
- •1.Понятие испытания. Простр-во элементарных событий.
- •3.Классическое определение вероятности.
- •4. Относительная частота. Устойчивость относительной частоты.
- •5.Статистическая вероятность.
- •6.Геометрическая вер.
- •7.Вычисление вер. С использованием комбинаторных схем
- •8.Понятие об алгебре событий
- •9.Аксиомы Колмогорова
- •10.Понятие вероятностного пространства
- •13.Условная вер.. Теорема умножения вер..
- •14.Независимые события. Теорема умножения для независимых событий.
- •15.Вер. Появления хотя бы одного события
- •16.Формула полной вероятности
- •17.Формула Байеса
- •18.Формула Бернулли
- •19.Наивероятнейшее число появления событий в последовательности независимых испытаний
- •20.Формула Пуассона
- •21.Функция Лапласа.
- •22.Понятие случайной вел-ны. Дискретные и непрерывные случ. Вел-ны.
- •23.Ряд распр. Дискретной случайной вел-ны
- •24.Функция распр. Св и ее свойства
- •25. Плотность распр. Вер. Непрерывной св и ее св-ва.
- •26. Вер. Попадания св в заданный интервал.
- •27. Мат. Ожидание дсв и нсв. Св-ва мат. Ожидания.
- •32. Гипергеометрическое распр.
- •30.Начальные и центральные моменты случ. Величин.
- •31. Биномиальный закон распределения.
- •33. Закон Пуассона
- •37. Показательное распределение.
- •39. Закон распределения линейной ф-ции от аргумента, подчиненного нормальному закону.
- •38. Закон распределения монотонной ф-ции одного случайного аргумента.
- •40. Закон распределения ф-ции двух св.
- •41. Понятие закона больших чисел.
- •42. Неравенство Чебышева.
- •44. Понятие центральной предельной теоремы.
- •45. Понятие о теореме Ляпунова.
- •46. Генеральная совокупность и выборка. Выборочное распределение.
- •43. Теорема Чебышева.
- •47. Вариационный ряд, его хар-ки. Гистограмма. Полигон.
- •48. Эмпирическая ф-ция распределения и ее св-ва.
- •49. Числовые хар-ки выборочного распр.: выборочное среднее, выборочная дисперсия, медиана, ассиметрия, эксцесс, выборочные моменты.
- •51. Интервальные оценки параметров распр.. Доверительный интервал.
- •53. Описание гипотез. Простые и сложные гипотезы. Нулевая и конкурирующая гипотезы.
- •54. Критерии проверки статистических гипотез.
- •55. Уровень значимости и мощность критерия. Ошибки первого и второго рода.
55. Уровень значимости и мощность критерия. Ошибки первого и второго рода.
Проверяя
гипотезы (Г.) с помощью стат. критерия,
может возникнуть одна из четырех
ситуаций: 1) Г. H0
истинна (и поэтому H1
– ложна) и предпринимается действие А;
2) Г. H1
истинна (и поэтому H0
– ложна) и предпринимается действие А;
3) ) Г. H0
истинна (и поэтому H1
– ложна) и предпринимается действие В;
4) Г. H1
истинна (и поэтому H0
– ложна) и предпринимается действие В.
В ситуациях 2 и 3 получается ошибка.
Существует 2 типа ошибок. Ошибка, состоящая
в принятии Г. H0,
когда она ложна (ошибка второго рода),
качественно отличается от ошибки,
состоящей в отвержении H0,
когда она истинна (ошибка первого рода).
При этом числа αi
= αi(δ)
= Pi(δ(X)≠
Hi),
характеризующие вер. отвержения Г. Hi,
когда она верна, называют вер-ми ошибок
(i+1)-го рода критерия δ.
Набором
вер. αi(δ)
ошибочных
решений хар-ся кач-вом критерия δ.
Правильное
решение также может быть принято двумя
способами (ситуации 1 и 4): когда Г. H0
принимается, ибо она верна, и когда Г.
H0
отвергается, ибо она ложна. В ситуации
1 не совершается ошибка первого рода, в
ситуации 4 – второго рода. Уровень
значимости критерия не меняет степени
риска, связанного с возможностью ошибки
второго рода, т.е. с принятием неверной
Г.. И при данном уровне значимости можно
по-разному определить критическую
область. Как правило, ее определяют так,
чтобы мощность критерия 1 – α1(δ)
была
возможно большей: P (X]
x1;
x2[|H1)
= max. Мощностью критерия δ
называется
вер. 1 – α1(δ)
несовершения
ошибки второго рода. Чем больше мощность
критерия, тем меньше вер. принятия
неверной Г.
????Вер.
отклонения относит. частоты от постоян.
вер. в независим. испытаниях. Будем
считать, что производится n
независ. испытаний, в кажд. из кот. вер.
появл. соб. А постоянна и равна p.
Найдем вер. того, что отклонение относит.
частоты
от постоян вер. p
по абсолютн. величине не превышает
задан. числа
,
т.е. найдем вер. осуществления нер-ва:
.
Заменим дан. нер-во на равносильн. ему
нер-во
;
.
Умножим последн. нер-во на
,
получим
.
Воспользуемся интегральн. теоремой
Лапл. Положим
,а
,
тогда имеем вер. того, что P(
)
.
Окончательно получаем