
- •Ответы на вопросы.
- •1 Способ непосредственного подсчета вероятностей событий.
- •2 Статистический способ определения вероятностей событий.
- •3 Геометрический способ определения вероятностей событий.
- •4 Теорема сложения вероятностей для совместимых событий.
- •5 Теорема сложения вероятностей для несовместимых событий.
- •6 Зависимые и независимые события. Условные вероятности событий.
- •7 Теорема умножения вероятностей.
- •8 Формула полной вероятности.
- •9 Теорема гипотез (Формулы Бейеса).
- •10 Повторение испытаний. Формулы Бернулли.
- •11 Понятие случайной величины. Виды законов распределения.
- •12 Функция распределения случайной величины и ее свойства.
- •13 Плотность распределения случайной величины и ее свойства.
- •14 Вероятность попадания случайной величины на заданный участок.
- •15 Математическое ожидание случайной величины и ее свойства.
- •16 Дисперсия случайной величины и ее свойства. Среднее квадратичное отклонение.
- •17 Закон равномерной плотности.
- •18 Нормальный закон распределения.
- •19 Экспоненциальный закон распределения.
- •20 Вероятность попадания случайной величины на заданный участок.
- •21 Теорема Чебышева.
- •22 Теорема Бернулли.
- •23 Элементы математической статистики. Генеральная и выборочная совокупности. Статистическое распределение выборки.
- •24 Эмпирическая функция распределения, ее построение по опытным данным.
- •25 Гистограмма частот и относительных частот.
- •26 Статистические оценки параметров распределения. Несмещенные, эффективные и состоятельные оценки.
- •27 Интервальные оценки параметров распределения. Доверительный интервал.
- •28 Интервальная оценка математического ожидания нормального распределения при известном среднем квадратичном отклонении.
- •29 Интервальная оценка среднеквадратического отклонения нормального распределения.
- •30 Функция распределения системы случайных величин и ее свойства.
- •31 Плотность распределения системы случайных величин и ее свойства.
- •32 Законы распределения отдельных случайных величин, входящих в систему.
- •33 Условные законы распределения случайных величин.
- •34 Числовые характеристики системы двух дискретных случайных величин.
- •35 Числовые характеристики системы двух непрерывных случайных величин.
- •36 Условное математическое ожидание. Уравнение линии регрессии.
- •37 Корреляционный момент. Коэффициент корреляции.
- •38 Теорема сложения математических ожиданий.
- •39 Теорема сложения дисперсий.
- •40 Математическое ожидание линейной функции случайных аргументов.
- •44 Закон распределения суммы двух случайных величин.
- •45 Композиция одномерных нормальных законов.
- •46 Понятие о центральной предельной теореме.
- •47 Понятие о случайной функции.
- •48 Закон распределения случайной функции.
- •49 Математическое ожидание и дисперсия случайной функции.
- •50 Корреляционная функция случайного процесса и ее свойства. Нормированная корреляционная функция.
- •51 Определение характеристик случайной функции по опытным данным.
- •52 Сложение случайных функций.
- •53 Сложение случайной функции со случайной величиной.
- •54 Умножение случайной функции на неслучайную функцию.
- •55 Стационарная случайная функция и свойства ее характеристик.
24 Эмпирическая функция распределения, ее построение по опытным данным.
Эмпирическую функцию распределения также как статистическое распределение выборки и полигон применяют для изображения дискретного вариационного ряда. Эмпирической функцией распределения называют отношение числа вариант, значения которых меньше некоторого фиксированного значения варианта, к объему выборки, т.е.
,
где
- число вариант, значения которых меньше
некоторого фиксированного значения
варианта.
Пусть произведено
n
независимых опытов и по данным выборки
сформирован вариационный ряд
.
Для построения графика эмпирической
функции распределения определяют ее
значения в точках
следующим образом.
.
Рис.5.1 – График эмпирической функции распределения
График эмпирической функции распределения (рис.5.1) является случайным. Для уменьшения случайности функции график сглаживают. По этому графику приближенно определяют вид истинной функции распределения случайной величины.
25 Гистограмма частот и относительных частот.
Если выборочные данные относятся к непрерывной случайной величине, то интервал, в котором заключены все наблюдаемые значения, разбивают на частичные интервалы длиной h и находят для каждого частичного интервала сумму частот вариант , попавших в i – й интервал.
Затем строят
ступенчатую фигуру, состоящую из
прямоугольников, основаниями которых
являются частичные интервалы длиной
и высотой, равной отношению
или
.
Отношение называют плотностью частоты, а отношение называют плотностью относительной частоты, поэтому и, построенная таким образом, ступенчатая фигура носит название гистограммы частот или гистограммы относительных частот.
Для построения гистограммы частот или относительных частот (рис.5.2) по статистическому распределению выборки необходимо составить таблицу 5.3, в которой отобразить номера и положение частичных интервалов, суммы частот вариант, плотности частот и относительных частот в этих частичных интервалах.
Таблица 5.3
Номер частичного интервала |
Частичный интервал
|
Сумма частот вариант |
Плотность частот |
Плотность относительных частот |
1 |
1 – 5 |
10 |
2.5 |
0.025 |
2 |
5 – 9 |
20 |
5 |
0.05 |
3 |
9 – 13 |
50 |
12.5 |
0.125 |
4 |
13 – 17 |
12 |
3 |
0.03 |
5 |
17 – 21 |
8 |
2 |
0.02 |
Рисунок 5.2 – Гистограмма частот (а) и относительных частот (б)
Обе гистограммы (рис.5.2) по форме одинаковы и отличаются лишь масштабом по оси ординат. Площадь гистограммы относительных частот, как и площадь плотности распределения случайной величины, равна единице, что позволяет определять вероятность попадания случайной величины в заданный интервал путем вычисления площади части гистограммы, ограниченной этим интервалом.