- •Билет№1. Случайные события. Элементарные события. Пространство элементарных событий.
- •Билет №2. Вероятность события. Формула классической вероятности.
- •Билет№3. Несовместные события. Теорема сложения для несовместных событий.
- •Билет№4.Независимые события. Теорема произведения для независимых событий.
- •Билет№5. Условная вероятность. Теорема умножений вероятностей зависимых событий:
- •Билет№6. Совместные события. Теорема сложения совместных событий:
- •Билет №7. Вероятность появления хотя бы одного из n независимых в совокупности событий.
- •Билет№8. Геометрическая вероятность события
- •Билет №9. Статистическая вероятность.
- •Билет №10. Принцип практичної вірогідності та практичної неможливості появи випадкових подій в окремому віпробуванні.
- •Билет№11.Формула полной вероятности.
- •Билет №12. Формула Байеса
- •Билет №13. Случайная величина (дискретная и случайная). Примеры.
- •Билет №14. Распределение дискретной случайной величины.
- •Билет №15. Полигон (многоугольник) распределения.
- •Билет №16. Числовые характеристики дискретных случайных величин.
- •Билет №17. Незалежні та залежні дискретні випадкові величини.
- •Билет №18. Математическое ожидание его свойства. Вероятностный смысл
- •Билет №19. Дисперсия. Её свойства. Средне квадратичное отклонение.
- •Билет №20. Распределение Бернулли. Его численные характеристики. Мода.
- •№21. Твірна функція. (Производящая функция).
- •№22. Розподіл Лапласа. Диференціальна теорема Лапласа.
- •№23. Дифференціальна функція Лапласа та ії властивості.
- •Билет№24. Интегральная функция Лапласа:
- •Билет №25.Интегральная теорема Лапласа
- •№26. Чисельні характеристики розподілу Лапласа. Численные характеристики распределения Лапласа:
- •27. Различные формы интегральной теоремы Лапласа.
- •28. Взаимонезависимые случайные величины, имеющие одинаковое распределение. Численные характеристики их среднего арифметического.
- •29. Распределение Пуассона. Область использования.
- •30. Численные характеристики распределения Пуассона. Мода.
- •31. Простейший (пуассоновский) поток событий.
- •32. Непрерывная случайная величина. Примеры.
- •33. Интегральная функция распределения. Ее свойства.
- •№34. Кумулята. Ее свойства.
- •35. Дифференциальная функция распределения (плотность вероятности), ее свойства.
- •36. Численные характеристики непрерывной случайной величины.
- •37. Начальный и центральный моменты случайной величины.
- •38. Равномерное распределение, его использование. Численные характеристики.
- •39. Показательное распределение, его применение. Численные характеристики.
- •40. Нормальный закон распределения (закон Гаусса).
- •41. Влияние параметров нормального закона на форму кривой Гаусса.
- •№42. Центрированная и нормированная нормальная случайная величина. Ее численные характеристики, дифференциальная и интегральная функции распределения.
- •43. Вероятность отклонения случайной величины, имеющей нормальное распределение, от матожидания. Правило 3 сигма.
- •44. Асимметрия, эксцесс.
- •45. Неравенство Чебышева.
- •46. Теорема Чебышева (закон больших чисел в форме Чебышева).
- •№47. Теорема Бернулі (закон великих чисел у формі Бернулі).
- •48. Теорема Ляпунова (закон больших чисел в форме Ляпунова).
- •49. Случайный марковский процесс. Матрица перехода.
- •50. Уравнение Маркова.
- •51. Двумерная дискретная случайная величина, ее распределение.
- •№52. Чисельні характеристики двомірної випадкової величини.
- •№53. Умовний розподіл двовимірної випадкової величини та його чисельні характеристики.
- •№54. Двовимірна неперервна випадкова величина. Інтегральна функція розподілу, її властивості.
- •55. Двумерные непрерывные случайные величины. Интегральная функция распределения, её свойства.
- •№56. Звязок між диференціальною і інтегральною функціями розподілу.
- •№57. Звязок між інтегральною і диференціальною функціями розподілу.
- •58. Вероятность попадания в полосу и прямоугольник.
- •№59. Звязок між інтегральною функцією двовимірної неперервної випадкової величини та її компонентами.
- •№60. Звязок між диференціальною функцією двовимірної неперервної випадкової величини та її компонентами.
- •№61. Чисельні характеристики двовимірної неперервної випадкової величини.
- •№62. Умовне матиматичне сподівання двовимірної неперервної випадкової величини.
- •№63. Незалежні та залежні компоненти двовимірної дискретної випадкової випадкової величини.
- •№64. Незалежні та залежні компоненти двовимірної неперервної випадкової випадкової величини.
- •63(105) Корреляционный момент. Его свойства
- •64(106). Коэффициент корреляции и его свойства
- •65. Коррелированные и некоррелированные случайные величины.
- •№66. Двовимірна нормальна випадкова величина, її диференціальна функція розподілу.
- •№67. Умовні диференціальні функції розподілу компонент двовимірної нормальної випадкової величини.
- •68. Условное матожидание и условное среднеквадратичное отклонение.
- •№70. Генеральна сукупність. Її чисельні характеристики.
- •71. Выборка. Репрезентативность выборки.
- •№72. Чисельні характеристики вибірки. Їх звязок з чисельними характеристиками генеральної сукупності.
- •73. Точечные оценки выборки. Её свойства: несмещенность , состоятельность, эффективность.
- •74. Оценка математического ожидания.
- •№75. Оцінка дисперсії. Зміщенність цієї оцінки. Виправлена дисперсія.
- •№76. Інтервальні оцінки. Довірчий інтервал. Точність та надійність оцінки.
- •№77. Довірчий інтервал на невідоме математичне сподівання нормальної сукупності. Середнє квадратичне відхилення відоме.
- •№78. Довірчий інтервал на невідоме математичне сподівання нормальної сукупності. Середнє квадратичне відхилення невідоме.
- •№79. Доверительный интервал на неизвестное мат ожидание нормальной совокупности. Среднее квадратическое отклонение неизвестное. Объем выборки малый. Использование распределения Стьюдента.
- •№80. Минимальный объем выборки, который обеспечивает заданную точность и надежность оценки мат. Ожидания.
- •№81. Группировка эмпирических данных при их обработке. Выбор шага.
- •№82. Гістограма відносних часток досліджуваної ознаки. Кумулята.
- •№83. Знаходження чисельних характеристик за допомогою умовної варіанти.
- •№84. Статистические гипотезы. Нулевая и конкурирующая гипотезы. Односторонняя и двусторонняя критические области. Ошибки первого и второго рода.
- •№85. Критерій Пірсона. Знаходження критичних значень при перевірці гіпотези про погодження емпіричних та теоретичних частот. Баланс частот.
- •№86. Корреляційний звязок. Лінійна парна регресія. Метод найменших квадратів.
- •№87. Построение линейной парной регрессии. Центр корелляции. Экономическое содержание коэффициентов регрессии.
- •№88. Спряжена лінія регресії. Її розташування по відношенню до прямої лінії регресії.
- •№89. Вибірковий коефіцієнт корреляції. Його властивості.
- •№90. Дисперсія помилок та дисперсія, зумовлена лінійною парною регресією. Коефіцієнт детермінації. Його властивості.
- •№91 Дисперсійний аналіз вкладу дисперсії помилок та дисперсії, зумовленою регресією у повну дисперсію результативної ознаки.
- •№92. Значимість лінійного корреляційного звязкуза критерієм Фішера-Снедекора.
- •№94. Міжгрупова та внутрішньогрупова дисперсії.
- •№95. Індекс детермінації та його властивості. Кореляційне відношення.
- •№98. Критерий Стьюдента значимости коэффициента корелляции линейной парной регрессии.
- •№99. Довірча полоса на пряму лінію регресії.
- •№101. Лінійна множинна регрессія. Мнк. Система нормальних рівнянь.
- •№102. Дисперсія помилок. Коефіцієнт детермінації.
- •№104. Критерій Фішера значності множинної лінійної моделі в цілому.
Билет№1. Случайные события. Элементарные события. Пространство элементарных событий.
Множество Ω исходов испытаний назв. пространством элементарных событий, сами же исходы - элементарными событиями. Имеем Ω ,где - символ элементарного события.
События делятся на 3 группы:
Достоверное - событие, которое обязательно произойдет, если будет осуществлена определенная совокупность условий S.
Невозможное - событие, которое заведомо не произойдет, если не произойдет, если будет осуществлена определенная совокупность условий S.
Случайные – события, которые при осуществлении совокупности условий S либо произойдет, либо не произойдет.
Предметом теории вероятности является изучение вероятностных закономерностей массовых однородных случайных событий.
Билет №2. Вероятность события. Формула классической вероятности.
Любому событию А ставится в соответствие неотрицательное число Р(А)-вероятность события А
Вероятность есть число, характеризующее возможность появление событий. Вероятность события А – отношение числа благоприятствующих этому событию исходов к общему количеству всех единственно возможных и равно возможных элементарных исходов испытания. ТВ - наука, которая изучает закономерности массовых случайных событий. Вероятность события А определяется формулой: (А) .
m – число элементарных исходов, благоприятствующих событию А.
n – число всех возможных элементарных исходов. Это классическое определение вероятности.
Статистическое определение вероятности: отношение числа испытаний, в которых событие появилось, к общему числу фактически произведенных испытаний. . Определяется после опыта.
m- число появления события
n-общее число испытаний.
Если в одинаковых условиях производятся опыты, в каждом из которых число испытаний достаточно велико, то относительная частота обнаруживает св-во устойчивости, которое заключается в том, что в различных опытах относительная частота изменяется мало (тем меньше, чем больше произведено испытаний), колеблясь около некоторого постоянного числа (это постоянное число есть вероятность появления события).
Свойства
вероятность достоверного события = 1 P(A)= (m=n)= =1
вероятность невозможного события =0 P(A)= (M=0)= =0
вероятность случайного события, есть число положительное и заключенное между 0и1 0≤ P(A) ≥1
Требования ТВ
однозначность испытания (в одинаковых условиях)
результат должен быть независимым (чем число испытаний, тем точнее можно описать числом исход испытания).
Билет№3. Несовместные события. Теорема сложения для несовместных событий.
События называются несовместными, если появление одного из них исключает появление других событий в одном и том же испытании .(либо орел либо решка несовместные)
Теор. сложения: Вероятность появления одного из двух несовместных событий равно сумме вероятности этих событий P(A+B)=P(A)+P(B).
Следствие: Вероятность появления одного из нескольких попарно не совместных событий = сумме вероятности этих событий Р (А1+А2+…+Аn)=P(А1)+P(А2)+…+P(Аn).
Билет№4.Независимые события. Теорема произведения для независимых событий.
Независимыми наз. 2 таких события, если вероятность одного из них не зависит от появления или не появления другого. Несколько событий наз. попарно независимыми, если каждые 2 из них не зависимые.
Теор. произведения: Вероятность совместного появления 2 независимых событий = произведению вероятности этих событий Р (АВ)=Р(А)*Р(В).
Следствие: Вероятность совместного появления нескольких событий. Независимых в совокупности = произведении этих событий