- •Що є предметом теорії імовірності?
- •2.Дати означення підмножини скінченної (нескінченної), зліченої і незліченої. Навести приклад.
- •3.Суми, різниці та добутку множин. Навести приклади.
- •4.Дати означення сполучення та розміщення із n елементів по k, переставлення із n елементів. Записати позначення. Навести приклади
- •5. Записати формулу, що пов’язує число переставлень, сполучень та розміщень. Сформулювати правила суми та добутку, що вик при розв’язуванні комбінаторних задач. Навести приклади.
- •7. Дати означення сумісних, несумісних та попарно несумісних подій. Навести приклади.
- •8. Дати означення суми (об’єднання), різниці та добутку (перетину) подій, протилежної події, повної групи подій. Навести приклади.
- •9. Як випадкова подія виражається через елементарні наслідки випадкового експерименту? Які елементарні наслідки називаються такими, що сприяють появі даної випадкової події? Навести приклади.
- •10. Дати означення поняття імовірності випадкової події. Сформулювати класичне визначення імовірності події і записати відповідну формулу. Навести приклади.
- •11.(Геометричне визначення).
- •12. Дати означення частоти та відносної частоти події.
- •13. Сформулювати теореми: а) про імовірність суми двох подій; б) про імовірність суми двох несумісних подій; в) про імовірність суми декількох попарно несумісних подій. Навести приклади.
- •14. Дати означення незалежності і залежності двох подій, умовної імовірності події, попарної незалежності декількох подій, незалежності у сукупності декількох подій. Навести приклади.
- •15. Записати формулу для обчислення імовірності хочаб однієї з декількох подій, незалежних у сукуупності.Пояснити букви, навести приклади.
- •16. Записати формули: а) повної імовірності; б) Байеса. Пояснити зміст позначень. Навести приклади.
- •17. Навести умови схеми випробувань Бернуллі. Записати формулу Бернуллі. Навести приклади застосування.
- •18. Граничні теореми у схемі випробувань Бернуллі. А)Пуассона. Б) Локальну та інтегральну Лапласа.
- •19.Записати формули для обчислення в схемі Бернуллі: а)імовірності відхилення частоти від імовірності б)найбільш імовірного числа появи подій
- •20. Дати означення випадкової величини (в.В.), дискретної (д.В.В.) та неперервної випадкої величини (н.В.В.). Навести приклади.
- •21. Дати означення закону та багатокутника розподілу ймовірностей д.В.В. Навести приклади.
- •22. Дати означення а) інтегральної; б) диференціальної функції розподілу н.В.В. Вказати їх основні властивості. Навести приклади.
- •24. Пояснити, що характеризують: а) математичне сподівання; б) дисперсія та середнє квадратичне відхилення; в) асиметрія; г) ексцес; д) мода; е) медіана.
- •25. Довести основні властивості математичного сподівання і дисперсії.
- •27.Записати основні закони розподілу н.В.В.: а) рівномірний; б) нормальний; в) показниковий. Пояснити зміст букв. Навести приклади н.В.В., розподілених за цими законами.
- •28.Що в теорії ймовірностей розуміють під терміном «Закон великих чисел»? Записати нерівність а. Чебишова. Пояснити зміст букв.
- •29.Сформулювати основні теореми закону великих чисел: а) Бернуллі; б) Чебишова; в) Центральну граничну теорему. Пояснити зміст букв.
- •31.Дати означення системі випадкових величин. Навести приклади. Дати означення закону розподілу дискретної двовимірної випадкової величини. Навести приклади.
- •32.Дати означення ф-ціїї розподілу двв. Основні властивості ф-ції розподілу, її геометричний зміст.
- •33.Дати означеня щільностей ймовірностей двв. Основні властивості, імовірнісний зміст.
- •34.Записати ф-ли для обчислення ймовірностей попадання випадкової точки в довільну двомірну область d; в прямокутник.
- •35. Означення залежності (незалежності) випадкових величин, що входять в с-му вв. Теореми про необхідну та достатню умови незалежності.
- •39. Навести основні властивості кореляційного моменту μxy та коефіцієнту кореляції rxy
- •40. Дати означення корельованості (некорельованості) двох в.В. Пояснити різнцю і зв’язок між корельованістю (некорельованістю) і залежністю двох в.В.
- •41. Вивести рівняння лінійної середньоквадратичної регресії y на х(х на y). Пояснити зміст позначень.Дати означення коефіцієнту регресії , залишкової дисперсії та пояснити, що вони характеризують.
- •42. Сформулювати теорему про корельованість складових нормально розподіленої двовимірної в.В.
- •45. Вказати вв що мають розподіл: Персона х2, Стьюдента, Фішера
- •46. Предмет мс є розробка методів, збору і обробки інформації, аналізу результатів обробки з метою одержання науково-обгрунтованих висновків і вироблення практичних рекомендацій.
- •47.Озн генеральної та вибіркової сукупності, об’єму вибірки, повторної і без повторної, репрезентативної вибірки
- •48.Озн статистичної (емпіричної) ф-ї розподілу, різниця між емпіричною і теоретичною ф-єю. Побудова графіків
- •49. Кумулятивної частоти та частостей.
- •50.Означення полігону, гістограми, кумулятивної частоти та частостей.
- •51.Означення статистичної оцінки параметра розподілу ген сукупності, незаміщеної еф обгр оцінки.
- •52.Означення генеральної та вибіркової середньої, довести...
- •53.Означення генеральних та вибіркових дисперсій та середнього квадр відхилення, формули
- •54.Дати озн вибіркових: Моди, медіани , початкового моменту, центрального моменту, асиметрії, ексцесу.
- •55.Означення точкової та інтегральної оцінки параметра, точність, надійність, інтервальна оцінка, надійний інтеграл
- •56.Вивести формули обч кінців надійного інтервалу для оцінки мат сподівання нормального розподілу: з відомим значенням а та з невідомим значенням а. Сформ взаємозалежності.
- •58.Записати формули для обчислення кінців надійного інтервалу для оцінки середнього квадратичного відхилення нормального розподілу. Пояснити зміст позначень.
- •59.Дати означення емпіричної та теоретичної частот, формули для обч теоретичних частот розподілів : Пуассона, нормальної та генеральної сукупності
- •60.Дати озн функціональної, статистичної, кореляційної залежності, умовного середнього, вибіркових рівняння та лінії регресії.
- •61.Вивести формули для обч параметрів вибіркового рівн лінійної регресії : а) за не згрупованими даними, б) за згрупованими
- •62.Записати формулу для обч вибіркової кореляції кінців надійного інтервалу для інтерн. Оцінки коеф кореляції нормально розподіленої ген сукупності
- •63.Дати озн статист гіпотези, назв осн види, означ нульової, альтернативної гіпотез, помилки 1 і 2 роду
- •64.Означення статистичного критерію, спостереженого та теор значенню критерію, Крит обл., обл. Прийняття гіпотези, критичних точок, однобічної та двобічної Крит обл., лівоб та правоб крит обл
- •65.Дати озн рівня значущості, потужності критерії. Способи знах одноб та двоб критичної обл.
12. Дати означення частоти та відносної частоти події.
Додатне число, що вказує, скільки раз та чи інша варіанта зустрічається в таблиці даних, наз. частотою. Відношення частоти варіанти до об’єму вибірки наз. відносною частотою, причому, сума усіх відносних частот .
13. Сформулювати теореми: а) про імовірність суми двох подій; б) про імовірність суми двох несумісних подій; в) про імовірність суми декількох попарно несумісних подій. Навести приклади.
Сумою A+B двох подій A і B називають подію, яка полягає в появі події А, або події В, або обох цих подій. Н.: якщо із рушниці зроблено два вистріли і А – попадання при першому вистрілі, В – попадання при другому вистрілі, то А+В – попадання при першому вистрілі, або при другому, або під час обох вистрілів.
Теорема додавання імовірностей несумісних подій. Ймовірність появи однієї іх двох несумісних подій, без різниці якої, дорівнює сумі ймовірностей цих подій:
P(A+B)=P(A)+P(B)
Наслідок. Імовірність появи однієї із декількох попарно несумісних подій, без різниці якої, дорівнює сумі ймовірностей цих подій:
P(A1+A2+…+An) = P(A1)+P(A2)+…+P(An)
14. Дати означення незалежності і залежності двох подій, умовної імовірності події, попарної незалежності декількох подій, незалежності у сукупності декількох подій. Навести приклади.
Подія B – незалежна від події А, якщо поява події А не змінює імовірності події В, тобто якщо умовна імовірність події В дорівнює його безумовної ймовірності:
PA(B) = P(B). Так само PB(A) = P(A). Дві події наз-ся незалежними, якщо імовірність їх суміщення дорівнює добутку ймовірностей цих подій, в іншому разі події називають залежними.
Декілька подій наз-ють попарно незалежними, якщо кожні дві з них незалежні.
Декілька подій називають незалежними в сукупності (або просто незалежними), якщо незалежні кожні дві із них і незалежна кожна подія і всі можливі добутки інших.
Умовною імовірністю PA(B) називають імовірність події В, обчислену за умови, що подія А уже наступила.
15. Записати формулу для обчислення імовірності хочаб однієї з декількох подій, незалежних у сукуупності.Пояснити букви, навести приклади.
Події називаються незалежними якщо імовірність появи однієї не залежить від появи або не появи іншої. P=a/n-імовірність певної події,а-кількісь наслідків єксперименту, коли відбвається певна подія. N-загальна кількість наслідків експерименту.Тож імовірність появи хоча б одієї події буде Р=Р1+Р2...+Рn,де Р1,Р2, Рn імовірності появи незалежних подій.Приклад:кидання двох монет, поява орла чи решки внаслідок киданя однієї монети не залежить від результату кидання другої монети.Потрібно додати що якщо події незалежні то умовна імовірність події дорівнює її безумовнії імовірності.
16. Записати формули: а) повної імовірності; б) Байеса. Пояснити зміст позначень. Навести приклади.
Ймовірність події А, яка може наступити лише при появі В1, В2..Вn, що створюють повну групу подій дорівнюють сумі добутків ймовірностей кожної з подій на відповідну умову ймовірності події А: P (A) = P(B1) PB1(A) + P(B2) PB2(A) +…+ P (Bn) PBn(A)-(повна ймовірність)
P(B1+B2 +…+Bn)=1-створюють повну групу подій.
Формула Байеса дозволяєопочнювати ймовірність можливості появи тієї чи іншої події, при умові, що вона вже сталася.
Нахай подія А може наступити лише при умові появи події з несумісних подій або гіпотез В1, В2..Вn, що створюють повну групу подій. Якщо подія А вже наступила, то ймовірності гіпотез можуть бути переоціненими за формулою Байеса: PA(Bi)=P(Bi)PBi(A)/(P(B)PB1(A)+P(B2)PB2(A)+…+P(Bn)PBn(A)) або PA(Bi)=P(Bi)PBi(A)/ P (A).