attachments_10-09-2012_14-20-39 / ТВиМС экз

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТИ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

 Вопросы для оценки качества освоения дисциплины

1. Случайные события, их квалификация.

2. Алгебра случайных событий.

3. Классическое и статистическое определение вероятности.

4. Теорема сложения вероятностей несовместных событий.

5. Условная вероятность. Теорема умножения вероятностей.

6. Теорема сложения вероятностей совместных событий.

7. Формула полной вероятности.

8. Формула Байеса.

9. Формулы Бернулли и Пуассона.

10. Виды случайных величин.

11. Распределение случайных величин (ДСВ).

12. Математическое ожидание дискретных случайных величин (ДСВ) и его свойства.

13. Дисперсия дискретных случайных величин (ДСВ) и её свойства.

14. Математическое ожидание и дисперсия числа появлений события в независимых испытаниях.

15. Начальные и центральные моменты.

16. Непрерывная случайная величина (НСВ). Функция распределения и плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины.

17. Математическое ожидание и дисперсия непрерывной случайной величины.

18. Биномиальное распределение случайной величины.

19. Распределение Пуассона. Простейший поток событий.

20. Геометрический закон распределения случайной величины.

21. Равномерное распределение непрерывной случайной величины.

22. Экспоненциальное распределение непрерывной случайной величины.

23. Нормальное распределение непрерывной случайной величины. Функция Лапласа.

24. Понятие случайной функции (процесса).

25. Класссификация случайных процессов.

26. Основные характеристики случайного процесса.

27. Стационарный случайный процесс.

28. Понятие марковского случайного процесса.

29. Дискретный марковский случайный процесс.

30. Цепь Маркова.

31. Выборочная и генеральная совокупность. Типы выборок.

32. Статистическое распределение выборки. Эмпирическая функция распределения.

33. Полигон частот и гистограмма.

34. Несмещенные, эффективные и состоятельные оценки.

35. Выборочная средняя и выборочная дисперсия.

36. Анализ смещенности выборочной средней и выборочной дисперсии

37. Начальный и центральный эмпирические моменты.

38. Число степеней свободы.

39. Точечная и интервальная оценки. Доверительный интервал.

40. Метод моментов для точечной оценки параметров распределения.

41. Метод наибольшего правдоподобия для точечной оценки параметров распределения.

42. Доверительный интервал для оценки математического ожидания нормального распределения.

43. Основные законы распределения: хи-квадрат, Стьюдента, Фишера-Снедекора.

44. Проверка статистических гипотез.

45. Гипотезы о параметрах многомерной нормально распределенной генеральной совокупности.

46. Особенности статистического анализа количественных и качественных показателей.

47. Методы шкалирования при обработке качественных признаков.

48. Проблема размерности в многомерных методах исследования.

49. Многомерные методы оценивания и статистического сравнения.

50. Множественный корреляционно-регрессионный анализ.

51. Компонентный анализ.

52. Факторный анализ.

53. Кластер-анализ.

54. Классификация с обучением и без обучения.

55. Канонические корреляции.

56. Множественный ковариационный анализ.

57. Современные пакеты прикладных программ многомерного статистического анализа.

58. Применение многомерных статистических методов в социально-экономических исследованиях.