- •Классическое определение вероятности.
- •2 Основные правила и формулы комбинаторики: перестановки, размещения, сочетания.
- •Выборки элементов с повторениями
- •3 Случайные события и алгебра событий. Непосредственное вычисление вероятностей
- •4 Основные теоремы теории вероятностей.
- •Случайные величины (дискретные и непрерывные). Закон распределения дискретной случайной величины.
- •Пространство элементарных событий
- •Алгебра событий
- •Вероятность
- •Определение случайной величины
- •Классификация
- •Методы описания
- •Функция распределения вероятностей случайной величины. Плотность распределения.
- •Законы равномерного и нормального распределений
- •Свойства
- •Моделирование нормальных случайных величин
- •Центральная предельная теорема
- •I b Законы равномерного распределений
- •II b Равномерный закон распределения.
- •Вероятность попадания в заданный интервал нормальной случайной величины
- •Числовые характеристики случайных величин.
- •10 Схема повторных испытаний. Формула Бернулли. Предельные теоремы в схеме Бернулли (Пуассона, Муавра-Лапласа).
- •Предмет и основные задачи математической статистики.
- •Классификация статистической информации.
- •Классификация статистических методов
- •Понятия “генеральная совокупность”, “выборочная совокупность” и “репрезентативная совокупность ”. Способы выбора из генеральной совокупности.
- •Статистическое распределение выборки. Эмпирическая функция распределения. Графическое изображение статистического распределения.
- •Числовые характеристики распределений: мода, медиана, среднее.
- •Числовые характеристики распределений: генеральная средняя и дисперсия; выборочная средняя и дисперсия.
- •1.2.Выборочная средняя.
- •1.3. Генеральная дисперсия.
- •1.4.Выборочная дисперсия.
- •Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Выборочное уравнение регрессии. Отыскание параметров выборочного уравнения прямой линии среднеквадратичной регрессии.
- •Элементы теории корреляции. Коэффициент корреляции Пирсона.
- •9 Элементы теории корреляции. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.
- •В каких случаях можно обойтись без ранжирования
- •10 Точечные оценки параметров распределенияи методы их нахождения. Метод моментов.
- •4.1. Точечная оценка параметров распределения
- •Преимущества и недостатки метода
- •11 Точечные оценки параметров распределения и методы их нахождения. Понятие о методе наименьших квадратов. Метод наименьших квадратов (расчёт коэффициентов)
- •Интервальные оценки. Построение доверительного интервала для оценки математического ожидания при известной дисперсии.
Выборки элементов с повторениями
В данных выборках допускается повторение элементов, что является достаточно естественным (например, в телефонных и автомобильных номерах возможно использование одной цифры несколько раз).
Число
размещений
из
элементов
по
с
повторениями обозначается
и
находится как
Число
перестановок
,
в которых 1-й элемент повторяется
раз,
2-й -
раз,
а
-й
-
раз,
находится следующим образом:
3 Случайные события и алгебра событий. Непосредственное вычисление вероятностей
Случа́йное собы́тие — подмножество множества исходов случайного эксперимента; при многократном повторении случайного эксперимента частота наступления события служит оценкой его вероятности.
Случайное
событие, которое никогда не реализуется
в результате случайного эксперимента,
называется невозможным
и обозначается символом
.
Случайное событие, которое всегда
реализуется в результате случайного
эксперимента, называется достоверным
и обозначается символом Ω
Математически
случайное событие —
подмножество
пространства
элементарных исходов
случайного
эксперимента;
элемент алгебры
или сигма-алгебры
событий
,
которая в свою очередь задаётся
аксиоматически и вместе с пространством
элементарных событий Ω
и вероятностью
образует
вероятностное
пространство
.
Случайный эксперимент состоит в бросании игральной кости: пример случайного события — выпавшее число чётно; события «Выпала единица», «Выпала двойка» и т. д. — элементарные исходы эксперимента; совокупность всех событий «Выпала 1»..«Выпала 6» — полная группа событий.
Алгебра
событий
(в теории
вероятностей) — алгебра
подмножеств пространства
элементарных событий
,
элементами которого служат элементарные
события.
Как и положено алгебре множеств алгебра событий содержит невозможное событие (пустое множество) и замкнута относительно теоретико-множественных операций, производимых в конечном числе. Достаточно потребовать, чтобы алгебра событий была замкнута относительно двух операций, например, пересечения и дополнения, из чего сразу последует её замкнутость относительно любых других теоретико-множественных операций. Алгебра событий, замкнутая относительно счётного числа теоретико-множественных операций, называется сигма-алгеброй событий.
В теории вероятностей встречаются следующие алгебры и сигма-алгебры событий:
алгебра конечных подмножеств ;
сигма-алгебра счётных подмножеств ;
алгебра подмножеств
,
образованная конечными объединениями
интервалов;сигма-алгебра борелевских подмножеств топологического пространства , то есть наименьшая сигма-алгебра, содержащая все открытые подмножества ;
алгебра цилиндров в пространстве функций и сигма-алгебра, ими порожденная.
Алгебры
и сигма-алгебры
событий
— это области определения вероятности
.
Если
,
то событие
называется
невозможным
событием; если
,
то событие
называется
достоверным
событием;
Событие
A
+ B
или
,
заключается в том, что из двух событий
A
и B
происходит по крайней мере одно,
называется суммой
событий A
и B.
Любая сигма-аддитивная вероятность на алгебре событий однозначно продолжается до сигма-аддитивной вероятности, определенной на сигма-алгебре событий, порожденной данной алгеброй событий.
Непосредственное вычисление вероятностей. Эту хрень нет не ищет походу что-то практическое.
