МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА И ПРОДОВОЛЬСТВИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ

Учреждение образования

«Белорусский государственный аграрный

технический университет»

Кафедра высшей математики

Теория вероятностей и математическая статистика

Учебно-методический комплекс

для студентов заочной формы обучения

экономических специальностей БГАТУ

Минск 2007

Предисловие

Предлагаемое пособие является учебно-методическим комплексом (УМК) дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» для студентов экономических специальностей БГАТУ (объем учебных часов: 51 час). Данный УМК составлен на основе блочно-модульной технологии обучения. Его составными частями являются: рабочая программа дисциплины с указанием литературы, в которой студент может найти ответы на теоретические вопросы программы; список основной и дополнительной литературы; конспект лекций по вопросам рабочей программы. В конце каждого модуля сформулированы понятия, которые студент должен знать после его изучения, предложены задачи как для самостоятельного изучения, так и для решения во время аудиторных занятий.

Для студентов-заочников БГАТУ в конце УМК предлагается контрольная работа с решенным типовым вариантом, который поможет при выполнении заданий. Завершает УМК краткий справочник по основным вопросам дисциплины.

Целью созданного УМК является оказание студентам всех форм обучения, а особенно заочной, помощи в изучении дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» и подготовке к зачетам и экзаменам. Большое количество решенных примеров как в конспекте лекции, так и в типовом варианте контрольной работы будут способствовать самостоятельной работе и изучению предмета.

Символом «*» в рабочей программе отмечены вопросы, которые не будут рассматриваться на лекционных и практических занятиях, но должны быть самостоятельно изучены студентами.

Рабочая программа Модуль 1 Случайные события. Вероятность события

1. Некоторые задачи комбинаторики: размещения, перестановки, сочетания, их свойства и вычисление. [7], §1.4.

2. Основные понятия теории вероятностей: события, классификация событий. [1], §1.1, 1.2.

3.* Частота событий, ее основные свойства. [1], §1.3.

4. Вероятность события: статистическое, классическое и геометрическое определения вероятностей событий. [1], §1.4, 1.5.

5. Основные аксиомы теории вероятностей. Непосредственное вычисление вероятностей событий. [1], §1.6.

Модуль 2

Основные теоремы теории вероятностей

1. Операции сложения и умножения событий. [1], §1.1, 1.2.

2. Теоремы сложения и умножения вероятностей. [1], §1.7, 1.8, 1.9.

3. Формула полной вероятности. [1], §1.10.

4. Формула гипотез (Байеса). [1], §1.11.

Модуль 3

Схема испытаний Бернулли

1. Повторение испытания. Формула Бернулли. [7], §1.10.

2. Формула Пуассона. [7], §1.12.

3. Локальная и интегральная теоремы Лапласа. [1], §1.12, 1.13.

4. Наивероятнейшее число наступлений события при повторении испытаний. [7], §1.11.

Модуль 4

Случайные величины и их числовые характеристики

1. Случайная величина. Виды случайных величин. Закон распределения дискретной случайной величины. [1], §2.1, 2.2.

2. Интегральный закон (функция распределения) распределения случайной величины, его свойства. [1], §2.1, 2.2.

3. Дифференциальная функция (плотность) распределения и ее свойства. [7], §2.6.

4. Числовые характеристики распределения случайных величин: математическое ожидание, дисперсия, их свойства. Среднее квадратическое отклонение. [1], §2.5, 2.6.

Модуль 5

Основные законы распределения

случайных величин

1. Законы распределения случайных величин: биномиальный, Пуассона, равномерный и показательный. Их числовые характеристики. [1], §2.7, 2.8, 2.9, 2.10.

2. Нормальный закон распределения и его приложения. Правило трех сигм. [1], §2.11, 2.12.

Модуль 6

Многомерные случайные величины

1. Системы случайных величин. Законы распределения систем. Понятие условного закона распределения. [1], §3.1, 3.2, 3.3.

2.Числовые характеристики распределения двумерной случайной величины, корреляционные момент, его свойства. [1], §3.7, [2] гл.4, §17, 18.

Модуль 7

Закон больших чисел

1.* Закон больших чисел: неравенство Чебышева, теорема Чебышева. Теорема Бернулли. [2], гл. 9, §1–6.

2.* Центральная предельная теорема. [7], §2.15.

Модуль 8

Элементы математической статистики

1. Математическая статистика, ее основные понятия и задачи. [2], гл. 15, §1–3.

2. Выборка и генеральная совокупность. Эмпирические законы распределения. Полигон, гистограмма. [2], гл. 15, §4-8.

3. Числовые характеристики статистического распределения: среднее, дисперсия, корреляционный момент. [2], гл. 16, §1–4, 9, 10, гл. 17.

Модуль 9

Статистические оценки параметров распределения

1. Точечные и интервальные оценки числовых характеристик: математического ожидания и дисперсии. [2], гл. 16, §14-19.

2.* Построение нормальной кривой по опытным данным. Асимметрия и эксцесс. [2], гл. 17, §7, 8.

3.* Метод наименьших квадратов. [1], §7.14.

4. Отыскание параметров выборочного уравнения прямой регрессии. Свойства выборочного коэффициента корреляции. [2], гл. 18, §4–7, 9.

5.* Статистическая проверка гипотез: нулевая и конкурирующая гипотезы. Ошибки первого и второго рода. [2], гл. 19, §1,2.

6.* Статистический критерий проверки нулевой гипотезы. Наблюдаемое значение критерия. Критические точки. [2], гл. 19, §3–5.

7.* Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции. [2], гл. 19, §21.

8.* Проверка гипотезы о нормальности распределения генеральной совокупности. Критерий согласия Пирсона. [2], гл. 19, §22.