- •1.Що є предметом теорії імовірності?
- •2.Дати означення підмножини скінченної (нескінченної), зліченої і незліченої. Навести приклад.
- •3. Дати означення об’єднаня суми, різниці та добутку множин. Навести приклади.
- •4.Дати означення сполучення та розміщення. Записати формулу для обчислення числа ціх сполук. Навести приклади
- •5. Записати формулу, що пов’язує число переставлень, сполучень та розміщень. Сформулювати правила суми та добутку. Навести приклади.
- •7. Дати означення сумісних, несумісних та попарно несумісних подій. Навести приклади.
- •8. Дати означення суми (об’єднання), різниці та добутку (перетину) подій, протилежної події, повної групи подій. Навести приклади.
- •9. Як випадкова подія виражається через елементарні наслідки випадкового експерименту? Які елементарні наслідки називаються такими, що сприяють появі даної події? Навести приклади.
- •10. Сформулювати класичне визначення імовірності події і записати відповідну формулу. Навести приклади.
- •11.(Геометричне визначення).
- •12. Дати означення частоти та відносної частоти події.
- •13. Сформулювати теореми: а) про імовірність суми двох подій; б) про імовірність суми двох несумісних подій; в) про імовірність суми декількох попарно несумісних подій. Навести приклади.
- •14. Дати означення незалежності і залежності двох подій, умовної імовірності події, попарної незалежності декількох подій, незалежності у сукупності декількох подій. Навести приклади.
- •15. Записати формулу для обчислення імовірності хочаб однієї з декількох подій, незалежних у сукуупності.Пояснити букви, навести приклади.
- •16. Записати формули: а) повної імовірності; б) Байеса. Пояснити зміст позначень. Навести приклади.
- •17. Навести умови схеми випробувань Бернулі. Записати формулу Бернулі.Навести приклади застосування.
- •18. Граничні теореми у схемі випробувань Бернулі. А)Пуассона. Б) Локальну та інтегральну Лапласа.
- •19.Записати формули для обчислення в схемі бернулі: а)імовірності відхилення частоти від імовірності б)найбільш імовірного числа появи подій
- •20. Дати означення випадкової величини (в.В.), дискретної (д.В.В.) та неперервної випадкої величини (н.В.В.). Навести приклади.
- •21. Дати означення закону та багатокутника розподілу ймовірностей д.В.В. Навести приклади.
- •22. Дати означення інтегральної та диференціальної функції розподілу н.В.В. Вказати їх основні властивості. Навести приклади.
- •24. Пояснити, що характеризують: а) математичне сподівання; б) дисперсія та середнє квадратичне відхилення; в) асиметрія; г) ексцес; д) мода; е) медіана.
- •25. Довести основні властивості математичного сподівання і дисперсії.
- •26. Записати основні закони розподілу д.В.В.: а) біноміальний ; б)Пуассона; в)геометричний. Пояснити зміст букв. Навести приклади д.В.В., розподілених за цими законами.
- •27. Записати основні закони розподілу н.В.В.: а) рівномірний; б) нормальний; в) показниковий. Пояснити зміст букв. Навести приклади н.В.В., розподілених за цими законами.
- •28. Пояснити зміст терміну «закон великих чисел». Довести нерівність Чебишова в усіх формах. Навести приклади її застосування.
- •29 Сформулювати основні теореми закону великих чисел: а) Бернуллі; б) Чебишова; Пояснити значення цих теорем для практики.
- •30. Сформулювати центральну граничну теорему у формі Леві-Ліндеберга в усіх видах. Довести інтегральну теорему Мавра-Лапласа як окремий випадок попередньої теореми.
- •31.Дати означення системі випадкових величин. Навести приклади. Дати означення закону розподілу дискретної двовимірної випадкової величини. Навести приклади.
- •32 Дати означення ф-ціїї розподілу двв. Основні властивості ф-ції розподілу, її геометричний зміст.
- •33 Дати означеня щільностей ймовірностей двв. Основні властивості, імовірнісний зміст.
- •34 Записати ф-ли для обчислення ймовірностей попадання випадкової точки в довільну двомірну область d; в прямокутник.
- •35 Означення залежності (незалежності) випадкових величин, що входять в с-му вв. Теореми про необхідну та достатню умови незалежності.
- •39. Навести основні властивості кореляційного моменту μxy та коефіцієнту кореляції rxy
- •40. Дати означення корельованості (некорельованості) двох в.В. Пояснити різнцю і зв’язок між корельованістю (некорельованістю) і залежністю двох в.В.
- •41 Вивести рівняння лінійної середньоквадратичної регресії y на х(х на y). Пояснити зміст позначень.Дати означення коефіцієнту регресії , залишкової дисперсії та пояснити, що вони характеризують.
- •42. Сформулювати теорему про корельованість складових нормально розподіленої двовимірної в.В.
- •47 Дати означення а) генеральної та вибіркової сукупності б) обсягу вибірки в) повторної, безповоротної та репрезентативної вибірок
- •48 Дати означення естатистичної (емпіричної) функції розподілу та сформулювати її основні властивості
- •49 Дати означення кумулятивних частоти та відносної частоти
- •50 Дати означення полігону та гістограми
- •51 Дати означення точкової статистичної оцінки параметру розподілу генеральної сукупності
- •54 Дати означення вибіркових: а)моди і медіани; б) початкового та центрального моментів; в) коефіцієнтів асиметрії та ексцесу. Навести приклади знаходження (обчислення).
- •55 Дати означення: а) інтервальної оцінки параметра генеральної сукупності, її точності та надійності; б) надійного інтервалу. Навести приклади.
- •58 Записати формулу для обчислення кінців надійного інтервалу для оцінки середнього квадратичного відхилення нормальної розділеної генеральної сукупності
- •59 Дати означення емпіричної та теоретичної частот
- •60Дати озн функціональної, стохастичної, кореляційної залежності, умовного середнього, вибіркових рівняння та лінії регресії.
- •62 Записати формулу для обч вибіркової кореляції кінців надійного інтервалу для інтерн. Оцінки коеф кореляції нормально розподіленої ген сукупності
- •63 Дати означення статистичної гіпотези, нульової та альтернативної гіпотез
- •64 Дати означення рівня значущості та потужності статистичного критерію
- •65 Дати означення рівня значушості та потужності статистичного критерію
- •66 Навести приклади перевірки гіпотез про: рівність генеральних дисперсій двох нормально розподілених генеральних сукупностей
58 Записати формулу для обчислення кінців надійного інтервалу для оцінки середнього квадратичного відхилення нормальної розділеної генеральної сукупності
Нехай
кількісна ознака Х генеральної сукупності
розподілена нормально. Потрібно знайти
довірчий інтервал , що покриває параметр
(Сигма)
з заданою надійністю γ.
Потрібно
, щоб виконувалось відношення
або
Провівши деякі перетворення отримаємо
інтервал, що покриває
з заданою надійністю
:
,
де s
«виправлене » вибіркове середнє
квадратичне відхилення;
–
невідоме генеральне середнє квадратичне
відхилення(параметр); q
=
- знаходиться по таблиці; Приклад:Кількісна
ознака Х генеральної сукупності
розподілена нормально. За вибіркою
об’ємом n=25,
s=0.8.
Знайти довірчий інтервал, що накриває
генеральне середнє квадратичне відхилення
з надійністю 0.95.
59 Дати означення емпіричної та теоретичної частот
Емпіричними частотами називають фактично спостережні частоти. Частоти, які розміщені на кривій нормального розподілу, називаються теоретичними частотами . Відхилення теоретичних та фактичних (емпіричних) частот свідчить про ступінь наближення до нормального розподілу.
Теоретичні
частоти знаходять за формулою : nі=n*Рі
(n
– кількість випробувань; Рі – імовірність
хі). Пуассона: Рn(к)=
λ-
середня вибіркова.
60Дати озн функціональної, стохастичної, кореляційної залежності, умовного середнього, вибіркових рівняння та лінії регресії.
Розглянемо залежність
У від однієї випадкової величини Х, а
потім від декількох величин. Дві випадкові
величини можуть бути пов’язані
функціональною залежністю або залежністю
іншого роду, яка називається статистичною,
або бути незалежними. Строга функціональна
залежність реалізується рідко. У цьому
випадку виникає статистична залежність.
наприклад: якщо У залежить від Z1, Z2, V1,
V2, а Х залежить від Z1, Z2, і U1. то між У і Х
є статистична залежність (наявні спільні
фактори Z1, Z2). Статистичною називають
залежність при якій зміна однієї з
величин викликає зміну розподілу іншої.
Зокрема, статистична залежність
проявляється в тому, що при зміні однієї
з величин змінюється середнє значення
іншої. В цьому випадку статистичну
залежність називають кореляційною.
Умовним середнім Ух(з рискою зверху)
називають середнє арифметичне значень
У, відповідних значенню Х=х. Кореляційною
залежністю У від Х називають функціональну
залежність умовної середньої Ух(з рискою
зверху) від х:
Це рівняння
називають рівнянням регресії У на Х.
Функцію f(x) називають регресією У на Х,
а її графік – лінією регресії У на Х
вибіркове
.
61Вивести формули для обч параметрів вибіркового рівн лінійної регресії : а) за не згрупованими даними, б) за згрупованимививести формули для обчислення параметрів вибіркового рівня лінійної регресії: а) за не згрупованими данними. Б) за згрупованими данними кореляційної таблиці. Пояснити зміст букв, навести приклади.
Дана формула
виведена із рівняння прямої: у=кх+b. Де
к замінено на вибірковий коефіцієнт
регресії. Вибіркове рівня лінійної
регресії:
- вибірковий коефіцієнт регресії У на
Х.
