- •1. Випадкові події, їх класифікація, приклади. Класичне правило обчислення ймовірностей
- •2. Множення.
- •8. Ймовірність появи однієї з двох сумісних подій. Узагальнення теореми
- •9. Незалежні події. Ймовірність добутку двох незалежних подій. Узагальнення теореми
- •10. Залежні події. Умовна ймовірність. Ймовірність добутку двох подій. Узагальнення теореми
- •11.Теорема про повну ймовірність
- •12. Формули Байєса
- •15. Інтегральна теорема Муавра-Лапласса. Інтегральна функція Лапласса, властивості функції.
- •16.Теорема Пуассона. Поняття найвірогіднішого числа, властивості
- •17. Означення випадкових величин, дискретні і неперервні випадкові величини. Закон розподілу вв та многокутник розподілу.
- •18.Функція розподілу. Означення, властивості, графік.
- •19.Щільність ймовірностей. Властивості, графік
- •20. Залежні і незалежні випадкові величини. Операції над випадковими величинами
- •21. Математичне сподівання двв. Властивості математичного сподівання
- •22.Дисперсія двв і її властивості. Середнє квадратичне відхилення
- •23. Початкові і центральні моменти двв. Мода, медіана, асиметрія, ексцес.
- •24.Неперервні випадкові величини. Числові характеристики нвв.
- •25.Означення багатовимірної випадкової величини. Двовимірна випадкова величина. Закон розподілу двовимірної випадкової величини. Умовний розподіл
- •26.Функція розподілу п-вимірної випадкової величини. Функція розподілу двовимірної в.В. Властивості функції розподілу.
- •27.Коваріація та її властивості. Коефіцієнт кореляції. Властивості коефіцієнта кореляції
- •28.Біномний закон розподілу. Числові характеристики
- •29. Закон розподілу Пуассона, числові характеристики, використання
- •30. Геометричний розподіл, числові характеристики, використання
- •31. Гіпергеометричний закон розподілу, числові характеристики.
- •33. Інтегральна фунція розподілу та щільність ймовірностей показникового розподілу, графіки, числові характеристики.
- •34. Нормально розподілена випадкова величина. Графік щільності нормального розподілу, властивості функції. Правило трьох сигм.
- •35. Розподіли: хі-квадрат, Стьюдента та логнормальний. Числові характеристики
- •37. Предмет, методи і завдання математичної статистики. Об`єм сукупності
- •38. Генеральна та вибіркові сукупності. Статистичний розподіл вибірки
- •39. Полігон частот і відносних частот
- •40. Гістограма частот і відносних частот
- •41. Емпірична функція розподілу f*(X) та її властивості
- •42. Вибіркова середня та її властивості. Степеневі середні вибірки
- •44. Мода і медіана статистичного розподілу вибірки, коефіцієнт варіацій, варіаційний розмах.
- •47. Означення довірчого інтервалу. Довірчий інтервал для оцінки математичного сподівання нормального розподілу
- •48. Статистичні гіпотези та їх різновиди. Помилки першого та другого роду
- •49. Статистичний критерій. Потужність критерію. Рівень значущості критерію
- •50. Критична область. Області прийняття гіпотез. Алгоритм перевірки статистичної гіпотези
- •51. Критерій узгодження Пірсона. Алгоритм використання критерію Пірсона
- •52. Критерій узгодження Колмогорова
- •53. Метод моментів та метод максимальної правдоподібності знаходження точкових оцінок
- •54. Метод найменших квадратів при знаходженні точкових оцінок
- •55. Поняття про функціональну, статистичну і кореляційну залежності.
- •56. Рівняння лінійної регресії. Довірчий інтеграл для лінії регресії
56. Рівняння лінійної регресії. Довірчий інтеграл для лінії регресії
Ураховуючи вплив на значення Y збурювальних випадкових факторів, лінійне рівняння зв’язку X і Y можна подати в такому вигляді:
,
де
,
є
невідомі параметри регресії,
є випадковою змінною, що характеризує
відхилення y від гіпотетичної теоретичної
регресії.
Отже, в
рівнянні (485) значення «y» подається у
вигляді суми двох частин: систематичної
і випадкової
.
Параметри
,
є невідомими величинами, а
є випадковою величиною, що має нормальний
закон розподілу з числовими характеристиками:
,
.
При цьому елементи послідовності
є некорельованими
У результаті статистичних спостережень дослідник дістає
характеристики для незалежної змінної
х і відповідні значення залежної змінної у.
Ураховуючи
те, що
і
є випадковими величинами, то і лінійна
функція регресії
буде випадковою. Позначимо через
значення ознаки Y, обчислимо за формулою
.
Тоді
.
Звідси дістали:
або
.Випадкова
величина
має
t-розподіл із
ступенями свободи. Ураховуючи можна
побудувати довірчий інтервал для
лінійної парної функції регресії із
заданою надійністю γ, а саме:
.
випливає
