
- •1.Комбинаторика
- •2. Выборки с повторениями
- •3. Классификация событий. Элементарные события. Классическое определение вероятности.
- •5. Геометрическая вероятность.
- •7. Произведение событий. Условная вероятность. Теорема умножения вероятностей.
- •9.Теорема сложения вероятностей совместных событий.
- •10. Формула полной вероятности. Формулы Байеса.
- •13. Повторение испытаний. Формула Бернулли. Наивероятнейшее число наступлений события в схеме Бернулли.
- •14. Понятие случайной величины. Закон распределения дискретной случайной величины
- •15.Функция распределения случайной величины и ее свойства. Функция распределения дискретной случайной величины.
- •16. Математические операции над дискретными случайными величинами
- •18.Дисперсия дискретной случайной величины и ее свойства.
- •20.Ковариация двух случайных величин и ее свойства. Коэффициент корреляции.
- •23. Функция распределения и плотность вероятности непрерывной случайной величины. Свойства плотности вероятности.
- •26.Биномиальный закон распределения. Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, распределенной по биномиальному закону
- •27.Теорема Пуассона. Формула Пуассона
- •28.Закон распределения Пуассона. Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, распределенной по закону Пуассона.
- •29.Геометрическое распределение. Гипергеометрическое распределение.
- •30.Равномерный закон распределения. Математическое ожидание и дисперсия равномерно распределенной случайной величины.
- •31Показательный закон распределения
- •32 Нормальный закон распределения. Гауссова кривая, ее свойства. Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, распределенной по нормальному закону
- •34. Свойства нормально распределенной случайной величины: вероятность попадания на отрезок, отклонение от математического ожидания, правило «трех сигм».
- •36. Интегральная теорема Муавра-Лапласа:
- •37. Неравенсто маркова(лемма чебышева)
- •40. Центральная предельная теорема. Теорема Ляпунова.
- •45. Основные понятия теории оценок
- •48. Методы получения оценок: метод моментов и метод наибольшего правдоподобия, функция правдоподобия( дискретный и непрерывный случаи), примеры.
- •49. Метод наибольшего правдоподобия
- •55.Общая схема проверки гипотез:
55.Общая схема проверки гипотез:
выдвигается основная гипотеза Н0 и альтернативная Н1; выбирается α
выбирается статистика К, с помощью кот-ой будет проверяться выдвинутая гипотеза
Вся область возможных значений статистики к разбивается на 2 непересекающиеся области: критическую и область принятия гипотезы, разделённые критическими точками
По имеющейся выборке выч-ся значение статистики Кнабл и определяют, в какую из 2-х областей оно попадает, и на основании этого принимается решение относит-но истинности Н0
Критическими точками (границами) kкр называют точки, отделяющие критическую область от области принятия гипотезы.
Правосторонней называют критическую область, определяемую неравенством К > kкр, где kкр – положительное число.
Левосторонней называют критическую область, определяемую неравенством К < kкр, где kкр – отрицательное число.
Двусторонней называют критическую область, определяемую неравенством К < k1, K > k2, где k2 > k1.
В частности, если критические точки симметричны относительно нуля, то двусторонняя критическая область определяется область определяется неравенствами (в предположении, что kкр > 0) К < – kкр, K > kкр, или равносильным неравенством: | K | > kкр.
Опр. Область допустимых значений – совокуп-ть значений критерия К, на основании кот-ых принимается основная гипотеза. К–случ.вел-на
57-58. гипотезы о мат. ожидании нормальной генеральной совок-ти
А)
Дисперсия
генер. совок-ти известна
Н0: m=a, a=const
H0: M[ ]=a
Значимо
ли различие между выборочной средней
и генеральной средней
–
U-статистика,
кот-я имеет стандартное нормальное
распределение. N(0,1)
Н
1: m a – двусторонняя критич. обл.
Н1: m>a – правостор.
Н1: m<a – левосторон.
Для 1):
Из таблицы наход-м правую крит. точку,
а т.к. распредел. Симметрично, то kкр
лев = kкр
пр. Если
|Uнабл|
< Uкр.,
то нулевую
гипотезу не отвергаем.
Для 2):
Если Uнабл
< Uкр.,
то нет
оснований отвергать основную гипотезу.
Uкр
лев = –Uкр
пр
Для 3): Uнабл < Uкр Н0 отвергаем Uкр лев = –Uкр пр
Б) Дисперсия неизвестна
Н0: m=a
Cтатистика
Т имеет распределение Стьюдента со k
= n–1
степенями (n-объём
выборки)
Н1:
m
a
– двусторонняя критич. обл. По таблице
находим tдв.кр=t(
;k)
Стьюдент стремится
к N;
Н1: m<a – левосторон. критич.обл. Ищем tкр.пр =t( ;k) затем tдв.кр= –tкр. пр
Сравнение генеральной дисперсии с выборочной дисперсией.
N=30,50
.
Если
то
.
Н0:
,
Н0:
Дисперсия – рассеяние значения контролируемого параметра. Разбросы любых измерений – это дисперсия.
,
где k=n–1
Если
правосторонняя критическая область,
то Крит. точка
находится
по таблице крит-их точек «хи квадрат»
распределения
Для
левостор. Обл.:
Для
двустроронней:
,
.
Н1: