- •1.Случайные события. Действия над событиями.
- •2.Классическое определение вероятности и ее свойства.
- •3.Аксиоматическое определение вероятности.
- •4. Формулы комбинаторики. Гипергеометрическое распределение.
- •5. Условная вероятность. Независимость событий.
- •6. Формула полной вероятности. Формула Байеса.
- •7. Схема независимых испытаний Бернулли.
- •8. Предельные теоремы в схеме Бернулли.
- •9. Функция распределения вероятностей и её свойства.
- •10. Плотность распределения вероятностей и её свойства.
- •11. Математическое ожидание и его свойства.
- •12. Дисперсия и ее свойства.
- •13. Коэффициент корреляции и ковариация.
- •14. Моменты
- •15. Основные дискретные распределения случайных величин.
- •16. Равномерное и показательное распределение.
- •17. Нормальное распределение.
- •18. Двумерная функция распределения и ее свойства.
- •19. Двумерная плотность вероятности и ее свойства.
- •20. Независимость случайных величин
- •21. Условный закон распределения.
- •22. Неравенство Чебышева. Сходимость случайных последовательностей.
- •23.Теорема Чебышева. Теорема Бернулли.
- •24. Центральная предельная теорема.
- •25. Выборочный метод.
- •26. Эмпирическая функция распределения.
- •27. Гистограмма и полигон.
- •28. Числовые характеристики выборки.
- •29. Точечное оценивание.
- •30. Стандартная ошибка точечной оценки
- •32. Распределение , Стьюдента и Фишера.
- •33. Доверительные интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения при известном.
- •35 Проверка статистических гипотез.
- •36. Построение критической области.
- •37. Критерий согласия Пирсона.
- •38. Вычисление теоретических частот для нормального распределения.
- •40.Сравнение средних двух нормальных выборок.
- •41. Дисперсионный анализ.
- •42. Парная регрессия.
- •43. Парный коэффициент корреляции, его свойства.
- •44. Проверка гипотез о достоверности коэффициента корреляции.
1.Случайные события. Действия над событиями.
Пусть в рез-те испытания единственно возможно появление n несовместных равновероятных событий E1, E2,…, En. Такие события будем называть элементарными.
Понятие равновероятности явл-ся неопределяемым в теории вероятностей и считается интуитивно ясным. Напр., при подбрасывании монетки равновероятно выпадение любой стороны. Строгое понятие несовместности определим позже.
Несовместными будем считать события, появление кот-х искл-ет друг друга.
Множ-во элементарных событий относ-но произведенного испытания наз-ся пространством элементарных событий и обозначается (омега).
Случайным событием наз-ся любое множ-во элементарных событий.
Теория вероятности пользуется языком теории множеств. События - это множества, а действия над событиями – действия над множествами.
Случайные события обозн-ся большими латинскими буквами, а числа мал-ми латинскими буквами. Множества событий обозн-ся греческими буквами.
Дадим опред-ия действий над событиями.
1.Если при появлении события А происходит и событие B, то говорят, что событие А влечет за собой событие В и обозначают
2. Если АB и ВА, то говорят, что события А и В равновозможны и обозначают А=В.
3. Событие, сост-ее в том, что появится хотя бы одно из событий А или В наз-ют суммой событий и обозначается.
4. Событие, состоящее в том, что события А и В появятся одновременно, называется произведением событий и обозначается А∙В.
5. Событие, состоящее в том, что А произойдет, а В не произойдет, называется разностью: А-В.
6. Событие, состоящее в том, что А не произойдет, называется противоположным и обозначается .
7. События А и называются противоположными, если их одновременное появление невозможно и в сумме они дают пространство элементарных событий Ø, .
8. Событие называется достоверным, если оно с необходимостью (точно) происходит, и обозначается Ω (омега).
9. Событие называется невозможным, если оно не может произойти, и обозначается Ø.
10. События А и В называются несовместными, если их одновременное появление невозможно Ø.
11. События В1, ..., Вn образуют полную группу, если любые 2 из них одновременно появится не могут и в сумме они дают пространство элементарных событий: Ø, .
2.Классическое определение вероятности и ее свойства.
Классической вероятностью называется отношение числа несовместных равновероятных событий, составляющих А, к общему числу элементарных событий
Формула классической вероятности позволяет решать ограниченное число задач:
1) число элементарных событий конечно,
2) все элементарные события равновозможны.
Теория вероятности пользуется языком теории множеств. События - это множества, а действия над событиями – действия над множествами.
Свойства классической вероятности:
1. Для любого события А вероятность есть число неотрицательное: .
2. Вероятность достоверного события равна единице .
3. Теорема сложения: Если событие А можно разбить на 2 несовместных события В и С, то вероятность события А равна сумме вероятностей В и С
4. Вероятность противоположного события равна .
5. Вероятность невозможного события равна нулю P(Ø) = 0.
6. Если событие А влечет за собой событие В, то .
7. Для любого события А