
- •Тема 1. Случайные события
- •2 Алгебра событий.
- •3 Определения вероятности события.
- •4 Элементы комбинаторики
- •1 Теоремы сложения вероятностей.
- •4 Формула полной вероятности. Формула вероятности гипотез.
- •Тема 2. Повторные независимые испытания
- •2 Наивероятнейшее число наступлений события в независимых испытаниях.
- •3 Локальная теорема Муавра-Лапласа.
- •4 Интегральная теорема Муавра-Лапласа. Пуассоновское приближение
- •Тема 3. Дискретные случайные величины
- •2 Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины.
- •3 Математическое ожидание и его свойства.
- •4 Дисперсия дискретной случайной величины и ее свойства
- •5 Одинаково распределенные взаимно-независимые случайные величины
- •Тема 4. Непрерывные случайные величины
- •2)Дифференциальная функция (плотность распределения) непрерывной случайной величины и ее свойства.
- •Тема 5. Основные законы распределения случайных величин
- •1. Основные законы распределения дискретных случайных величин.
- •2) Равномерное распределение
- •Тема 6. Функции случайных величин и векторов
- •2) Композиция законов распределения
- •3) Специальные законы распределения
- •Тема 7. Многомерные случайные величины
- •2)Функции распределения многомерной случайной величины.
- •3)Вероятность попадания двумерной случайной величины в полуполосу и прямоугольник.
- •4)Числовые характеристики системы двух случайных величин
- •Тема 8. Закон больших чисел
- •2)Неравенство и теорема Чебышева
- •3)Понятие о центральной предельной теореме
- •Часть II. Математическая статистика
- •Тема 10. Вариационные ряды распределения
- •1) Понятие и виды вариационных рядов распределения.
- •2) Графическое изображение рядов распределения и связь между ними.
- •1) Понятие и виды вариационных рядов распределения
- •2) Графическое изображение рядов распределения и связь между ними.
- •1) Средняя арифметическая и ее свойства.
- •2) Дисперсия ряда распределения и ее свойства. Среднее квадратическое отклонение.
- •3)Моменты ряда распределения и связь между ними
- •Тема 11. Выборочный метод
- •2)Статистические оценки выборочной совокупности и их свойства.
- •3) Точечные и интервальные оценки.
- •Тема 12. Проверка статистических гипотез
- •1)Понятие и виды статистических гипотез.
- •2)Статистический критерий проверки гипотез.
- •3)Уровень значимости. Мощность критерия.
- •2)Статистический критерий проверки гипотез
- •Тема 13. Дисперсионный анализ
- •1)Понятие и модели дисперсионного анализа.
- •2)Однофакторный дисперсионный анализ.
- •1)Понятие и модели дисперсионного анализа.
- •2)Однофакторный дисперсионный анализ.
- •4.1.2.3. Двухфакторный дисперсионный анализ. Факторы а и в
- •Тема 14. Корреляционно-регрессионный анализ
- •1)Понятие корреляционной зависимости.
- •2) Оценка методом наименьших квадратов коэффициентов регрессии
- •Тема 15. Статистический анализ временных рядов
- •1)Понятие экономического временного ряда и его составляющие.
- •2)Тренд динамического ряда.
- •2)Тренд динамического ряда
Тема 3. Дискретные случайные величины
Лекция 1 Вопросы:
1 Дискретные величины и их виды.
2 Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины.
3 Математическое ожидание и его свойства.
4 Дисперсия дискретной случайной величины и ее свойства.
5 Одинаково распределенные взаимно-независимые случайные величины.
1 Дискретные величины и их виды.
Случайной величиной (СВ) называют такую величину, которая в результате опыта может принимать те или иные значения, причем до опыта мы не можем сказать какое именно значение она примет. Случайные величины обозначаются последними буквами латинского алфавита – X,Y,Z… Случайные величины могут быть трех типов:
- дискретные:
- непрерывные;
- смешанные (дискретно-непрерывные).
Дискретная случайная величина (ДСВ) может принимать конечное или бесконечное счетное число значений. Например, подбрасываем монету 5 раз. Случайная величина Х - число появлений герба: 0, 1, 2, 3, 4, 5.
Непрерывная
случайная величина (НСВ) в отличие от
ДСВ принимает бесконечное несчетное
число значений. Например, мишень имеет
форму круга радиуса R. По
этой мишени произвели выстрел с
обязательным попаданием. Обозначим
черезYрасстояние от
центра до точки попадания в мишень,Y [0; R].Y- непрерывная случайная
величина, так как она принимает бесконечное
неcчетное число значений.
Пусть Х - дискретная случайная величина, которая принимает значения: x1, x2, …,xnнекоторой вероятностью рi, где i = 1, 2,…,п, тогда можно говорить о вероятности того, что случайная величина Х приняла значение xi: рi=P(X =xi).
2 Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины.
Законом распределения случайной величина называется всякое соотношение, устанавливающее связь между возможными значениями случайной величины и соответствующими им вероятностями. Закон распределения дискретной случайной величины может быть задан в виде таблицы, графика или аналитически.
Значения xiи соответствующие рi представляют в виде таблицы:
xi |
x1 |
x2 |
x3 |
… |
xn |
рi |
р1 |
р2 |
р3 |
… |
рn |
Эта таблица является одной из форм задания ДСВ. Обычно значения случайной величины располагаются в возрастающем порядке. Основное свойство таблицы заключено в том, что сумма вероятностей равна 1:
=
р1+ р2 + р3 +…+ рn+…= 1. (2.1)
Дискретная случайная величина может быть представлена так же в виде многоугольника (полигона) распределения – фигуры состоящей из точек (xi,pi), соединённых отрезками.
Над случайными величинами устанавливаются операции сложения и умножения.
Суммой двух случайных величин Х и Yназывается случайная величинаZ, которая получается в результате сложения всех значений случайной величины X и всех значений случайной величиныY, соответствующие вероятности перемножаются.
Произведением двух случайных величин Х и Yназывается случайная величинаU, которая получается в результате перемножения всех значений случайной величины Х и всех значений случайной величиныY, соответствующие вероятности перемножаются.