- •Елементи комбінаторики. Основні формули комбінаторики. Біном н’ютона.
- •2.Визначення ймовірності (класичне, статичне). Види подій. Дії з випадковими подіями.
- •3. Теореми множення, додавання ймовірностей. Формула повної ймовірності подій. Ймовірність гіпотез (формула Бейєса).
- •4.Ймовірність гіпотез. Повторення випробувань. Теорема Бернуллі.
- •5. Дискретні випадкові величини. Розуміння про закон та функції розподілу ймовірностей дискретних випадкових величин.
- •6.Числові характеристики дискретних випадкових величин. Математичне сподівання, властивості математичного сподівання.
- •7.Дисперсія, властивості дисперсії. Знаходження дисперсії.
- •8.Дисперсія дискретної випадкової величини. Вивід властивості дисперсії про дисперсії різниці.
- •9.Числові характеристики дискретної випадкової величини. Виведеня розрахункової формули дисперсії.
- •10.Числові характеристики дискретної випадкової величини. Виведення властивості про винесення постійного множника за знак дисперсії.
- •11.Числові характеристики дискретної випадкової величини. Визначення початкового та центрального моментів.
- •12.Вивід розрахункових формул центральних моментів через початкові.
- •13.Неперервні випадкові величини. Функція розподілу, її властивості.
- •14.Щільності розподілу ймовірностей неперервної випадкової величини. Ймовірностний зміст щільності розподілу.
- •15.Числові характеристики непреривної випадкової величини.
- •16.Запис розрахункових формул центральних моментів через початкові для непреривної випадкової величини.
- •17.Нормальний розподіл, нормальна крива, її властивості. Нормальний розподіл та знаходження координат точок естремума нормального закону розподілу.
- •18.Нормальний розподіл, нормальна крива, її властивості. Знаходження точок перегибу нормального закону розподілу.
- •19.Нормальний розподіл, нормальна крива, її властивості. Вплив параметрів aі на нормальну криву.
- •20.Нормальний розподіл, нормальна крива, її властивості. Асиметрія та ексцес.
- •21.Поняття про систему кількох випадкових величин. Закон розподілу ймовірностей дискретної двомірної випадкової величини.
- •22.Задачі математичної статистики. Вибірковий метод. Генеральна та вибіркова сукупність.
- •24.Генеральна середня, вибіркова середня. Обчислення генеральних середньої та дисперсії, вибіркових середньої та дисперсії.
- •25.Характеристики варіаційного ряду: мода, медіана, розмах варіювання, коефіціент варіації.
- •26.Методи розрахунку збірних характеристик вибірки. Умовні варіанти.
- •27.Метод множень, метод сум для обчислення вибіркової середньої та дисперсії.
- •28.Побудова нормальної кривої та дослідницькими даними.
- •29.Вибіркові рівняння регресії. Пошук параметрів вибіркового рівняння прямої лінії середньоквадратичної регресії по незгрупованим данима.
- •30.Знаходження вибіркового рівняння регресії.
27.Метод множень, метод сум для обчислення вибіркової середньої та дисперсії.
А) Метод множень
1. Равноотстоящие варианты. Пусть выборка задана в виде распределения равноотстоящих варрант и соответствующих им частот. В этом случае удобно находить выборочные среднюю и дисперсию методом произведений по формулам:
где h-шаг; С - ложный нуль; - условный вариант; –условный момент первого порядка; - условный момент второго порядка.
2. Неравноотстоящие варианты. Если первоначальные варианты не являются равноотстоящими то интервал, в котором заключены все варианты выборки, делят на несколько равных длины h, частичных интервалов. Затем находят середины частичных интервалов, которые и образуют последовательность равноотстоящих вариантов. В качестве частоты каждый середины интервала принимают сумму частот вариант, которые попали в соответствующий частичный интервал.
При вычислении выборочной дисперсии для уменьшения ошибки, вызванной группировкой, делают поправку Шепарда, а именно вычитают из вычисленной дисперсии 1/12 квадрата длины частичного интервала.
Таким образом, с учетом поправки Шепарда дисперсию вычисляют по формуле
Б) Метод сум
Можно находить выборочные среднюю и дисперсию, по тем же формулам, что и методом произведений. При использовании метода сумм условные моменты первого и второго порядка находять по формулам:
Где Таким образом, в конечном счете, надо вичислить числа
28.Побудова нормальної кривої та дослідницькими даними.
Один из способов построения нормальной кривой по данным наблюдений состоит в следующем:
1) находят и, например, по методу произведений;
2) находят ординаты (выравнивающие частоты) теоретической кривой по формуле
где n- сумма наблюдаемых частот, h — разность между двумя соседними вариантами: и;
3) строят точки в прямоугольной системе координат и соединяют их плавной кривой.
Близость выравнивающих частот к наблюдаемым подтверждает правильность допущения о том, что обследуемый признак распределен нормально.
29.Вибіркові рівняння регресії. Пошук параметрів вибіркового рівняння прямої лінії середньоквадратичної регресії по незгрупованим данима.
Выборочным уравнением регрессии Y на X называется уравнение, устанавливающее зависимость переменной y от переменной x, т.е. когда переменная y считается функцией, а переменная x - аргументом: y = f (x), при этом исходной информацией является выборка из n пар чисел.Вибирковим уравнением регрессии X на Y называется уравнение x = φ (у), в котором при той же начальной информации уже переменная x считается функцией, а переменная y - ее аргументом.
30.Знаходження вибіркового рівняння регресії.
Уравнения регрессии Y на X и X на Y:
Условное математическое ожидание является функцией от х, следовательно, его оценка, т.е. условное среднее также функция от х; обозначив эту функцию через , получим уравнение:
Это уравнение называют выборочным уравнением регрессии Y на X; функцию называют выборочной регрессиейY на X, а ее график—выборочной линией регрессии Y на X. Аналогично уравнение: , называют выборочным уравнением регрессии X на Y; функцию называют выборочной регрессией X на Y, а ее график—выборочной линией регрессии X на Y.