
- •1. Предмет теории вероятностей. Исходные понятия теории вероятностей (вероятность, испытание, событие, совместные и несовместные события).
- •2. Классификация событий (достоверные, невозможные и случайные события).
- •3. Классическое, статистическое и геометрические определения вероятности.
- •4. Элементы комбинаторики (размещения, перестановки, сочетания).
- •5. Теорема сложения вероятностей несовместных и совместных событий.
- •6. Элементарные события, полная группа событий. Противоположные события, вероятность противоположных событий.
- •7. Независимые события, умножение вероятностей независимых событий. Вероятность появления хотя бы одного события
- •8. Зависимые события, условная вероятность, умножение вероятностей зависимых событий.
- •9. Формула полной вероятности, формулы Байеса.
- •Формула Бейеса (Байеса)
- •10. Повторные испытания. Схема Бернулли.
- •11. Формула Пуассона для повторных испытаний.
- •12. Понятие случайной величины, дискретная и непрерывная случайные величины. Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины, способы его задания.
- •13. Законы распределения дискретной случайной величины: биномиальный и Пуассона.
- •14. Статистические характеристики дискретной случайной величины.
- •15. Свойства математического ожидания дискретной случайной величины.
- •16. Свойства дисперсии дискретной случайной величины, основные формулы.
- •Свойства функции распределения вероятностей случайной величины
- •18. Функция распределения плотности вероятностей непрерывной случайной величины, ее числовые характеристики мат. Ожидание, дисперсия, среднее квадратичное отклонение.
- •19. Вероятность попадания значения непрерывной случайной в заданный интервал.
- •20. Равномерное распределение плотности вероятности непрерывной случайной величины.
- •22. Вероятность попадания значений непрерывной случайной величины в заданный интервал для нормального распределения плотности вероятностей.
- •23. Расчет вероятности заданного отклонения нормальной случайной величины. Правило трех сигм.
- •Правило трех сигм
- •26. Понятия генеральной совокупности, выборки и степени ее свободы, связных и несвязных выборок, нулевой и альтернативной гипотез.
- •Зависимые(связанные) и независимые (несвязанные) выборки
- •28. Непараметрические критерии, критерии знаков и Вилкоксона, их сходство и различия.
- •Алгоритм подсчета g – критерия знаков.
- •29. Параметрические критерии Стьюдента и Фишера, их сходство и различия.
- •30. Критерий согласия χ 2- Пирсона, его особенности и процедура принятия статист. Вывода.
1. Предмет теории вероятностей. Исходные понятия теории вероятностей (вероятность, испытание, событие, совместные и несовместные события).
Теория вероятностей - раздел математики, в котором по данным вероятностям одних случайных событий находят вероятности других событий, связанных каким-либо образом с первыми. Одна из основных задач теории вероятностей состоит в выяснении закономерностей, возникающих при взаимодействии большого числа случайных факторов Математическая статистика - наука о математических методах систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов.
Предметом изучения теории вероятностей и математической статистики являются случайные события, величины и функции.
Вероя́тность (вероятностная мера) — численная мера возможности наступления некоторого события. С практической точки зрения, вероятность события — это отношение количества тех наблюдений, при которых рассматриваемое событие наступило, к общему количеству наблюдений.
Оценкой вероятности события может служить частота его наступления в длительной серии независимых повторений случайного эксперимента.
Случайное событие – это явление, которое при одних и тех же условиях может или произойти, или не произойти.
Испытание – это создание и осуществление этих неопределенных условий. Любое испытание приводит к результату или исходу, который заранее невозможно точно предсказать.
Совместные (несовместные) события – такие события, появление одного из которых не исключает (исключает) возможности появления другого.
2. Классификация событий (достоверные, невозможные и случайные события).
Событием называется любой факт, который в результате опыта может произойти или не произойти. С событиями связываются некоторые числа, характеризующие степень объективной возможности появления этих событий, называемые вероятностями событий.
Достоверным называется событие, которое происходит в каждом опыте.
Невозможным называется событие, которое в результате опыта произойти не может.
Случайным называют событие, которое при осуществлении совокупности условий может произойти либо не произойти. Каждое случайное событие – следствие некоторых случайных причин.
Полная группа событий – несколько событий, в результате которых
Несовместные события – появление одного события исключает возможность появления другого.
Равновозможные события – появление одного из них не является более возможным, чем другое.
3. Классическое, статистическое и геометрические определения вероятности.
Классическое определение вероятности
Согласно
этому определению, вероятность события
А равна отношению числа благоприятных
исходов к общему числу исходов
Согласно геометрическому определению, вероятность случайного события А равна отношению меры области, благоприятствующей появлению события А, к мере всей области, т.е.
.Статистическая
вероятность
случайного события А равна
относительной частоте появления этого
события в ряде испытаний, т.е.
,
где m –
число испытаний, в которых появилось
событие А;
n – общее число испытаний.