 
        
        - •1. Простір елементарних подій. Випадкові події, операції над ними.
- •2. Частотне та класичне означення ймовірності
- •3. Імовірності в дискретних просторах елементарних подій.
- •4.Геометричне означення ймовірності.Парадокс Бертрана.Задача Бюффона
- •5. Аксіоматичне означення імовірності. Властивості імовірностей
- •6.Умовні ймовірності.Приклади
- •7.Формула повної імовірності та формула Байєса.
- •8.Незалежні події
- •9. Дискретні випадкові величини. Їх характеристики.
- •11. Дисперсія випадкових величин. Властивості.
- •12. Коефіцієнт кореляції випадкових величин
- •14. Схема Бернулі. Локальна теорема Муавра-Лапласа
- •16. Функція розподілу, щільність випадкових величин.
- •17. Рівномірний, показниковий та нормальний розподіли, їх характеристики.
- •18. Функції від неперервних випадкових величин
- •19. Багатовимірні розподіли.
- •20. Нерівність Чебишева
- •21. Типи збіжності випадкових величин
- •22. Генератриси, їх властивості.
- •24. Перша теорема Хелі
- •25. Друга Теорема Хеллі
- •26. Теорема неперервності
- •27. Теорема Пуассона
- •28. Закон великих чисел
- •29. Закон великих чисел. Теореми Чебишева та Маркова.
- •32. Дискретні ланцюги Маркова. Матриця перехідних ймовірностей.
- •Називається Ланцюгом Маркова
- •Рівність Чепмена-Колмогорова
- •33. Класифікація станів дискретного ланцюга Маркова
- •34. Рекурентні ланцюги Маркова.
- •36. Поняття випадкового процессу. Скінченновимірні розподіли випадкових процесів.
- •37. Процеси з незалежними приростами
- •38. Вінерівський процес (процес броунівського руху):
- •39.Пуассонівський процес
- •40. Процеси відновлення. Функція відновлення
- •42. Гіллясті процеси
- •43. Ланцюги Маркова з неперервним часом. Класифікація станів
- •44. Система диференціальних рівнянь Колмогорова для ланцюгів Маркова з неперервним часом.
Питання:
- Простір елементарних подій. Випадкові події, операції над ними. 
- Частотне та класичне означення ймовірності. 
- Імовірності в дискретних просторах елементарних подій. 
- Геометричне означення ймовірності. Задача Бюффона. Парадокс Бертрана. 
- Аксіоматичне означення ймовірності. Властивості ймовірностей. 
- Умовні ймовірності. Приклади. 
- Формула повної ймовірності та формула Байєса. 
- Незалежні події. 
- Дискретні випадкові події та їх характеристики. 
- Математичне сподівання випадкових величин. Властивості. 
- Дисперсій випадкових величин та його властивості. 
- Коефіцієнт кореляції випадкових величин. 
- Біномінальний, геометричний та пуассонівський росподіли. Їх характеристики. 
- Схема Бернулі. Локальна теорема Муавра-Лапласа. 
- Загальне поняття випадкової величини. 
- Функція розподілу. Щільність випадкових величин. 
- Рівномірний, показників та нормальний розподіли. Їх характеристики. 
- Функції від випадкових величин. 
- Багатовимірні розподіли. 
- Нерівність Чебишева. 
- Типи збіжності випадкових величин. 
- Генератриси, їх властивості. 
- Характеристичні функції та їх властивості. 
- Перша теорема Хелі. 
- Друга і третя теореми Хелі. 
- Теорема неперервності для характеристичних функцій. 
- Теорема Пуассона. 
- Закон великих чисел у формі Хінчина. 
- Закон великих чисел. Теореми Чебишева та Маркова. 
- Центральна гранична теорема для незалежних однаково розподілених випадкових величин. 
- Теорема Ляпунова. Умова Лінденберга. 
- Дискретні ланцюги Маркова. Матриця перехідних ймовірностей. 
- Класифікація станів дискретного ланцюга Маркова. 
- Рекурентні ланцюги Маркова. 
- Ергодична теорема для скінчених ланцюгів Маркова. 
- Поняття випадкового процесу. Скінченновимірні розподіли випадкових процесів. 
- Процеси з незалежними приростами. 
- Вінерів процес. 
- Пуассонівський процес. 
- Процеси відновлення. Функція відновлення. 
- Закон великих чисел для процесів відновлення. 
- Гіллясті процеси. 
- Ланцюги Маркова з неперервним часом. 
- Система диференціальних рівнянь Колмогорова для ланцюгів Маркова з нескінченним часом. 
1. Простір елементарних подій. Випадкові події, операції над ними.
Випробування — реальний або мислений експеримент (виконуваний за певної незмінної сукупності умов), результати якого піддаються спостереженню.
Простір елементарних подій — множина можливих елементарних подій, кожною з яких може закінчитись випробування. Простір Ω може містити скінченну, зліченну або незліченну множину значень.
Ω
=  – простір
елементарних подій;
– простір
елементарних подій;
 - елементарний
наслідок;
- елементарний
наслідок;
- Ω - може бути будь-якою структурою; 
- кількість  може бути будь-якою. може бути будь-якою.
Випадкова подія — подія, яка в результаті випробування може відбутись, а може не відбутись.
Озн.: Будь-яка підмножина Ω називається випадковою подією.
Елементарні події — події, які не можна розкласти на простіші.
Операції над подіями:
1)
доповнення
( )
                                     2) об’єднання
(
)
                                     2) об’єднання
( )
)
 ;
;
                                             ;
;
 
 - неможлива
подія;
- неможлива
подія;
        
  
                                          ;
;
  
                                                                     
                          ;
;
                                                                     
                            ;
;
                                                                     
                            ;
;
3)
перетин
(переріз)
( )
                    4) різниця
(
)
                    4) різниця
( )
)
 ;
;
                        ;
;
  
 
                                 ;
;
                 
                                   ;
;
                            
                                   ;
;
                                   ;
;
                                        
                                                                    
 ;
;
Неможлива подія — подія, яка в даному випробуванні не може відбутись.
Достовірна подія — подія, яка в результаті випробування неодмінно відбудеться
Несумісними у випробуванні називаються події В і С, якщо відповідні їм множини елементарних подій не містять однакових елементів. Це означає, що коли одна з подій відбулась, друга подія відбутись не може.
Рівноможливими у випробуванні називаються події В і С, якщо є підстава вважати, що жодна з них не є об’єктивно більш можливою, ніж інша.
2. Частотне та класичне означення ймовірності
І.
В
просторі елементарних подій Ω зафіксуємо
довільну подію А. Експеримент повторюється
n разів( n – достатньо велике). 
 ―
частота
події А( скільки разів А з'являлася в n
експериментах).
―
частота
події А( скільки разів А з'являлася в n
експериментах).
0 n;
Відносна
частота настання А в n експериментах:
n;
Відносна
частота настання А в n експериментах: .
.
Властивості
1)
 
2)
 
3)
 Ǿ(
наприклад, парні і непарні числа)
Ǿ(
наприклад, парні і непарні числа) 
 .
.
Є вимога виконання властивості стійкості частот.
Теорема Бернуллі: При необмеженому збільшенні числа однорідних та незалежних дослідів відносна частота події А необмежено наближається до деякої сталої величини.
Означення Мізиса( частотне означення ймовірності)
Якщо
 ,
вона називається ймовірністю
події А,
а сама подія ― стохастично
стійкою.
,
вона називається ймовірністю
події А,
а сама подія ― стохастично
стійкою.
Властивості
1)
 
2) 
3)
Ǿ 
Недоліки
означення: 1) 
 ,
2) якщо
,
2) якщо 
 
 означення
статистичне оцінювання. Але аксіоматичним
означенням виступати не може.
означення
статистичне оцінювання. Але аксіоматичним
означенням виступати не може.
ІІ. Нехай Ω ― скінчений дискретний простір.
 ,
n<+∞
,
n<+∞
 (
ставимо у відповідність);
(
ставимо у відповідність); 
 (
всі значення наслідків рівноможливі)
(
всі значення наслідків рівноможливі)
 
 ―
класичне
означення ймовірності(
відношення кількості точок події А до
загальної кількості точок)
―
класичне
означення ймовірності(
відношення кількості точок події А до
загальної кількості точок)
Властивості
1)
    2) 
 
3)
 ,
при
,
при 
 =Ǿ
=Ǿ
Для неможливої події P(Ǿ)=0 (m=0); Для вірогідної події P(Ω)=1 (m=n).
