- •Кафедра информатики, статистики и высшей математики
- •Часть 3 «теория вероятностей и математическая статистика»
- •Случайные события. Вероятность.
- •Классический способ задания вероятности
- •Геометрический способ задания вероятности
- •Дискретный способ задания вероятности
- •Статистический способ задания вероятности
- •Задачи для самостоятельной работы
- •Лекция №2 Свойства вероятностей. Условная вероятность. Теоремы сложения и умножения вероятностей.
- •Лекция №3 Случайные величины. Функции распределения случайных величин
- •Показательное распределение. Показательным (экспоненциальным) называют распределение вероятностей непрерывной случайной величины , которое описывается функцией плотности вероятности:
- •Лекция №4. Нормальное распределение.
- •Лекция 5. Предельные теоремы и законы больших чисел
- •Лекция №7. Предмет математической статистики. Генеральная и выборочная совокупности. Вариационные ряды и их характеристики
- •Лекция 8. Связь между генеральной и выборочной совокупностью.
- •Предельные ошибки и необходимый объем выборки (Повторный и бесповторный отбор)
- •Лекция №9. Проверка статистических гипотез.
- •Проверка гипотез о равенстве средних значений при известной и неизвестной дисперсии.
- •Проверка гипотезы о равенстве дисперсий двух нормальных генеральных совокупностей.
- •Лекция№10.Проверка статистических гипотез о законе распределения генеральной совокупности
- •Критерий согласия (хи- квадрат) Пирсона
- •Критерий согласия Колмогорова
- •Лекция №11. Основные понятия дисперсионного анализа
- •Однофакторный дисперсионный анализ
- •Понятие о двухфакторном дисперсионном анализе
- •Лекция№12. Корреляционно – регрессионный анализ
- •Свойства выборочного (статистического) коэффициента корреляции
- •Понятие о нелинейной регрессии, индекс корреляции и коэффициент детерминации
- •Вопросы
Вопросы
К экзамену по курсу «Высшая математика. Часть 3»»
Случайные события и их классификация.
Классическое определение вероятности.
Статистическое определение вероятности.
Аксиоматическое определение вероятности. Геометрическое определение вероятности.
Теорема сложения вероятностей.
Условная вероятность. Теорема умножения вероятностей.
Формула полной вероятности. Формула Байеса.
Повторные независимые испытания. Формула Бернулли.
Наивероятнейшее число наступлений события.
Теорема Пуассона. Простейший поток событий.
Интегральная теорема Лапласа.
Функция распределения случайной величины и ее свойства.
Дискретные случайные величины.
Плотность распределения вероятностей и ее свойства.
Математическое ожидание дискретной и непрерывной случайной величины и их свойства.
Дисперсия случайной величины и ее свойства.
Моменты случайной величины. Ассиметрия и эксцесс
Биноминальный закон распределения. Математическое ожидание и дисперсия случайной, величины распределенной по биноминальному закону.
Закон распределения Пуассона. Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, распределенной по закону Пуассона.
Равномерный закон распределения. Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, распределенной по равномерному закону.
Показательный закон распределения. Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, распределенной по показательному закону.
Нормальный закон распределения. Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, распределенной по нормальному закону.
Выражение функции распределения нормальной величины через функцию Лапласа. Вероятность попадания значения нормальной случайной величины в заданный интервал, правило трех сигм.
Случайный вектор. Система случайных величин.
Корреляционный момент и коэффициент корреляции и их свойства.
Неравенство Маркова и Чебышева.
Закон больших чисел « в форме» теоремы Чебышева.
Теорема Бернулли.
Понятие о «центральная предельная теорема». Теорема Ляпунова.
Статистическая совокупность. Генеральная и выборочная совокупности. Несмещенная, состоятельная и эффективная оценка параметров.
Основные числовые характеристики статистического распределения. Среднее арифметическое и статистическая дисперсия и их свойства. Мода, медиана.
Выборочный метод. Точечное оценивание.
Интервальное оценивание. Формула доверительной вероятности для большой и малой выборок.
Несмещенные оценки для генерального среднего и генеральной дисперсии. Расчет доверительного интервала и объема выборки (при повторном и бесповторном отборах).
Статистическая проверка гипотез. Нулевая и альтернативная гипотезы. Ошибки 1-го и 2-го рода при проверки гипотез. Уровень значимости, критическая область. Критерии согласия и его мощность.
Проверка гипотезы о равенстве средних значении для нормального распределения при известной и неизвестной генеральной дисперсиях.
Критерий Пирсона.
Критерий согласия Колмогорова.
Однофакторный дисперсионный анализ.
Двухфакторный дисперсионный анализ.
Модели и основные понятия корреляционного и регрессионного анализа.
Линейная корреляционная зависимость и прямые регрессии.
Коэффициент линейной корреляции и его свойства.
Понятие «нелинейная корреляция».
Анализ соответствия регрессионной модели наблюденным данным.
Литература
Мацкевич И.П., Свирид Г.П. Высшая математика. Теория вероятностей и математическая статистика. - Мн.: Высшая школа, 1993.
Лихолетов И.И., Мацкевич И.П. Руководство к решению задач по высшей математики с основами математической статистики и теории вероятностей. - Мн.: Высшая школа, 1976.
Булдык Г.М. Теория вероятностей и математическая статистика. - Мн.: Высшая школа, 1989.
Венцель Е.С. Теория вероятностей. - М.: Наука, 1969.
Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: ЮНИТИ-ДАНА,2000.-543 с.
Свирид Г.П.,Черторицкий Ю.Н.,Шевченко Л.И. Теория вероятностей и математическая статистика. Контрольные задания и методические рекомендации к ним для студентов экономических специальностей.-Мн.: БГЭУ,1998.
Булдык Г.М., Ковальчук В.М. Теория вероятностей и математическая статистика. Практикум. Часть 1.- Мн.: БГЭУ, 1999.-54 с.
Гороховик С.Я. Рыбалтовский И.В. Система случайных величин. Индивидуальные задания по теории вероятностей для студентов всех специальностей. – Мн.:БГЭУ,2000. – 18с.