- •6.030505 “Управління персоналом і економіка праці ”
- •Опис навчальної дисципліни «математика для економістів»
- •Інструментальні:
- •Змістовий модуль 2. Диференціальне числення функції однієї змінної та його застосування в економіці
- •Змістовий модуль 3. Диференціальне числення функції багатьох змінних та його застосування в економіці
- •Змістовий модуль 4. Інтегрування функцій. Диференціальні та різницеві рівняння
- •Модуль 2. Теорія ймовірностей і математична статистика Змістовий модуль 1. Теорія ймовірностей
- •Тема 13. Економічна динаміка та її моделювання: диференціальні та різницеві рівняння
- •Змістовий модуль 5. Ряди та їх застосування. Елементи математичної економіки
- •Тема 14. Ряди та їх застосування
- •Змістовий модуль 2. Математична статистика
- •Тема 1. Емпіричні та логічні основи теорії ймовірностей
- •План вивчення теми
- •Методичні рекомендації до самостійної роботи
- •1. Випадкові події
- •2. Прості та складені випадкові події. Простір елементарних подій
- •3.Операції над подіями
- •Тема 2. Основні теореми теорії ймовірностей, їх економічна інтерпретація
- •2. Елементи комбінаторики
- •3. Геометрична ймовірність
- •4. Статистична ймовірність
- •5. Умовна ймовірність
- •5.1. Залежні та незалежні випадкові події
- •5.2. Обчислення умовної ймовірності
- •Формули ймовірностей добутку та суми випадкових подій
- •7. Імовірність появи хоча б однієї випадкової події
- •1320 11 8. Формула повної ймовірності
- •9. Формула Байєса
- •Питання для самоконтролю
- •Література
- •Тема 3. Схема незалежних випробувань
- •План вивчення теми
- •Методичні рекомендації до самостійної роботи
- •1. Формула Бернуллі
- •2. Найімовірніше число появи випадкової події (мода)
- •3. Локальна теорема
- •4. Інтегральна теорема
- •5. Використання інтегральної теореми
- •6. Формула Пуассона для малоймовірних випадкових подій
- •7. Проста течія подій
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 4. Випадкові величини та їх економічна інтерпретація
- •Функція розподілу ймовірностей
- •Щільність ймовірностей (диференціальна функція) її властивості
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 5. Закони розподілу та числові характеристики випадкових величин
- •1.1. Математичне сподівання
- •1.2. Мода та медіана випадкової величини
- •1.3. Дисперсія та середнє квадратичне відхилення
- •1.4. Початкові та центральні моменти
- •1.5. Асиметрія і ексцес
- •Біноміальний закон розподілу
- •Закон розподілу Пуассона
- •Рівномірний розподіл
- •Експоненціальний розподіл
- •Нормальний розподіл
- •7. Розподіл («хі-квадрат»)
- •Тема 6. Багатовимірні випадкові величини
- •2. Коефіцієнт кореляції
- •3. Умовні закони розподілу
- •4. Функція розподілу ймовірностей системи двох випадкових величин
- •5. Щільність ймовірностей системи двох випадкових величин
- •6. Числові характеристики системи двох неперервних випадкових величин
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 7. Функції випадкового аргументу
- •2. Закон розподілу та числові характеристики функції дискретного випадкового аргументу
- •3. Закон розподілу та числові характеристики функції неперервного випадкового аргументу
- •Питання для самоконтролю
- •Література
- •Тема 8. Граничні теореми теорії ймовірностей
- •План вивчення теми
- •Методичні рекомендації до самостійної роботи
- •Тема 9. Елементи теорії випадкових процесів і теорії масового обслуговування
- •2. Марковські випадкові процеси. Ланцюги Маркова
- •3. Процес народження і загибелі
- •4. Елементи теорії масового обслуговування
- •Тема 10. Первинне опрацювання статистичних даних
- •2. Генеральна та вибіркова сукупності
- •Тема 11. Статистичне та інтервальне оцінювання параметрів розподілу
- •Тема 12. Перевірка статистичних гіпотез
- •2. Похибки перевірки гіпотез
- •3. Критерії узгодження для перевірки гіпотез
- •4. Критична область
- •Тема 13. Елементи теорії регресії
- •2. Визначення параметрів ,
- •3. Властивості ,
- •4. Множинна регресія
- •Питання для самоконтролю
- •Література
- •Тема 14. Елементи дисперсійного аналізу
- •План вивчення теми
- •Методичні рекомендації до самостійної роботи
- •Тема 15. Елементи теорії кореляції
- •Тема 1. Емпіричні та логічні основи теорії ймовірностей.
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 2. Основні теореми теорії ймовірностей, їх економічна інтерпретація
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 3. Схема незалежних випробувань
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 4. Випадкові величини та їх економічна інтерпретація
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 5. Закони розподілу та числові характеристики випадкових величин
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 6. Багатовимірні випадкові величини
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 7. Функції випадкового аргументу
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 8. Граничні теореми теорії ймовірностей
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 9. Елементи теорії випадкових процесів і теорії масового обслуговування
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 10. Первинне опрацювання статистичних даних
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 11. Статистичне та інтервальне оцінювання параметрів розподілу
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 12. Перевірка статистичних гіпотез
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 13. Елементи теорії регресії
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 14. Елементи дисперсійного аналізу
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 15. Елементи теорії кореляції
- •Література
- •Методичні вказівки до виконання завдань
- •Приклади розв’язків задач для індивідуальної роботи
- •Завдання для індивідуальної роботи
- •Самостійна робота студентів
- •Практичні заняття
- •Модульний контроль
- •Індивідуальна робота
- •Математика для економістів
Питання для самоконтролю
Які експерименти називають експериментами за схемою Бернуллі?
За якої умови формула Бернуллі застосовується для обчислення ймовірностей ?
Що називають найімовірнішим числом (модою)?
Довести, що
Чому дорівнює
?Сформулювати локальну теорему Маувра-Лапласа.
Сформулювати інтегральну теорему Маувра-Лапласа.
Чому дорівнює
?Функція Гаусса, Лапласа та їх властивості.
За якої умови використовується формула Пуассона ?
Література
Обов’язкова: [1]. Додаткова:[1], [4], [7].
Тема 4. Випадкові величини та їх економічна інтерпретація
Мета роботи: вивчити поняття випадкової величини, їх види, закони розподілу і набути практичні навички використання функції розподілу ймовірностей і щільності ймовірностей в ході розв’язання практичних задач.
План вивчення теми
Дискретні та неперервні випадкові величини. Закон розподілу їх ймовірностей.
Функція розподілу ймовірностей.
Щільність ймовірностей (диференціальна функція)
її властивості.
Методичні рекомендації до самостійної роботи
Поняття події в теорії ймовірностей являє собою абстрактну модель певної якісної ознаки, що відбиває лише два альтернативні судження: є подія (відбулася) або немає (не відбулася). Подальший розвиток теорії ймовірностей потребував уведення такого нового поняття, як випадкова величина — абстрактної моделі кількісної ознаки.
Дискретні та неперервні випадкові величини. Закон розподілу їх ймовірностей
Величина називається випадковою, якщо внаслідок проведення експерименту під впливом випадкових факторів вона набуває того чи іншого можливого числового значення з певною ймовірністю.
Випадкові
величини позначають великими літерами
X,
,
, а їх можливі значення - відповідними
малими літерами з індексами.
Випадкові величини бувають дискретними та неперервними.
Означення 1. Дискретною випадковою величиною (ДВВ) називають таку величину, яка може набувати відокремлені ізольовані одне від одного числові значення (їх можна пронумерувати). Кількість можливих значень ДВВ може бути скінченою або нескінченою.
Приклад 1. Кількість влучень у мішень при трьох пострілах буде X : 0, 1, 2, 3. Отже, X може приймати чотири ізольовані числові значення. Тому X - дискретна випадкова величина.
Означення
2.
Неперервною
випадковою величиною (НВВ) називають
величину, яка може приймати будь-яке
числове значення з деякого скінченого
або нескінченого інтервалу (а,
).
Кількість можливих значень такої
величини є нескінчена.
Приклад 2. Величина похибки, яка може бути при вимірюванні відстані; час безвідмовної роботи приладу; зріст людини; розміри деталі, яку виготовляє станок-автомат.
ДВВ
можна описати, вказавши перелік значень,
які ця величина приймає:
.
Подія, що випадкова величина набула
значення
(
будемо позначати символом
.
Тоді сукупність подій
(
) утворює простір подій даного експерименту:
.
Можна дати наступне означення випадкової
величини. Випадкова величина це функція
визначена на просторі подій даного
експерименту:
.
Це означення прийнятне і для НВВ.
У
разі, коли
відображає множину
.
на одновимірний простір
випадкову величину називають одновимірною.
Якщо відображення здійснюється на
то випадкову величину називають
-
вимірною
(системою
випадкових величин або
-
вимірним випадковим вектором).
Для повної характеристики випадкової величини треба вказати не тільки усі її можливі значення, але й закон, за яким знаходять ймовірності кожного значення.
Означення 3. Законом розподілу випадкової величини називають таке співвідношення, яке встановлює зв'язок між можливими значеннями випадкової величини і відповідними їм ймовірностями.
У випадку дискретної випадкової величини X функціональну залежність можна задавати таблично, аналітично або графічно.
У разі табличної форми запису закону подається послідовність можливих значень випадкової величини X, розміщених у порядку зростання, та відповідних їм ймовірностей:
-
Х =
…
Р(Х = )=
…
Оскільки
випадкові події
і
є між собою несумісними і утворюють
повну групу , то необхідною є така умова:
. (4.1)
Рівність (4.1) називають умовою нормування для дискретної випадкової величини X. Наведену таблицю називають рядом розподілу.
