
- •9. Формула Бернулли и Пуассона.
- •10. Локальная и интегральная теоремы Муавра-Лапласа.
- •11. Способы задания закона распред-ния дискретных св. Их св-ва.
- •12. Способы задания закона распред-ния непрерывных св. Св-ва.
- •29. Закон больших чисел. Неравенство Маркова.
- •30. Закон больших чисел. Неравенство Чебышева.
- •31. Закон больших чисел. Теорема Чебышева.
- •32. Закон больших чисел. Теорема Бернулли.
- •43. Стат. Гипотеза. Общая схема её проверки. Ошибки 1 и 2 рода.
- •17. Тип.Зр непр.Случ.Величин. Равномерный закон распределения.
- •18. Тип.Зр непр. С.В. Показательный закон распред-ия.
- •19. Тип. Зр непр. С.В. Нормальный закон распределения.
- •20. Точные законы распред. С.В. Распред-е Пирсона (хи-квадрат).
- •37. Общие сведения о выборочном методе.
- •38. Точечная оценка параметров распред-ия. Требования к ф-иям выборки.
- •39. Понятие интервальной оценки параметров распред. Доверит. Интервал для неизвестного мат. Ожидания.
- •5. Совместные и несовместные события. Теорема слож-ия вер-тей.
- •7.Полная группа событий. Формула полной вероятности.
- •6. Зависимые и независ. События. Теорема умножения вер-тей.
- •8.Формула Байеса переоценки вер-тей гипотез. Её практич. Значение.
- •25. Плотность вер-ти двумерной с.В.
- •26. Условные законы распределения двумерной с.В.
- •27.Числовые характер-ки двумерной с.В.
- •28. Ковариация и коэффициент корреляции.
- •2. Относительная частота события (очс). Теорема Бернули.
- •3.Классич. Опред-ие вер-ти события. Формулы комбинаторики.
- •4. Геометрическое определение вероятности события.
- •23. Понятие двумерной дискретной св и таблица её распред-ия.
- •24. Функция распред-ия двумерной с.В.
- •41.Понятие интерв-ной оценки параметров распред-ия. Доверит. Интервал для неизвест. Вер-ти для умеренно больших выборок.
- •13. Математич. Ожидание случайных величин. Основные свойства.
- •14. Дисперсия случайных величин. Основные свойства.
- •15. Тип. Законы распред-ия дискрет. C.В. Бином. Закон распред-ия.
- •16. Тип. Законы распред-ия дискретных с.В. Распред-ие Пуассона.
- •34. Интегральная предельная теорема. Теорема Ляпунова.
- •35. Предмет мат. Статистики. Осн. Функция мат. Статистики.
- •36. Основные понятия математической статистики.
- •42. Понятие интерв-ной оценки параметров распред-ия. Доверит. Интервал для неизвест. Вер-ти для малых выборок.
- •45. Проверка гипотезы о равенстве средних двух совокупностей при известных дисперсиях.
- •44. Проверка гипотезы о равенстве средних двух совокупностей при неизвестных дисперсиях.
- •46. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий двух совокупностей.
- •45. Проверка гипотезы о равенстве средних двух совокупностей при известных дисперсиях.
- •44. Проверка гипотезы о равенстве средних двух совокупностей при неизвестных дисперсиях.
- •46. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий двух совокупностей.
- •47. Гистограмма распред-ия.
- •48. Проверка гипотезы о соответствии эмпирич. Закона распред-ия теоретич.
- •39. Понятие интерв-ной оценки параметров распред-ия. Доверит. Интервал для неизвест. Мат. Ожидания.
- •40. Понятие интерв-ной оценки параметров распред-ия. Доверит. Интервал для дисперсии.
36. Основные понятия математической статистики.
Опр. Мн-во всех допустимых значений признака Х, обеспечивающие возмож-ть получения его закона распред-ия и всех числ. характер-к с исчерпывающей точностью наз. генеральной совокуп-тью.
Опр. Ограниченный объем данных ген. совокуп-ти наз. выборкой
Опр. Рез-ты рассчетов, полученные по огранич. Объему исходных данных содержит элемент неопред-ти, при этом появл. Различ. Предложения отн-но их истинных значений. Такие предложения наз. стат. гипотизами.
Виды выборки: 1)Повторная – каждый отобранный объект перед выбором след. возвращается в ген. совок-ть; 2) Бесповторная – отобранный объект в ген. совок-ть не возвращается.
Замечание. Для того, чтобы по исследованию выборки можно было сделать выводы о поведении интересующего нас признака ген. совокуп-ти, нужно, чтобы выборка правильно представляла пропорции ген. совок-ти, т.е. была репрезентативной (представительной). Учитывая закон больших чисел, можно утверждать, что это условие выполняется, если каждый объект выбран случайно, причем для любого объекта вер-ть попасть в выборку одинакова.
42. Понятие интерв-ной оценки параметров распред-ия. Доверит. Интервал для неизвест. Вер-ти для малых выборок.
Опр. Доверит. интервал по данным одной выборки и ориентированный на покрывании им истинного значения параметра с заданной надежностью наз. доверит. интервалом.
Опр. Оценка параметра распред-ия на основе доверит. интервала наз. интервальной оценкой параметра.
Оценка по малым выборкам(npq < 10). В этом случае выборка распределяется по бином. закону. Тогда для опред-ия границ доверит. интервала использ-ся равенства:
K=0
– число испытаний наступления событий
= 0
=0
Из (2)
k=n
45. Проверка гипотезы о равенстве средних двух совокупностей при известных дисперсиях.
Проверяется
гипотеза вида
.
Применение критерия сравнения двух выборочных средних при известных и равных дисперсиях предусматривает вычисление статистики
где
,
– объем i-ой
выборки,
i
= 1,2
В случае принадлежности наблюдений нормальным законам статистика z подчиняется стандартному нормальному закону.
44. Проверка гипотезы о равенстве средних двух совокупностей при неизвестных дисперсиях.
При неизвестных,
но равных дисперсиях. 1) При
неравных объемах выборок
статистика
критерия имеет вид:,
В случае норм.
закона эта статистика в случае
справедливости H0
должна
подчиняться распределению Стьюдента
с числом степеней свободы
,
т.е.
2)
При равных объемах выборок
ст-ка принимает
вид:
а
46. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий двух совокупностей.
Сравнение двух
выборочных дисперсий из нормальных
совокуп-тей. Для опред-ия того, относятся
ли две выборки к одной и той же ген.
совок-ти. Проверяется гипотеза вида
.
Статистика для
проверки гипотезы имеет вид
В случае принадлежности
выборок норм. закону и справедливости
H0
эта статистика подчинятся F
– распред-ию Фишера с числом степеней
свободы
т.е.
В зависимости от
альтернативы критерий может быть
односторонним
или двусторонним
В многочисленных источниках
подчеркивается, что результат проверки
может сильно зависеть даже от небольших
отклонений от нормального распред-ия.