- •Міністерство фінансів України
- •З м і с т
- •Опис навчальної дисципліни «математика для економістів»
- •Інструментальні:
- •Міжособистісні:
- •Системні:
- •Спеціальні:
- •Тематичний план навчальної дисципліни
- •Зміст навчальної дисципліни
- •Змістовий модуль 2. Диференціальне числення функції однієї змінної та його застосування в економіці
- •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
- •Тема 15. Елементи фінансової математики та математичної економіки
- •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
- •Питання для самоконтролю
- •2. Елементи комбінаторики
- •3. Геометрична ймовірність
- •4. Статистична ймовірність
- •5. Умовна ймовірність
- •5.1. Залежні та незалежні випадкові події
- •5.2. Обчислення умовної ймовірності
- •Література
- •3. Локальна теорема
- •4. Інтегральна теорема
- •5. Використання інтегральної теореми
- •6. Формула Пуассона для малоймовірних випадкових подій
- •7. Проста течія подій
- •Питання для самоконтролю
- •Функція розподілу ймовірностей
- •Щільність ймовірностей (диференціальна функція) її властивості
- •Питання для самоконтролю
- •Література
- •1.2. Мода та медіана випадкової величини
- •1.3. Дисперсія та середнє квадратичне відхилення
- •1.4. Початкові та центральні моменти
- •7. Розподіл («хі-квадрат»)
- •8. Розподіл Стьюдента
- •2. Коефіцієнт кореляції
- •2. Закон розподілу та числові характеристики функції дискретного випадкового аргументу
- •2. Марковські випадкові процеси. Ланцюги Маркова
- •3. Процес народження і загибелі
- •4. Елементи теорії масового обслуговування
- •Питання для самоконтролю
- •2. Генеральна та вибіркова сукупності
- •Питання для самоконтролю
- •Питання для самоконтролю
- •2. Похибки перевірки гіпотез
- •3. Критерії узгодження для перевірки гіпотез
- •4. Критична область
- •Питання для самоконтролю
- •2. Визначення параметрів ,
- •3. Властивості ,
- •4. Множинна регресія
- •Питання для самоконтролю
- •Питання для самоконтролю
- •Питання для самоконтролю
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Т е с т и
- •Література
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •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
Задачі для розв’язання
1. При вивчені випадкової величини Х дістали вибірку:
11, 10, 8, 4, 10, 6, 12, 12, 11, 10, 8, 4, 16, 8, 10, 6, 12, 18, 8, 14, 12, 8, 12, 10, 8, 8, 10, 6, 12, 18, 8, 14, 12, 8, 12, 10, 8.
Потрібно:
побудувати дискретний статистичний розподіл вибірки;
побудувати полігон частот;
побудувати емпіричну функцію розподілу;
обчислити
,
,
;знайти
,
.
2. За даним інтервальним статистичним розподілом вибірки:
|
h=4 |
0 – 4 |
4 – 8 |
8 – 12 |
12 – 16 |
16 – 20 |
20 – 24 |
|
ni |
6 |
14 |
20 |
25 |
30 |
5 |
Потрібно:
побудувати гістограму частот;
побудувати емпіричну функцію розподілу;
обчислити
,
,
;знайти
,
.
3.
Залежність
доходу підприємства
,
від рентабельності
,
наведені в таблиці:
|
yi |
10 |
15 |
17 |
19 |
20 |
21 |
23 |
24 |
25 |
26 |
|
xi |
60 |
65 |
68 |
71 |
75 |
77 |
79 |
84 |
86 |
88 |
Потрібно
обчислити
,
.
Т е с т и
Варіант №1
1. Варіанту, що має найбільшу частоту появи називають:
а) вибірковою середньою; б) дисперсією; в) модою; г) медіаною.
2. Знайти емпіричну функцію розподілу за статистичним розподілом вибірки:
|
xk |
4 |
7 |
8 |
|
nk |
5 |
2 |
3 |
3. Для заданої вибірки із генеральної сукупності
2,2,8,5,4,2,5,4,2,8,8,2,4,8,2,2,8,2,2,2
обчислити
,
.
а)
=4,1
=2,46;
б)
=4,1
=2,47;
в)
=4,1
=6,09;г)
=4,1
=2,3.
Варіант №2
1.
Для заданої вибірки із генеральної
сукупності 6,9,5,3,6,6,9,3,5,6,9,5,6,6,9,6,9,6,6,6
обчислити
,
.
а)
=5,1
=2,9;
б)
=6,8
=2;
в)
=6,3
=3,21;
г)
=4,9
=3,1.
2.
Для вимірювання розсіювання варіант
вибірки відносно
вибирається:
а) М(Х
); б) D(
Х
); в)
( Х
); г)
.
3. Знайти емпіричну функцію розподілу за даним розподілом вибірки:

Література
Обов’язкова: [1]. Додаткова:[1], [4], [7].
Практичне заняття №14
Тема 11. Статистичне та інтервальне оцінювання параметрів розподілу
Мета заняття: Закріпити теоретичні знання і набути практичні навички виконання статистичних оцінок параметрів розподілу в ході розв’язання практичних задач.
Обладнання: 1. Методичні рекомендації і завдання до практичних занять; 2. Мікрокалькулятори.
План заняття
Основні теоретичні відомості з теми заняття.
Розв’язування задач.
Підведення підсумків заняття.
Методичні рекомендації
Точковими оцінками параметрів розподілу генеральної сукупності називають такі оцінки, які визначаються одним числом.
Точковою незміщеною статистичною оцінкою для
-
є
;
-
є виправлена дисперсія
,
деn
– обсяг вибірки.
Величину
називаютьвиправленим
середнім квадратичним відхилення.
Якщо об'єм вибірки малий, то точкові оцінки можуть давати значні похибки, тому питання точності оцінок у цьому випадку дуже важливе і використовують інтервальні оцінки.
Інтервальною називають оцінку, яка визначається двома числами — кінцями інтервалу.
Різниця
між статистичною оцінкою
та
її оцінювальним параметром
,
взята за абсолютним значенням, називаєтьсяточністю
оцінки, а саме
,
де
є точністю оцінки.
Надійністю
(довірчою
ймовірністю)
оцінки параметра
за
називають імовірність
![]()
Найчастіше
число
задається
наперед і, залежно від обставин, воно
дорівнює 0,95 або 0,99 або 0,999.
Інтервал
називають довірчим,
якщо
він покриває невідомий параметр
із заданою надійністю
.
Довірчий інтервал для оцінки математичного сподівання нормального розподілу дорівнюватиме
-при
відомому
:
,
де
х
знаходиться з рівності
,
- функція Лапласа;
-
при невідомому
:
,
тут
обчислюємо за заданою надійністю
і числом степенів вільності
за таблицею ([1]
додаток
3).
