формулой
Свойства:
-
Вероятность достоверного события равна единице.
-
Вероятность невозможного события равна нулю.
-
Вероятность случайного события есть положительное число, заключенное между нулем и единицей.
-
Относительная частота, ее свойства.
Определение:
Относительной
частотой события называют отношение
числа испытаний, в которых событие
появилось, к общему числу фактически
произведенных испытаний.,
n
– общее количество фактически проыедённых
испытаний,
еол-во испытнаий в которых наблюдалось
событие А. Вероятность
вычисляют до опыта, а относительную
частоту — после опыта.
Свойства:
-
h(A)=0 невозможное событие
-
h(A)=1 достоверное событие
-
0<h(A)<1 случайное событие
-
Общиц случай:
-
Суммирование вероятностей несовместимых событий.
Суммой А + В двух событий А и В называют событие, состоящее в появлении события А, или события В, или обоих этих событий.
Суммой нескольких событий называют событие, которое состоит в появлении хотя бы одного из этих событий.
Теорема.
Вероятность появления одного из двух
несовместных событий, безразлично
какого, равна сумме вероятностей этих
событий:
Следствие.
Вероятность появления одного из
нескольких попарно несовместных событий,
безразлично какого, равна сумме
вероятностей этих событий:
-
Полная группа событий, противоположные события.
Полная группа событий:
Теорема.
Сумма вероятностей событий
,...,
образующих полную группу, равна единице.
Доказательство.
Так как появление одного из событий
полной группы достоверно, а вероятность
достоверного события равна единице, то
(*). Любые
два события полной группы несовместны,
поэтому можно применить теорему сложения:
(**) Сравнивая (*) т (**) получим.
Противоположные события:
Противоположными называют два единственно возможных события, образующих полную группу.
Если
одно из двух противоположных событий
обозначено через А, то другое принято
обозначать
.
Теорема:
Сумма вероятностей противоположных
событий равна единице:
Доказательство. Противоположные события образуют полную группу, а сумма вероятностей событий, образующих полную группу, равна единице.