 
        
        - •Тема 2. Схема незалежних випробувань
- •Тема 3. Випадкові величина та числові характеристики випадкових величин
- •Тема 4. Закони розподілу випадкових величин
- •Тема 5. Первинне опрацювання статистичних даних і.
- •Тема 6. Оцінювання параметрів розподілу
- •Тема 7. Перевірка статистичних гіпотез
- •Тема 8. Елементи теорії кореляції і регресії
- •Тема 9. Елементи дисперсійного аналізу
| 
 | Вірогідною | Випадковою | Неможливою | Сумісною | 
| 
 | 1 | 2 | 
 | 
 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 
			 | 
			 | 
			 | 
			 | 
| 
 | 
 0 | 
 0,5 | 
 0,08 | 
 1 | 
| 
 | незалежні | залежні | неможливі | вірогідні | 
| 
 | 0 | 1 | -1 | 
 | 
| 
 | 
 1 | 
 -1 | 
 0 | 
 ∞ | 
| 
 | 
 Незалежні | 
 Залежні | 
 Сумісні | 
 Несумісні | 
| 
 | Сумісні | Несумісні | Вірогідні | неможливі | 
| 
 | 2 | 3 | 1 | 6 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 
			 | 
			 | 
			 | 
 
			 | 
| 
 | 6 | 1 | 
			 | 0 | 
| 
 | 
 
 0,15 | 
 
 1,5 | 
 
 0,56 | 
 
 0,75 | 
| 
 | Поява події А впливає на ймовірність появи події В | Поява однієї з них не впливає на ймовірність появи іншої події | Поява
			події А впливає на ймовірність
			протилежної події 
			 | Поява
			події В впливає на ймовірність події
						 | 
| 
 | поява події А впливає на ймовірність появи події В | поява однієї з них не впливає на ймовірність появи іншої події | поява
			події А впливає на ймовірність
			протилежної події 
			 | поява
			події В впливає на ймовірність події
						 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 0 | 1 | -1 | 
 | 
| 
 | 0 | 1 | -1 | 
 | 
| 
 | до залежних | до вірогідних | до неможливих | до незалежних | 
| 
 | Настає з одночасним настанням події А і В | Настає з настанням події А | Настає з настанням події В | Настає з настанням події А і ненастанням події В | 
| 
 | настає тільки з однієї події | не настає з одної події | настає з одночасним настанням обох події | є неможливою подією | 
| 
 | 
 
 Незалежні | 
 
 Залежні | 
 
 Сумісні | 
 
 Несумісні | 
| 
 
 | 1 | -1 | 
			 | 
			 | 
| 
 | 
 
 Сумісні | 
 
 Несумісні | 
 
 Залежні | 
 
 Незалежні | 
| 
 | 
 4 | 
 6 | 
 8 | 
 12 | 
| 
 | 19 | 5 | 3 | 1 | 
| 
 | 
 12 | 
 16 | 
 4 | 
 24 | 
| 
 | 
 1, 5, 11 | 
 5, 10 | 
 5 | 
 10 | 
| 
 | 
 
			 | 
 
			 | 
 
			 | 
 
			 | 
| 
 | 
 7 | 
 4, 9 | 
 2, 6 | 
 6 | 
| 
 | 0 | 
 | 
 | 1 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 
 
 0,92 | 
 
 0,81 | 
 
 0,2 | 
 
 0,1 | 
| 
 | якщо її не можна розкласти на елементарні події | якщо її можна розкласти на елементарні події | якщо вона є вірогідною | якщо вона є неможливою | 
| 
 | Поява події А впливає на ймовірність появи події В | Поява однієї з них не впливає на ймовірність появи іншої події | Поява
			події А впливає на ймовірність
			протилежної події 
			 | Поява
			події В впливає на ймовірність події
						 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | коли вони невідомі | коли їх можна перелічити | коли відомі, але не всі | коли відомий хоча б один елемент | 
| 
 | 1,2,4,6 | 1,3,6 | 4,6 | 3,6 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 
 
 2 | 
 
 4 | 
 
 6 | 
 
 8 
 | 
| 
 | 
 гг, цц, гц, цг | 
 гг, гг, цц, цц | 
 гц, гц, цг, цг | 
 ц, г, г, ц | 
| 
 | неможлива | незалежна | випадкова | вірогідна | 
| 
 | 
 
			 | 
 
			 | 
 
			 | 
 
			 | 
| 
 | 0 | 5 | 1 | 0,2 | 
| 
 | 8 | 6 | 4 | 3 | 
| 
 | 0 | 1 | 3 | 0,3 | 
| 
 | 2 | 4 | 8 | 16 | 
| 
 | 
 цггц, ццгц | 
 цццц, цццг, ццгц | 
 цгцг, ццгг, цггц | 
 гггг, гггц, ггцг, цггг | 
| 
 | залежна | неможлива | вірогідна | випадкова | 
| 
 | 1 | 
			 | 
			 | 
			 | 
| 
 | 
 Сумісні | 
 Несумісні | 
 Залежні | 
 Незалежні | 
| 
 | 
 2, 4 | 
 3, 6 | 
 2, 3, 4, 6 | 
 2, 4, 6 | 
| 
 | 
 1 | 
 0,5 | 
 0,1 | 
 0,001 | 
| 
 | кількісної ознаки | якісної ознаки | функції розподілу | щільності розподілу | 
| 
 | кількісної ознаки | якісної ознаки | функції розподілу | щільності розподілу | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 
 
 
 Ні | 
 
 
 Так | 
 
 
 Утворюють при певних умовах | 
 
 Для позитивного твердження недостатньо даних | 
| 
 | 
 0,1 | 
 0,2 | 
 0,3 | 
 0,4 | 
| 
 | Настає з одночасним настанням події А і В | Настає з настанням події А і одночасним ненастанням події В | Настає з настанням події В і ненастанням події А | Настає з ненастанням одночасно і події А і події В | 
| 
 | сумісна | випадкова | неможлива | вірогідна | 
| 
 | 10 | 2 | 1 | 8 | 
| 
 | 1 | 2 |  
			 | 
 | 
| 
 | Не може | Може, якщо х вимірюється в метрах | Може в окремих випадках | Не може коли ймовірність дорівнює нулю | 
| 
 | Математичним сподіванням | Дисперсію | Ймовірністю події | Коефіцієнтом кореляції | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 0 | -1 | 1 | ∞ | 
| 
 | 
			 | 
			 | 
			 | 
			 
			 
 | 
| 
 
 | 
			 | А | 
			 | 
			 | 
| 
 
 | А | 
			 | 
			 
			 | 
			 | 
| 
 | 
			 | 
			 | 
			 | 
			 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | ймовірність події В при умові, що здійснилась подія А | ймовірність події А при умові, що здійснилась подія В | ймовірність події А | ймовірність події В | 
| 
 | 
 рівними | 
 протилежними | 
 однаковими | 
 подібними | 
| 
 | 
			 | 
			 | 
			 
			 | 
			 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 
 
			 
 | 
 
			 | 
 
			 | 
 
			 
			 | 
| 
 | 
 | P(A/B)= | P(A/B)= | P(A/B)= | 
| 
 | 
 1 | 
 2 | 
 3 | 
 4 | 
| 
 | неперервний обмежений | дискретний необмежений | неперервний | дискретний обмежений | 
| 
 
 | залежними | незалежними | вірогідними | неможливими | 
| 
 | Сумісними | Несумісними | Залежними | Незалежними | 
| 
 | Сумісними | Несумісними | Залежними | Незалежними | 
| 
 | Сумісні | Залежні | Незалежні | несумісні | 
| 
 | Сумісні | Несумісні | Залежні | Незалежні | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 
 0 | 
 1 | 
 -1 | 
 ∞ | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 
			 | 
			 | 
			 | 
			 | 
| 
 | безумовною | умовною | геометричною | статистичною | 
| 
 | сумісні | не сумісні | залежні | незалежні | 
| 
 | найменшою | вірогідною | неперервною | дискретною | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | Сумісні | Несумісні | Залежні | Незалежні | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
Тема 2. Схема незалежних випробувань
| 
 | 
 | (-∞,∞) | [-1, 1] | [-3, 4] | [-4, 4] | 
|---|---|---|---|---|---|
| 
 | З’явилась рівно n разів в m незалежних випробуваннях | З’явилась рівно m разів в n незалежних випробуваннях | З’явилась m разів і не з’явилась n-m разів в m незалежних випробуваннях | З’явилась n+1 раз в m незалежних випробуваннях | |
| 
 | 
 | 
				 
				 | 
				 | 
				 | 
				 | 
| 
 | 
 | незалежні випробування за схемою Бернуллі | залежні сумісні випробування | залежні несумісні випробування Бернуллі | Попарно сумісні випробування Бернуллі | 
| 
 | Якщо кожне випробування має два несумісні наслідки зі змінними ймовірностями рі і qі | Якщо кожне випробування має два сумісні наслідки | Якщо кожне випробування має лише два несумісні наслідки зі сталими ймовірностями р і q | Якщо кожне випробування має лише один наслідок з ймовірністю Р = 1 | |
| 
 | 
 | 
				 | 
				 | 
				 | 
				 | 
| 
 | 
 | Бернуллі | Муавра-Лапласа | Пуассона | Лапласа | 
Тема 3. Випадкові величина та числові характеристики випадкових величин
| 
 | Величина набуває лише значення 10 | Величина набуває того чи іншого скінченого числового значення з певною ймовірністю | Величина є множиною можливих значень, яка незчисленна | Величина набуває того чи іншого можливого числового значення | 
| 
 | 
 незалежні | 
 залежні | 
 сумісні | 
 несумісні | 
| 
 | 
 у вигляді формули | 
 у вигляді таблиці | 
 у вигляді графіка | 
 у вигляді діаграми 
 
 | 
| 
 | м2 | м | м-1 | кг. | 
| 
 | Кг. | (кг)2 | (кг)-1 | М2 | 
| 
 | 
 
 0 | 
 
 1 | 
 
 -1 | 
 
 2 | 
| 
 | 
 
 0 | 
 
 1 | 
 
 2 | 
 
 3 | 
| 
 | 
 1,5 | 
 1 | 
 0 | 
 -1,5 | 
| 
 | 
 неможливі | 
 вірогідні | 
 незалежні | 
 залежні | 
| 
 | математичне сподівання відхилення випадкової величини | математичне сподівання квадрата відхилення випадкової величини від його математичного сподівання | різниця відхилень випадкової величини | інша відповідь | 
| 
 | нулю | одиниці | нескінченності | будь-якому числу | 
| 
 | 
 0 | 
 1 | 
 -1 | 
 ∞ | 
| 
 | для вірогідних подій | для неможливих подій | для малоймовірних подій | для складеної події | 
| 
 | 
 сумісні | 
 несумісні | 
 залежні | 
 незалежні | 
| 
 | якщо експеримент відбувається не за схемою Бернуллі | якщо простір елемент. подій містить для одного експерименту три несумісних події | якщо кожний експеримент має лише дві несумісні події | якщо у кожному експерименті випадкова подія є неможливою | 
| 
 | 
 
 0,1 | 
 
 0,2 | 
 
 0,3 | 
 
 0,4 | 
| 
 | 
 0,1 | 
 0,2 | 
 0,3 | 
 0,4 | 
| 
 | випадковими величинами | ймовірностями випадкових величин | значенням випадкової величини | можливими значеннями випадкової величини та їх ймовірностями | 
| 
 | 
 класичною | 
 геометричною | 
 безумовною | 
 умовною | 
| 
 | 
 залежною | 
 незалежною | 
 вірогідною | 
 неможливою | 
| 
 | 
 залежною 
 | 
 неможливою | 
 випадковою | 
 вірогідною | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | яка з’явилась рівно n-разів в m-випробовуван-нях | з’явилась рівно m-разів в n-випробовуваннях | з’явилась n-m разів | з’явилась n+1 раз в n-випробовуваннях | 
| 
 | 
			 | 
			 | 
			 | 
			 | 
| 
 | Величина набуває лише значення 10 | Величина набуває того чи іншого скінченого числового значення з певною ймовірністю | Величина є множиною можливих значень, яка незчисленна | Величина набуває того чи іншого можливого числового значення | 
| 
 | 
 
			 | 
 
			 | 
 
			 | 
			 | 
| 
 | 
 не можна | 
 можна | 
 можна умовно назвати | 
 ваша відповідь | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 
 дискретною | 
 неперервною | 
 елементарною | 
 складеною | 
| 
 | нульове значення ймовірності | середня ймовірність появи | мінімально ймовірність появи | найбільша ймовірність появи | 
| 
 | 
 
 0 | 
 
 1 | 
 
 ∞ | 
 
 -∞ | 
| 
 | 
 0,4 | 
 0,3 | 
 0,2 | 
 0,1 | 
| 
 | залежні | незалежні | сумісні | несумісні | 
| 
 | 
 0 | 
 10 | 
 8 | 
 1 | 
| 
 | 
 1 | 
 2 | 
 3 
 | 
 4 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | модою випадкової величини | медіаною випадкової величини | математичним сподіванням | корінь квадратний з дисперсії | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 
 дискретну | 
 неперервну | 
 елементарну | 
 складену | 
| 
 | 
 рівно n-раз | 
 рівно m-раз | 
 не більше m-разів | 
 не більше n -разів | 
| 
 | 
 0,4 | 
 0,5 | 
 0,6 | 
 0,7 | 
| 
 | може | не може | даних недостатньо | інша відповідь | 
| 
 | не може | може | можне, якщо подія А вірогідна | може, якщо подія А неможлива | 
| 
 | 1 | 0,5 | -1 | 0 | 
| 
 | збільшення випадкової величини | значення випадкової величини | міру розсіювання випадкової величини | зменшення випадкової величини | 
| 
 | Найбільша частота ознаки | Значення ознаки з найбільшою частотою | Значення ознаки з найменшою частотою | Серединне значення ознаки | 
| 
 | Ймовірність
			обчислення середньої  вибіркової 
			 | Ймовірність, з якою обчислюється вибіркова дисперсія S2 | Ймовірність, з якою довірчий інтервал покриває оцінюваний параметр генеральної сукупності | Ймовірність того, що подія А здійсниться | 
| 
 | квадрат відхилення випадкової величини | відхилення випадкової величини | центр розсіювання випадкової величини | асиметрію випадкової величини | 
| 
 | Задати послідовність всіх можливих значень випадкової величини х та відповідні їм ймовірності | Задати деякі можливі значення випадкової величини х та відповідні їм ймовірності | Задати всі можливі значення випадкової величини х | Задати ймовірності випадкової величини х | 
| 
 | 
 Пуасонівський | 
 Експоненціальний | 
 Нормальний | 
 Стьюдента | 
| 
 | 
			 | 
			 | 
			 | 
			 | 
| 
 | Такого розподілу не буває. | Розподіл, який немає моди | Розподіл з двома модами | Розподіл з однією модою | 
| 
 | 
 
 
			 | 
 
 
			 | 
 
 
			 | 
 
 
			 | 
| 
 | сумісними | попарно-несумісними | залежними | вірогідними | 
| 
 | 
 залежною 
 | 
 незалежною | 
 неможливою | 
 вірогідною | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 1 | -1 | 0 | 0,5 | 











 ?
?



 ;
;
								 .Чому
				дорівнює умовна ймовірність
.Чому
				дорівнює умовна ймовірність 
				 ?
? .
				Які ці події?
.
				Які ці події? )
				= ?
)
				= ?
 ,
,
								













 Ø
Ø Ø
Ø
 Ø
Ø

 ?
? ,
				яка внаслідок експерименту:
,
				яка внаслідок експерименту: .
				Чому дорівнює їх добуток
.
				Чому дорівнює їх добуток 
				 ?
?

 .
				Навмання беруть одне число. Скільки
				елементів (чисел) буде вміщувати подія
				А, яка означає, що з'явиться число,
				кратне 5?
.
				Навмання беруть одне число. Скільки
				елементів (чисел) буде вміщувати подія
				А, яка означає, що з'явиться число,
				кратне 5?



 ?
?

 дорівнює
дорівнює





 Ø
Ø Ø
Ø
 Ø
Ø



 .
				Її елементи навмання розставляють у
				рядок. Яка ймовірність випадкової
				події А, яка полягає в тому, що ця
				множина буде зростаючою послідовністю?
.
				Її елементи навмання розставляють у
				рядок. Яка ймовірність випадкової
				події А, яка полягає в тому, що ця
				множина буде зростаючою послідовністю?










 і
				і -
				випадкові події, які означають, що
				перший і другий студенти складуть
				екзамен з математики. Події
-
				випадкові події, які означають, що
				перший і другий студенти складуть
				екзамен з математики. Події 
				 і
				і -
				що не складуть. Які події
-
				що не складуть. Які події 
				 і
				і ?
? незалежних випробуваннях хоча б один
				раз визначається
				незалежних випробуваннях хоча б один
				раз визначається



 ,
,
								 ,
				…
,
				… .Чи
				утворюють події
.Чи
				утворюють події 
				 повну
				групу
повну
				групу 
				 ?
?





 ,
				де
,
				де 
				 – гіпотези у формулі повної ймовірності?
				– гіпотези у формулі повної ймовірності? ,
				якщо А і В є незалежними?
,
				якщо А і В є незалежними?



 ?
?


 ?
?


 і порожньої множини
				і порожньої множини 
				 ,
				тобто
,
				тобто 
				 ?
?



 ?
?



 ?
? 
				
				







 
				
				







 ?
? ?
? ?
? ?
? ?
?



 утворюють повну групу, то
				утворюють повну групу, то 
				
 є
				несумісними попарно, то
є
				несумісними попарно, то



 попарно
				несумісні, то яка формула буде
				справедливою?
попарно
				несумісні, то яка формула буде
				справедливою?



 В)
				= Р(А) + Р(В) – Р(А
В)
				= Р(А) + Р(В) – Р(А В),
				то події А і В є:
В),
				то події А і В є: В)
				дорівнює:
В)
				дорівнює:



 дорівнює
дорівнює



 дорівнює
дорівнює
				
				



 і
і
								 ?
? В)
				дорівнює
В)
				дорівнює 
				



 є
				незалежними, то Р
є
				незалежними, то Р дорівнює
дорівнює



 можна обчислити ймовірність події
					А, яка
					можна обчислити ймовірність події
					А, яка до
					до 
					 раз?
					раз?







 за умови np – const. за якою формулою
					обчислюється ймовірність появи
					випадкової події m-раз?
					за умови np – const. за якою формулою
					обчислюється ймовірність появи
					випадкової події m-раз? 
					 цієї
				величини?
цієї
				величини? цієї
				величини?
цієї
				величини? . Чому вона дорівнює?
				. Чому вона дорівнює? .
				Навмання з неї беруть одне число. Яка
				ймовірність того, що воно виявиться
				кратне 5 або 7?
.
				Навмання з неї беруть одне число. Яка
				ймовірність того, що воно виявиться
				кратне 5 або 7? .
				Навмання з неї беруть одне число. Яка
				ймовірність того, що це число виявиться
				кратним 5?
.
				Навмання з неї беруть одне число. Яка
				ймовірність того, що це число виявиться
				кратним 5? .
				Якою буде подія А, якщо m=0?
.
				Якою буде подія А, якщо m=0? .
				Якою буде подія А, якщо m=n?
.
				Якою буде подія А, якщо m=n? обчислюється за формулою:
				обчислюється за формулою: 
				 ,
				де f(х)
				є щільність ймовірності випадкової
				величини Х. Чому дорівнює ця ймовірність?
,
				де f(х)
				є щільність ймовірності випадкової
				величини Х. Чому дорівнює ця ймовірність?



 дорівнює: Тут F(х)
				– функція розподілу.
				дорівнює: Тут F(х)
				– функція розподілу.



 ?
? ?
?



 .
.
 
				
				












 -
				щільність ймовірностей випадкової
				величини Х, яка визначена на
				проміжку [a,b].
				Чому дорівнює
-
				щільність ймовірностей випадкової
				величини Х, яка визначена на
				проміжку [a,b].
				Чому дорівнює 
				 ?
? визначається
визначається
				
				







 ?
? ?
?
 для неперервних випадкових величин?
				для неперервних випадкових величин?



 та інтегральна функція розподілу
				ймовірностей
				та інтегральна функція розподілу
				ймовірностей 
				 неперервних випадкових величин?
				неперервних випадкових величин?



 ,
				то умова нормування має вигляд:
,
				то умова нормування має вигляд:


