
- •1.Понятие испытания. Простр-во элементарных событий.
- •2. Определение событий. Виды событий. Действия над событиями.
- •3. Классическое определение вероятности.
- •4. Относительная частота. Устойчивость относительн. Частоты.
- •5.Статистическая вероятность
- •6.Геометрическая вероятность
- •7.Вычисление вероятностей с использованием комбинаторных схем
- •8.Понятие об алгебре событий
- •9.Аксиомы Колмогорова
- •10.Понятие вероятностного пространства
- •11.Теорема сложения вероятностей для несовместноых и совместн. Событий
- •12.Теорема сложения вер. Для совместн. Событий
- •13.Условная вероятность. Теорема умножения вероятностей.
- •14.Независимые события. Теорема умножения для независим. Событий.
- •15.Вероятность появления хотя бы одного события
- •16.Формула полной вероятности
- •17.Формула Байеса
- •18.Формула Бернулли
- •19.Наивероятнейшее число появления событ. В последовательности независим. Испытаний
- •21.Функция Лапласа. Интегральная функц. Лапласа. Их применение для решения задач в условиях повторения испытаний.
- •20.Формула Пуассона
- •22.Понятие случайной величины. Дискретные и непрерывн. Случайн. Величины.
- •23.Ряд распределения дискретн. Случ. Величины
- •24.Функция распредел. Св и ее св-ва
- •25. Плотность распределения вероятностей непрерывн. Св и ее св-ва.
- •29. Мода, медиана, ассиметрия, эксцесс.
- •30.Начальные и центральные моменты случайных величин.
- •31. Биномиальный закон распределения.
- •32. Гипергеометрическое распределение.
- •33. Закон Пуассона
- •38. Закон распределения монотонной функции одного случайного аргумента.
- •39. Закон распределения линейной функции от аргумента, подчиненного нормальному закону.
- •40. Закон распределения функции двух св.
- •42. Неравенство Чебышева.
- •44. Понятие центральной предельной теоремы.
- •46. Генеральная совокупность и выборка. Выборочное распределение.
- •47. Вариационный ряд, его хар-ки. Гистограмма. Полигон.
- •48. Эмпирическая функция распределения и ее св-ва.
- •49. Числовые хар-ки выборочного распределения: выборочное среднее, выборочная дисперсия, медиана, ассиметрия, эксцесс, выборочные моменты.
- •50. Понятие оценки параметра. Св-ва оценок: состоятельность, несмещенность, эффективность.
- •51. Интервальные оценки параметров распределения. Доверительный интервал.
- •53. Описание гипотез. Простые и сложные гипотезы. Нулевая и конкурирующая гипотезы.
- •54. Критерии проверки статистических гипотез.
- •55. Уровень значимости и мощность критерия. Ошибки первого и второго рода.
20.Формула Пуассона
Если вер. события p в
отдельн. испытании близка к 0, то даже
при большом числе испытаний n,
но небольш. величине
вероятности
,
получен. по локальн. формуле Лапл. не
достаточно близки к их истин. значениям.
В таких случаях применяют формулу
Пуасона. Теор.: Если вер. p
наступления соб. А в кажд. испытании
постоянна, но близка к 0, число независим.
испытаний n достаточн.
велико, а
,
то вер.
того,
что в n независ. испытаниях
соб. А наступит m раз
.
Это формула Пуасона. Доказ-во: Для
вычисления вер.
воспользуемся
формул. Бернулли:
(Т.к.
,
то
)=
.
Т.к. по условию n велико,
то найдем предел правой части последн.
равенства при
,
при этом будет получено приближен.
значение вероятн.:
=
=
=
=
Пределы всех скобок, кроме предпоследн.
равны 1 при
.
Следоват-но вер. того, что в n
испытаниях событие появится m
раз
.
Замечание: Формулу Пуассона обычно
используют, когда
,
а
.
22.Понятие случайной величины. Дискретные и непрерывн. Случайн. Величины.
Случайной называется величина, кот. в
рез-те опыта может принять то или иное
возможн. значение неизвестное заранее,
но обязат-но одно. Пример: число попадений
при 5 выстрелах, цена акций на бирже в
определен. момент времени. Дискретной
случ. величиной называют такую случ.
величину, множ-во возможн. значений кот.
либо конечное, либо бесконечное, но
счетное. Пример: число солнечных дней
в году. Непрерывн. случ. величиной
называют такую случ. величину, кот. может
принять любое значение из некотор.
конечного или бесконечн. интервала.
Пример: расходы горючего на единицу
расстояния. Случ. величины обозначаются
большими латинск. буквами из конца
алфавита(X, Y,
Z).
-
соответсвующ. значения случ. величины.
Введем операции над случ. величинами.
Пусть имеется 2 СВ X и Y,
возможн. значениями кот. являются
и
.
Определ.: Суммой X+Y
случ. величин X и Y
называют СВ Z , возможн.
значения кот. равны
.
Определ.: Произведением XY
СВ X и Y
называется СВ Z, возможн.
значения кот. равны
.
Определ.: Произведением CX
СВ X на постоян. C
называется такая СВ Z,
возможн. значения кот. равны
.
Аналогично определяются X-Y
и X/Y двух
СВ.
23.Ряд распределения дискретн. Случ. Величины
Появление тех или иных значений случ.
величины можно рассматривать как
события, а различн. событиям соответств.
различн. вероятности. Поэтому возможн.
значения случ. величины различаются
между собой с вероятностн. точки зрения.
Перечисление всех возм. значений случ.
вел. не дает достаточно полн. представл.
о ней. Кроме значений случ. вел. необходимо
знать, как часто м. появляться те или
иные значения случ. вел. в рез-те испытаний
проводящихся в одинак. условиях.
Рассмотрим дискретн. случ. вел. X,
возможн. значения кот.
.
Кажд. из этих значений возможно, но не
достоверно, и случ. вел. X
м. принять кажд. из них с некотор.
вероятностью. В рез-те опыта вел. X
примет одно их этих значений:
,
т.е. произойдет одно из полной группы
несовместн. событие. Обозначим вероятн.
этих событий:
.
Т.к. указан. события несовметны и образуют
полн. группу, то
,
т.е. сумма вероятностей всех возм.
значений равна 1.Если мн-во значений
случ. вел. образует бесконечн., но счетн.
мн-во, то ряд
сходится
и его сумма равна 1. Т.о. суммарная вер.
единицы распределена между отдельн.
значениями СВ. СВ будет полностью описана
с вероятн. точки зрения, если мы зададим
это распределение, т.е. в точности укажем,
какой вер. обладает каждое из событий.
Опред.: Законом распредел. СВ назыв.
всякое соотношение, устанавливающ.
связь между возможн. значениями СВ и
соответсв. им вероятностями. Закон
распредел. м. задать табличным, графич.
или аналитич. способами. При табличн.
способе 1-ая строка табл. содержит
возможн. значение СВ, а 2-ая соответств.
вероятности. Обычно зачение СВ располагают
в возрастающ. порядке. Чтобы придать
ряду распредел. более наглядн. вид часто
прибегают к его графич. изображению. По
оси абсцисс откладывают возможн. знач.
СВ, а по оси ординат вероятности этих
значений. Получен. точки соединяют
отрезками прямых. Получен. фигуру
называют многоугольн. распредел. Он
полностью характеризует СВ и является
одной из форм закона распред. Замеч.:
Ряд распред. и многоуг. распред. можно
построить только для дискретн. СВ