- •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.
4.Ймовірність гіпотез. Повторення випробувань. Теорема Бернуллі.
Формула полной вероятности.
Вероятность события А, которое может наступить лишь при условии появления одного из несовместных событий B1, B2, …Bn, образующих полную группу, равна сумме произведения вероятностей этих событий на соответствующию условную вероятность события А.
Р(А)=Р(В1)*РВ1(А)+ Р(В2)*РВ2(А)+…+ Р(Вn)*РВn(А)
Формула Бейеса:
Позволяет находить вероятность выбранной гипотезы , при условии, что основное событие А уже наступило.
Формула Бернулли:
Применяется в том случае, если производится испытание, при которых вероятность появления события А в каждом испытании не зависит от исходов других испытаний, то вероятность такого события можно вичислить по формуле Бернулли (события с малой вероятностью появления при большом числе испытаний)
, где q=1-p
5. Дискретні випадкові величини. Розуміння про закон та функції розподілу ймовірностей дискретних випадкових величин.
Дискретная случайная величина
Случайной называют величину, которая в результате испытания примет только одно возможное значение, наперед неизвестное и зависящее от случайных причин, которые заранее не могут быть учтены.
Законом распределения дискретной случайной величины называют соответствие между возможными значениями и их вероятностями.
Закон распределения может быть задан графически, аналитически и таблично.
Х x1 x2 xn … хn - возможные значения
Р р1 p2 pn ... рn - вероятности
Возможные значения образуют полную группу событий, а по теореме 2 (сложения) вероятность суммы событий, образующих полную группу равна 1.
То есть р1 + p2 + ... + рn = 1
Например, есть 100 лотерейных билетов, среди которых один билет достоинством 50 грн, 10 билетов – 1 грн, все остальные невыигрышные. Составить закон распределения выигрыша при наличии одного билета.
Х 50 1 0
Р 0,01 0,1 0,89
Для дискретной случайной величины ф-я распределения является ступенчатой функцией.
6.Числові характеристики дискретних випадкових величин. Математичне сподівання, властивості математичного сподівання.
Математическим ожиданием дискретной случайной величины называется сумма произведений возможных значений случайной величины на их вероятности.
М(Х)=∑ xiрi = x1р1 + x2р2+…+ xnрn
Математическое ожидание постоянной величины равно самой постоянной: M(C) = C.
Постоянный множитель можно выносить за знак математического ожидания: M(CX) =CM(X).
Математическое ожидание алгебраической суммы нескольких случайных величин равно сумме математических ожиданий этих величин: M(XY) =M(X)M(Y).
Математическое ожидание произведения случайных величин равно произведению их математических ожиданий: M(X*Y) =M(X)*M(Y).
Смысл математического ожидания: среднее значение случайной величины.
Дисперсией дискретной случайной величины называется математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от своего среднего значения.
Смысл: Дисперсия — мера рассеивания случайной величины относительно свого значения
Среднее квадратное отклонение
Начальным моментом порядка к дискретной случайной величины называется математическое ожидание случайной величины в степени к.
=М(Хk) (ню)
Центральным моментом порядка к дискретной случайной величины называется математическое ожидание отклонения порядка к.
Что бы закон распределения дискретной случайной величины возвести в степень k, необходимо его возможные значения возвести в эту степень, а её возможные значения оставить без изменения вероятности.