
- •6. Случайная величина: определение, виды случайных величин, способы задания. Функция распределения вероятностей случайной величины (определение и свойства).
- •7. Плотность распределения непрерывной случайной величины (определение и свойства). Отыскание функции распределения непрерывной случайной величины по известной плотности распределения.
- •8. Математическое ожидание случайной величины (определение и свойства).
- •9. Отклонение случайной величины (определение и свойства).
- •10. Дисперсия случайной величины (определение и свойства). Среднеквадратическое отклонение случайной величины (определение и свойства).
- •11. Распределение Бернулли (определение, закон распределения, функция распределения, график функции распределения, числовые характеристики).
- •12. Геометрическое распределение (определение, закон распределения, функция распределения, график функции распределения, числовые характеристики).
- •13. Биномиальное распределение (определение, закон распределения, график функции распределения, числовые характеристики).
- •14. Распределение Пуассона (определение, закон распределения (с выводом), функция распределения, график функции распределения, числовые характеристики).
- •16. Показательное (экспоненциальное) распределение (определение, плотность распределения, функция распределения, графики плотности и функции распределения, числовые характеристики).
- •20. Условные функция и плотность распределения. Зависимые и независимые случайные величины.
- •21. Числовые характеристики зависимости (ковариация, коэффициент корреляции – определение и свойства). Ковариационная матрица. Некоррелированные случайные величины.
- •22. Двумерное нормальное распределение. Вероятность попадания в эллипс равной вероятности.
- •23. Предельные теоремы теории вероятностей.
- •Неравенство Чебышева
- •Теорема Бернулли
- •Теорема Ляпунова
- •25. Цепь Маркова. Матрица вероятностей переходов. Однородная цепь Маркова. Предельные вероятности состояний. Марковский процесс с дискретными состояниями и непрерывным временем.
- •26. Генеральная и выборочная совокупности. Повторная и бесповторная выборки. Репрезентативная выборка. Способы отбора.
- •27. Статистическое распределение выборки. Полигон и гистограмма. Эмпирическая функция распределения и её свойства.
- •28. Несмещенные, эффективные и состоятельные оценки. Генеральная и выборочная средние.
- •29. Генеральная и выборочная дисперсии. Формула для вычисления дисперсии. Оценка генеральной дисперсии по исправленной выборочной.
11. Распределение Бернулли (определение, закон распределения, функция распределения, график функции распределения, числовые характеристики).
Распределение Бернулли
Производится один опыт (или наблюдение), в котором может произойти или не произойти событие А. Вероятность того, что событие А произойдет, равна числу p. Один такой опыт, в котором возможны лишь два исхода («успех» и «неудача»), называют испытанием Бернулли.
Пусть случайная величина X характеризует появление события А в данном опыте, то есть
Тогда
p{X = 1} = p(A)
= p; p{X
= 0} = p(
)
= 1 – p = q.
Говорят, что случайная величина X
распределена по Бернулли. Функция
распределения такой величины имеет вид
(16)
Такая величина может возникнуть, например, при бросании монеты (событие А – выпадение орла, р(А) = 0,5, р( ) = 0,5), при бросании игральной кости (событие А - выпадение пяти очков, р(А) = 1/6, р( ) = 5/6).
Запишем ряд распределения и найдём числовые характеристики распределения Бернулли:
X |
1 |
0 |
p |
p |
1-p |
-
(17)
12. Геометрическое распределение (определение, закон распределения, функция распределения, график функции распределения, числовые характеристики).
Рассматривается последовательность испытаний, в каждом из которых может произойти событие А с вероятностью р. Опыты проводятся до первого появления события А.
Случайная величина Х – число опытов до наступления первого успеха – может принимать значения 0, 1, 2, … , k, … , при этом
X |
0 |
1 |
2 |
3 |
… |
k |
… |
P |
p |
pq |
|
|
… |
|
… |
Говорят, что случайная величина Х имеет геометрическое распределение с параметром р, так как вероятности р, pq, , … , , … образуют убывающую геометрическую прогрессию со знаменателем q.
-
(24)
13. Биномиальное распределение (определение, закон распределения, график функции распределения, числовые характеристики).
Пусть производится n независимых опытов, в каждом из которых может произойти (с вероятностью р) или не произойти (с вероятностью 1- р = q) некоторое событие А, то есть производится n независимых испытаний Бернулли. Повторные независимые испытания Бернулли называют схемой Бернулли.
Рассмотрим
случайную величину Х, равную числу
«успехов» в схеме Бернулли. Очевидно,
событие А в n испытаниях может либо не
появиться, либо появиться один раз, либо
два раза, … , либо n раз. Таким образом,
возможные значения Х таковы:
Вероятности этих возможных значений
определяются формулой Бернулли:
,
где k = 0, 1, 2, … , n.
Формула является аналитическим выражением биномиального распределения. Другими словами, биномиальным называют распределение вероятностей, определяемое формулой Бернулли.
Запишем биномиальный закон в виде таблицы:
Х |
0 |
1 |
2 |
… |
k |
… |
n - 1 |
n |
Р |
|
|
|
… |
|
… |
|
|
Функция распределения случайной величины Х, подчиняющейся биномиальному закону, имеет вид: