- •Демчик с.П., Сапіліді т.М., Соколовська о.П.
- •Класичне та статистичне означення ймовірності
- •Теореми додавання та множення ймовірностей.
- •Ймовірність появи хоча б однієї події
- •Формула повної ймовірності
- •Формула Байєса
- •Формула Бернуллі
- •Локальна теорема Лапласа
- •Інтегральна теорема Лапласа
- •Відхилення відносної частоти від ймовірності в незалежних випробуваннях
- •Найімовірніше число появ події у незалежних випробуваннях
- •Закон розподілу ймовірностей дискретної випадкової величини. Біноміальний закон та закон розподілу Пуассона
- •Числові характеристики дискретних випадкових величин
- •Закон великих чисел Нерівність Чебишева
- •Теорема Чебишева
- •Функція і густина розподілу ймовірностей випадкових величин Функція розподілу ймовірностей випадкової величини
- •Густина розподілу ймовірності неперервної випадкової величини.
- •Числові характеристики неперервної випадкової величини
- •Рівномірний розподіл
- •Нормальний розподіл
- •Показниковий розподіл і його числові характеристики
- •Емпірична функція розподілу
- •Точкові оцінки
- •Інтервальні оцінки
- •Метод добутків обчислення вибіркових середньої та дисперсії
- •Лінійна кореляція
- •Завдання для аудиторної контрольної роботи
- •Завдання для самостійної роботи №1 з модуля «Випадкові події та випадкові величини»
- •Завдання для самостійної роботи №2 з модуля «Випадкові події та випадкові величини»
- •Завдання для аудиторної контрольної роботи з модуля «Випадкові події та випадкові величини»
- •Завдання для домашньої контрольної роботи з модуля «Випадкові події та випадкові величини»
- •Література
Метод добутків обчислення вибіркових середньої та дисперсії
Рівновіддалені варіанти. Нехай вибірка задана в вигляді розподілу рівновіддалених варіантів і відповідних їм частот. В цьому випадку зручно знаходити вибіркові середню та дисперсію методом добутків за формулами =M1*h+C, Dв = х[M2*-(M1*)2]h2, де h - крок (різниця між двома сусідніми варіантами); С- хибний нуль (варіанта, яка розташована приблизно в середині варіаційного ряду); ui = (xi-C)/h - умовна варіанта; M1* = (Ʃniui )/n - умовний момент першого порядку; M2* = (Ʃniui2 )/n - умовний момент другого порядку.
211. Знайти методом добутків вибіркову середню і вибіркову дисперсію за задани розподілом вибірки об'єму n=100:
варіанта xi 12 14 16 18 20 22
частота пi 5 15 50 16 10 4
212. Знайти методом добутків вибіркову дисперсію за задани розподілом вибірки :
а) варіанта хi 18,6 19,0 19,4 19,8 20,2 20,6
частота ni 4 6 30 40 18 2
б) варіанта хi 65 70 75 80 85
частота ni 2 5 25 15 3
Нерівновіддалені варіанти. Якщо вихідні варіанти не є рівновіддаленими, то інтервал, в якому розміщені всі варіанти вибірки, ділять на декілька рівної довжини h , часткових інтервалів (кожен частковий інтервал повинен містити не менше 8-10 варіант). Потім знаходять середини часткових інтервалів, які і утворюють послідовність рівновіддалених варіант. За частоту кожної середини інтервала приймають суму частот варіант, які потрапили у відповідний частковий інтервал. При обчисленні вибіркової дисперсії для зменшення помилки викликаної угрупуванням (особливо при малій кількості інтервалів) роблять поправку Шеппарда, а саме віднімають з обчисленої дисперсії 1/12 квадрата довжини часткового інтервалу.
Таким чином, з урахуванням поправки Шеппарда дисперсію обчислюють за формулою Dв = Dв – (1/12)h2
213. Знайти методом добутків вибіркову середню і вибіркову дисперсію по заданому розподілу вибірки об'єму п = 100:
2 3 7 9 11 12.5 16 18 23 25 26
3 5 10 6 10 4 12 13 8 20 9
214. При обчисленні дисперсії розподілу не рівновіддалених варіант вибірка була розбита на п'ять інтервалів довжиною h = 12. Вибіркова дисперсія рівновіддалених варіант (середин часткових інтервалів) Dв = =52,4. Знайти вибіркову дисперсію, враховуючи поправку Шеппарда.
215. а) Знайти методом добутків вибіркову середню і вибіркову дисперсію за заданим розподілом не рівновіддалених варіант вибірки об'єму
n=100:
xi 10 13 15 17 19 23 24 26 28 32 34 35
ni 2 4 6 8 9 6 20 15 10 8 7 5
б) знайти вибіркову дисперсію з урахуванням поправки Шеппарда.
Лінійна кореляція
Якщо обидві лінії регресії Y на X і X на Y – прямі , то кореляцію називають лінійною.
Вибіркове рівняння прямої лінії регресії Y на X має вигляд
Де - умовна середня ;- iвибіркові середніх ознак X і Y; і - вибіркові середні квадратичні відхилення; – вибірковий коефіцієнт кореляцій, причому =
Якщо дані спостережень над ознаками X і Y задані у вигляді кореляційної таблиці з рівновіддаленими варіантами, то доцільно перейти до умовних варіант: ui = (xi – c1)/h1, vj = (yj – c2)/h2, де C1- хибний нуль варіант X (новий початок відліку); у якості хибного нуля вигідно прийняти варіанту, яка розташована приблизно в середині варіаційного ряду; h1 - крок, тобто різниця між двома сусідніми варіантами ; С2 – хибний нуль варіант ; h2 – крок варіант .
В цьому випадку вибірковий коефіцієнт кореляції =, величиниможуть бути знайдені безпосередньо за формулами:
Для оцінки сили лінійного кореляційного зв'язку служить вибірковий коефіцієнт кореляції.
216. Знайти вибіркові рівняння прямих ліній регресії У на Х і Х на У за даними, що наведені у наступних кореляційних таблицях:
а)
У |
Х | ||||||||
5 |
10 |
15 |
20 |
25 |
30 |
35 |
40 |
пу | |
100 |
2 |
1 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
3 |
120 |
3 |
4 |
3 |
- |
- |
- |
- |
- |
10 |
140 |
- |
- |
5 |
10 |
8 |
- |
- |
- |
23 |
160 |
- |
- |
- |
1 |
- |
6 |
1 |
1 |
9 |
180 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
4 |
1 |
5 |
пх |
5 |
5 |
8 |
11 |
8 |
6 |
5 |
2 |
п=50 |
б)
У |
Х | |||||||
18 |
23 |
28 |
33 |
38 |
43 |
48 |
пу | |
125 |
- |
1 |
- |
- |
- |
- |
- |
1 |
150 |
1 |
2 |
5 |
- |
- |
- |
- |
8 |
175 |
- |
3 |
2 |
12 |
- |
- |
- |
17 |
200 |
- |
- |
1 |
8 |
7 |
- |
- |
16 |
225 |
- |
- |
- |
- |
3 |
3 |
- |
6 |
250 |
- |
- |
- |
- |
- |
1 |
1 |
2 |
пх |
1 |
6 |
8 |
20 |
10 |
4 |
1 |
п=50 |
в)
У |
Х | |||||||
5 |
10 |
15 |
20 |
25 |
30 |
35 |
пу | |
100 |
- |
- |
- |
- |
- |
6 |
1 |
7 |
120 |
- |
- |
- |
- |
- |
4 |
2 |
6 |
140 |
- |
- |
8 |
10 |
5 |
- |
- |
23 |
160 |
3 |
4 |
3 |
- |
- |
- |
- |
10 |
180 |
2 |
1 |
- |
1 |
- |
- |
- |
4 |
пх |
5 |
5 |
11 |
11 |
5 |
10 |
3 |
п=50 |