- •Вопрос 2. Аксиоматическое определение вероятности. Классическое, статистическое, геометрическое определение вероятности события.
- •Вопрос 3. Свойства вероятности. Теоремы сложения и умножения вероятностей. Независимые события. Условная вероятность. Вероятность наступления хотя бы одного из событий.
- •Вопрос 4. Формула полной вероятности. Формула Байеса (вероятности гипотез).
- •Вопрос 5. Повторные независимые испытания. Формула Бернулли. Полиномиальная формула. Наивероятнейшее число появлений события в независимых испытаниях.
- •Вопрос 7. Применение интегральной теоремы Муавра-Лапласса. Отклонение относительной частоты от постоянной вероятности в независимых испытаниях.
- •Вопрос 8. Дискретные случайные величины (дсв). Закон распределения вероятностей дсв. Многоугольник распределения. Функция распределения дсв. Основные законы распределения дсв (6 законов).
- •Вопрос 9. Числовые характеристики дсв. Основные законы распределения дсв. Числовые характеристики для основных законов.
- •Вопрос 12. Числовые характеристики нсв.
- •Вопрос 13. Равномерный закон распределения нсв. Интегральная и дифференциальная функции и их графики. Числовые характеристики. Вероятность попадания в заданный интервал.
- •Вопрос 14. Показательный закон распределения нсв. Интегральная и дифференциальная функции и их графики. Числовые характеристики. Вероятность попадания в заданный интервал.
- •Вопрос 16. Закон распределения функции от случайной величины. Нахождение плотности вероятности, математического ожидания, дисперсии.
- •Вопрос 17. Система двух случайных величин. Закон распределения двумерной дсв. Законы распределения составляющих. Условные законы распределения составляющих двумерной дсв.
- •Вопрос 18. Двумерная нсв. Интегральная функция. Дифференциальная функция и условная дифференциальная функция. Вероятность попадания в область.
- •Вопрос 20. Специальные законы распределения.Χ2 - распределение Пирсона. T – распределение Стьюдента. F – распределение Фишера-Снекедора.
Вопрос 18. Двумерная нсв. Интегральная функция. Дифференциальная функция и условная дифференциальная функция. Вероятность попадания в область.
Двумерная случайная величина называется непрерывной случайной величиной, если пространством ее элементарных событий является плоскость, либо область плоскости, либо область конечной ненулевой плоскости. Очевидно что X и Y являются одномерными непрерывными случайными величинами
Вопрос 20. Специальные законы распределения.Χ2 - распределение Пирсона. T – распределение Стьюдента. F – распределение Фишера-Снекедора.
χ2 -
распределение Пирсона: Пусть χ1,
χ2,…,
одинаково распределенные по нормальному
закону величины. Это взаимонезависимые
случайные величины, M(xi)=0,
D(xi)=1,
тогда
,
(случайная величина χ с n
степенями свободы),
,
Г(х) – гамма функция Эйлера,
.
Квантильно
отвечающий
заданному уровню значимости α, называет
значение
.
t
– распределение Стьюдента: Пусть
х1,х2,…,хk – независимые
нормально распределенные случайные
величины, M(xi)=0,
D(xi)=1,
- дробь Стьюдента. Дифференциальная
функция случайной величины с k
степенями свободы имеет вид:
F
– распределение Фишера-Снекедора:
распределение, заданное функцией
плотности
;
x > 0, где Γ(x) — гамма-функция;
параметры m и n называются числами
степеней свободы. Если X1,. .
., Xm; Y1, . . ., Yn
— независимые случайные величины,
распределенные по нормальному закону,
с параметрами (0, σ), то величина
распределена
по закону Фишера. Математическое
ожидание
для
n > 2. Дисперсия
случайной величины
для
n> 4
Билет 22. Варианты. Размах вариации. Частоты, относительные частоты. Дискретный и интервальный вариационные ряды. Полигон частот и относительных частот. Гистограмма частот и относительных частот.
Число элементов в группе называется частотой варианта.
Размахом вариации называется w=xmax-xmin.
Относительно
частотой варианта называется
Последовательность вариантов, расположенных в возрастающем порядке называется вариационным рядом.
Дискретным вариационным рядом называется ранжированная последовательность варианта с соответствующими частотами.
Интервальным вариационным рядом называется ряд, для построения которого промежуток изменения признака разбивается на ряд отдельных интервалов и подсчитывается количество значений величины в каждом из них.
Полигоном частот называется ломанная, отрезки которой соединяют точки (x1,n1)(x2,n2)…(xk,nk), где xk-вариант, а nk-частоты.
Полигоном относит частот называют ломанную, отрезки которой соединяют точки (x1,р1)(x2,р2)…(xk,рk), где xk-вариант, а рk- относительные частоты.
При непрерывном распределении строят гистограмму.
Гистограмма частот – ступенчатая фигура, состоящая из прямоугольников, основаниями которой служат частичные интервалы длины h, а высоты ni\h
Гистограмма относительных частот - ступенчатая фигура, состоящая из прямоугольников, основаниями которой служат частичные интервалы длины h, а высоты wi\h
