
- •Тема 1. Основні поняття теорії ймовірностей 8
- •Модульний план
- •Розподіл балів за виконані роботи
- •Критерії оцінювання знань, вмінь та навичок студентів Лекційні заняття
- •Практичні заняття
- •Оцінювання самостійної та індивідуальної роботи
- •Модуль і. Теорія ймовірностей Змістовний модуль 1. Теоретичні основи теорії ймовірностей та комбінаторики
- •Тема 1. Основні поняття теорії ймовірностей
- •1.1. Поняття "випробування" та "подія". Предмет теорії ймовірностей. Коротка історична довідка.
- •Властивості операцій над подіями
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 2. Основні поняття та принципи комбінаторики
- •Сполуки без повторень елементів
- •Сполуки з повторенням елементів
- •Основні принципи комбінаторики
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 3. Ймовірність подій. Основні теореми теорії ймовірностей
- •Властивості ймовірності
- •3.2. Відносна частота. Статистичне означення ймовірності.
- •3.3. Геометричне означення ймовірності
- •Залежні та незалежні події. Умовна ймовірність. Теореми множення ймовірностей.
- •Теорема множення ймовірностей залежних подій
- •3.5. Теореми додавання ймовірностей Теорема додавання ймовірностей несумісних подій
- •3.6. Ймовірність настання хоча б однієї події
- •Теорема
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 4. Формула повної ймовірності. Формула Бейєса.
- •4.1. Формула повної ймовірності
- •4.2. Формула Бейєса
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 5. Послідовні незалежні випробування
- •5.1.Схема повторних незалежних випробувань Бернуллі.
- •5.2. Граничні теореми у схемі Бернуллі
- •5.3. Ймовірність відхилення відносної частоти від сталої ймовірності в незалежних випробуваннях
- •Запитання для самоконтролю
- •Практичні заняття Практичне заняття №1
- •Практичне заняття №2
- •Практичне заняття №3
- •Практичне заняття №4
- •Практичне заняття №5
- •Самостійна робота
- •Рівень а
- •Рівень б
- •Рівень в
- •Рівень а
- •Рівень б
- •Рівень в
- •Теми рефератів
- •Задачі для самоперевірки
- •Змістовний модуль 2. Випадкові величини
- •Тема 6. Види випадкових величин та способи їх задання
- •6.1. Поняття випадкової величини. Закони розподілу випадкових величин.
- •6.1.1. Дискретні випадкові величини
- •Числові характеристики двв
- •6.1.2. Неперервні випадкові величини. Щільність розподілу.
- •Основні закони розподілу неперервних величин
- •Числові характеристики ннв
- •Правило трьох сигм
- •6.2. Закон великих чисел та центральна гранична теорема
- •Теорема
- •Запитання для самоконтролю
- •Практичны заняття Практичне заняття №6
- •Практичне заняття №9
- •Самостійна робота
- •Числові характеристики основних розподілів
- •Рівень а
- •Рівень б
- •Рівень в
- •Задача 1
- •Задача 2
- •10. Неперервна випадкова величина задана інтегральною функцією розподілу:
- •Задачі для самоконтролю
- •Модуль іі. Математична статистика Змістовний модуль 3. Теоретичні основи математичної статистики
- •Тема 7. Предмет та задачі математичної статистики
- •Види та способи відбору
- •Первинна обробка даних
- •Згрупований розподіл накопиченої частоти
- •Розподіл щільності частоти і щільності відносної частоти
- •Емпірична функція розподілу
- •Властивості емпіричної функції розподілу
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 8. Статистичні оцінки параметрів розподілу
- •8.1. Числові характеристики статистичного розподілу
- •Алгоритм методу добутків
- •8.2. Точкові та інтервальні оцінки параметрів розподілу
- •Точкова оцінка математичного сподівання
- •Точкова оцінка дисперсії. Виправлена дисперсія
- •Інтервальні оцінки для математичного сподівання
- •Знаходження об’єму вибірки
- •Запитання для самоконтролю
- •Практичні заняття Практичне заняття №10
- •Практичне заняття №11
- •Практичне заняття №12-13
- •Практичне заняття №14
- •Самостійна робота
- •Змістовний модуль 4. Статистична перевірка гіпотез. Елементи теорії кореляції і дисперсійного аналізу
- •Тема 9. Статистична перевірка гіпотез
- •Статистичні гіпотези та їх класифікація
- •9.2. Статистичні критерії перевірки нульової гіпотези
- •9.3. Перевірка гіпотези про закон розподілу. Критерій згоди Пірсона.
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 10. Елементи теорії кореляції
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 11. Поняття дисперсійного аналізу. Однофакторний дисперсійний аналіз
- •Запитання для самоконтролю
- •Практичні заняття
- •Практичне заняття №17
- •Практичне заняття №18
- •Самостійна робота
- •Методичні рекомендації
- •Список використаної та рекомендованої літератури
- •Додатки
- •Математична довідка
- •Властивості функції
- •V. Правила інтегрування функцій
Види та способи відбору
Відбір, який не потребує розділення генеральної сукупності на частини називається простим. Розрізняють простий випадковий безповторний відбір (відібрані об’єкти після дослідження не повертаються до генеральної сукупності) та простий випадковий повторний відбір (відібрані об’єкти після дослідження повертаються до генеральної сукупності).
Механічний відбір. Відбір, при якому генеральна сукупність механічно поділяється на стільки частин скільки має бути об’єктів у вибірці. Розрізняють типовий відбір (коли об’єкти вибираються не з усієї генеральної сукупності, а лише з її типових частин) та серійний відбір (при якому об’єкти генеральної сукупності відбираються не по-одному, а серіями які досліджують).
Після того, як утворилася вибірка всі її елементи обстежують щодо властивості, яка цікавить і в результаті дістають дані, що спостерігаються. Поширюючи дані вибіркового спостереження на всю генеральну сукупність застосовують два способи:
Спосіб прямого перерахунку, який полягає в тому, що результат вибіркового спостереження приймають і для генеральної сукупності.
Спосіб поправочних коефіцієнтів. Суть якого в тому, що дані вибіркового спостереження зіставляють з даними спеціального спостереження і визначають коефіцієнт розходження.
Означення. Число об’єктів усієї сукупності називають обсягом сукупності.
Означення. Число об’єктів із сукупності, які потрапили у вибірку називають об’ємом вибірки.
Означення. Кожний елемент вибірки називають варіантою.
Наприклад, дано вибірку 4,3,7,9,6,8,2,6,1,7,7,3,2,5, тоді об’єм вибірки дорівнює 14.
Якщо значення варіант розташувати у порядку зростання або скоріше неспадання (1,2,2,3,3,4,5,6,6,7,7,7,8,9), то здійснимо ранжування досліджуваних даних.
Упорядкована таким чином вибірка називається варіаційним рядом.
Для зручності складають частотну таблицю
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
1 |
2 |
2 |
1 |
1 |
2 |
3 |
1 |
1 |
Означення. Різниця між крайніми значеннями варіаційного ряду називається розмахом вибірки R =9-1=8
Первинна обробка даних
Статистичне дослідження проводять за таким планом:
Формулюється завдання дослідження і визначається об’єм, місце і час потрібної вибірки.
Збираються необхідні дані та наочно подаються (аналітично, таблично, графічно).
Проводиться обробка зібраних статистичних даних та формулюється висновок.
Нехай маємо вибірку: х1, х2, х3, ..., хn . Об’єм вибірки дорівнює n.
Наприклад, ці числа одержані в результаті підрахунку числа неправильних з’єднань за 1 хв. на телефонній станції чи в результаті вимірювання довжин деталей тощо.
Наступні наші дії залежать від кількості у цій вибірці різних чисел.
І випадок. Якщо різних чисел небагато, то маємо справу з дискретною величиною.
ІІ випадок. Якщо багато – з неперервною.
Відповідно до цього розглядаємо два впадки: дискретний і неперервний.
Дискретний випадок
Перший етап обробки вибірки – це складання варіаційного ряду. Його одержують таким чином: серед усіх значень хі (і=1,2,3,...,n) відбирають всі різні і розміщують у порядку зростання, отримаємо
а1, а2, а3, ..., аm де m ≤ n, т=1,2,3, ...
а1 а2 а3 ... аm
Другий етап обробки вибірки – це складання дискретної таблиці частоти та відносної частоти.
аі |
а1 |
а2 |
а3 |
... |
аm |
ki |
k1 |
k2 |
k3 |
... |
km |
ni= |
n1= |
n2= |
n3= |
... |
nm= |
де
,
ki– число вимірів в яких спостерігалася ознака аі або частота,
ni=
– відносні
частоти.
Третій етап – графічне зображення дискретної таблиці. Це можна зробити за допомогою стовпцевої діаграми та полігону частот.
Для зображення діаграми будують систему координат, на вісі абсцис відкладають значення аі, а на вісі ординат – відповідні частоти. Потім будуємо точки з координатами (аі, ki) та з них опускаємо перпендикуляри на вісь абсцис. Отримаємо:
Означення. Полігоном частот (відносних частот) називають ламану, відрізки якої з’єднують точки, абсцисами яких є значення варіант аі, а ординатами – відповідні їм частоти ki (відносні частоти ni).
Приклад 1. Результати оцінювання 56 студентів на екзамені з психології представлені такою вибіркою:
3,4,5,4,3,3,5,4,3,5,5,2,3,5,3,5,3,5,4,4,3,3,4,3,4,3,3,5,3,3,4,3,4,3,5,3,4,4,3,5,3,3,5,4,2,5,3,4,2,3,5,4,3,5,3,5.
Значення, що складають вибірку є реалізацією випадкової величини – оцінки на екзамені.
Складемо дискретну таблицю частоти
аі |
2 |
3 |
4 |
5 |
ki |
3 |
24 |
14 |
15 |
ni= |
|
|
|
|
Стовпцева діаграма частоти матиме вигляд
Неперервний випадок
Якщо різних значень у вибірці буде багато, або всі вони будуть різними, то складена таблиця частот не демонструє особливостей вибірки. У цьому випадку поступають таким чином:
Перший
етап.
Увесь проміжок зміни значень вибірки
від найменшого до найбільшого розбивають
на інтервали або на класи. Важливе
значення має вибір оптимальної величини
інтервалу і правильне включення варіант
у відповідний інтервал. Для цього в
кожному інтервалі слід розрізняти
верхню і нижню межу. Розмах всієї вибірки
дорівнює
.
Оптимальна кількість інтервалів (т)
як правило лежить у межах від 5 до 15.
Нижню межу і‑го інтервалу позначають
хі(min),
верхню – хі(mаn),
де і
змінюється від 1 до т.
Величина інтервалу hi є різниця між максимальним та мінімальним значенням ознаки в кожному класі hi= хі(mаn)- хі(min)
Інтервали зазвичай беруть однакової довжини. Вона повинна бути такою, щоб ряд не був громіздкий і щоб у ньому не зникали особливості ознаки, що досліджується. Ширину рівних інтервалів визначають за формулою Стерджеса
де n
– об’єм вибірки
або
,
де т
– кількість класів.
Другий етап. Розбивши ряд на інтервали підраховують число значень із вибірки (частоти), які потрапили в кожний інтервал, а потім відносні частоти. В результаті одержуємо інтервальну таблицю частот.
|
|
|
|
... |
|
ki |
k1 |
k2 |
k3 |
... |
km |
ni= |
n1= |
n2= |
n3= |
... |
nm= |
де n – об’єм вибірки,
т – число інтервалів,
ki–кількість значень, що потрапила в і-тий інтервал (частота),
ni=
– відносна частота попадання в і-тий
інтервал,
–інтервал,
–ширина
інтервалу
Третій етап. Графічною ілюстрацією таблиці частоти є гістограма та полігон.
Означення.
Гістограмою
частот
(відносних частот) називають ступінчасту
фігуру, що складається з прямокутників
основами яких є довжини інтервалів
значень вибірки, а висоти дорівнюють.
Площа і-го стовпчика дорівнює пі , а площа усієї гістограми відносних частот дорівнює одиниці.
Полігон для інтервальної таблиці частоти легко дістати з гістограми. Для цього досить сполучити відрізками середини верхньої сторони прямокутників.
Приклад 2. 25 випускників школи писали тест з математики. Кожен учень отримав певну кількість балів: 75,145,150,180,125, 150,150,165,95,135,130,70,130,105,135,135,100,160,60,85,120,60,145,150,135
Потрібно побудувати інтервальну таблицю частот та графічно зобразити її у вигляді гістограми та полігону.
Визначаємо
хmin=60,
хmах=180.
Всі значення вибірки знаходяться на
відрізку
,
отжеR=180-60=120.
Розіб’ємо розмах варіації, наприклад,
на 6 класів, маємо
.
Якщо використати формулу
,
то отримаємо, щоh22.
Будуємо інтервальну таблицю частоти
|
|
|
|
|
|
|
ki |
4 |
3 |
2 |
7 |
7 |
2 |
ni= |
0,16 |
0,12 |
0,08 |
0,28 |
0,28 |
0,08 |
Відповідна гістограма та полігон частот матиме вигляд