- •Вопрос 1 Опыт, множество элементарных исходов опыта событие.
- •Вопрос 2 Классическое, статистическое(частное), геометрическое определение вероятности.
- •Вопрос 3 Субъективная вероятность.
- •Вопрос 4 Использование методов комбинаторики для вычисления вероятностей.
- •Вопрос 5 Вероятность сложных событий.
- •Вопрос 6 Совместные и несовместные события.
- •Вопрос 7 Правило исчисления теоретико-множественной суммы событий.
- •Вопрос8 Теорема сложения вероятностей.
- •Вопрос 15 Случайная величина как функция от элементарных исходов опыта.
- •Вопрос 16 Функция распределения случайной величины.
- •Вопрос 19 Функция плотностей распределения вероятностей.
- •Вопрос 20 - Последовательности испытаний.
- •Вопрос 21 Случайная величина Бернули.
- •Вопрос 22 Схема независимых испытаний Бернули.
- •Вопрос 23 Биноминальная случайная вероятность.
- •Вопрос 24 Локальная предельная и интегральная теорема Муавра-Лапласа.
- •Вопрос 25 Предельная теорема Пуассона и случайная величина Пуассона.
- •Вопрос 26 Предельные теоремы Муавра-Лапласа и случайная величина Гаусса.
- •Вопрос 27 Равномерное и нормальное распределения.
- •Вопрос 29 Правило «три сигма» для нормальной случайной величины.
- •Вопрос 30 таблица стандартного нормального распределения.
- •Вопрос 31 Табулирование распределений.
- •Вопрос 32 Зависимые и независимые случайные величины.
- •Вопрос 33 Математическое ожидание случайной величины. Свойства математического ожидания.
- •Вопрос 34 Дисперсия случайной величины. Свойства дисперсии.
- •Вопрос 35 Моменты случайной величины, ассиметрия, эксцесс.
Вопрос 35 Моменты случайной величины, ассиметрия, эксцесс.
Момент случайной величины - числовая характеристика распределения данной случайной величины. Если дана случайная величина X то: 1. k-м начальным моментом случайной величины Х называется величина Vk=E=[Xk], если математическое ожидание E[*] в правой части этого равенства определено; 2. -м центра́льным моментом случайной величины X называется величина uk=E[(X-EX)k], 3. k-м абсолю́тным и k-м центральным абсолютным моментами случайной величины Х называется соответственно величины Vk=E[|X|k] и uk=E[|X-EX|k], 4.k-м факториальным моментом случайной величины Х называется величина uk=E[X(X-1)..(X-k+1)], если математическое ожидание в правой части этого равенства определено. Геометрический смысл некоторых моментов: 1. V1 равняется математическому ожиданию случайной величины и показывает относительное расположение распределения на числовой прямой. 2. u2 равняется дисперсии распределения (u2=σ2) и показывает разброс распределения вокруг среднего значения. 3. u3, будучи соответствующим образом нормализован, является числовой характеристикой симметрии распределения. Более точно, выражение называется коэффициентом асимметрии. 4. u4 контролирует, насколько ярко выражена вершина распределения в окрестности среднего.
Коэффициент асимметрии - величина, характеризующая асимметрию распределения данной случайной величины. Пусть задана случайная величина Х, такая что E|X|3<∞. Пусть u3 обозначает третий центральный момент: u3=E[(X-EX)3], а σ=√D[X] – стандартное отклонение Х. Тогда коэффициент асимметрии задаётся формулой:ᵞ1=u3\σ3. Коэффициент эксцесса - мера остроты пика распределения случайной величины. Пусть задана случайная величина Х, такая что Е|X|4<∞. Пусть u4 обозначает четвёртый центральный момент: u4=Е[(X-EX)4], а σ=√D[X] – стандартное отклонение Х. Тогда коэффициент эксцесса задаётся формулой: ᵞ2= u4\σ4 -3.