- •1)Основные понятия теории вероятностей. Случайные события и их классификация.
- •2)Вероятность события. Классическое, статистическое и геометрическое определения.
- •3)Действия над событиями.
- •4)Теоремы сложения и умножения вероятностей.
- •1)Теорема сложения вероятностей несовместных событий:
- •2)Теорема сложения вероятностей совместных событий:
- •3)Теорема умножения вероятностей:
- •4)Теорема сложения вероятностей совместных событий:
- •5)Зависимые и независимые события.Условная вероятность.
- •6)Формула полной вероятности. Теорема Байеса
- •7)Повторные независимые испытания. Формула Бернулли.
- •8)Теорема Пуассона. Локальная и интегральная теоремы Муавра-Лапласа.
- •9)Случайная величина и ее закон распределения. Дискретные и непрерывные случайные величины.
- •11)Функция распределения случайной величины. Плотность распределения непрерывной случайной величины. Их свойства.
- •12)Числовые характеристики случайных величин: математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, их свойства.
- •1. Дисперсия постоянной величины равна нулю:
- •2. Постоянный сомножитель можно выносить за знак дисперсии,возведя его при этом в квадрат:
- •Дисперсия алгебраической суммы конечного числа независимых случайных величин равна сумме их дисперсий:
- •13)Мода, медиана, квантили. Начальные и центральные моменты случайных величин.
- •14)Неравенства Маркова и Чебышева.
- •15)Закон больших чисел. Теоремы Чебышева и Бернулли. Теорема Пуассона.
- •16)Центральная предельная теорема
- •17)Многомерные случайные величины
- •18)Функция и плотность распределения двумерной случайной величины. Их свойства.
- •19)Зависимые и независимые случайные величины. Условные законы распределения.
- •20)Числовые характеристики двумерных случайных величин. Ковариация, коэффициент корреляции.
- •21)Случайные процессы и их характеристики.
- •22)Марковские случайные процессы.
- •23)Уравнения Чепмена-Колмогорова.Предельные вероятности состояний.
- •24)Общая характеристика систем массового обслуживания. Потоки событий.
- •25)Процессы гибели и размножения.
- •26)Системы массового обслуживания с отказами.
- •27)Системы массового обслуживания с ожиданием.
- •28)Общие сведения о выборочном методе.
- •29)Вариационные ряды и их графическое изображение
- •30)Числовые характеристики выборочного распределения. Их свойства.
- •31)Понятие об оценке параметров. Характеристики оценок.
- •39)Однофакторный дисперсионный анализ. Межгрупповая и внутри групповая вариации
- •40)Понятие о двухфакторном дисперсионном анализе.
- •41)Основные положения регрессионного анализа.
- •42)Линейная парная регрессия.
- •43)Оценка тесноты корреляционной зависимости для линейной модели. Коэффициент детерминации.
- •44)Интервальная оценка функции регрессии.
- •45)Проверка значимости уравнения регрессии. Интервальная оценка параметров парной модели.
3)Действия над событиями.
Суммой двух событий А и В будем называть событие С, состоящее в появлении или события А, или события В, или события А и В вместе.
А+В (АUВ) А+В (АUВ)
Геометрическая интерпретация сложения совместных и несовместных событий в форме диаграмм Вьенна
Суммой нескольких событий называется событие, состоящее в наступлении хотя бы одного из данных событий.
Произведением двух событий А и В называется такое событие С, которое состоит в одновременном появлении событий А и В.
АВ (А∩В) АВ (А∩В)
Геометрическая интерпретация умножения совместных и несовместных событий в форме диаграмм Вьенна
Произведением нескольких событий называется событие,состоящее в совместном наступлении всех этих событий.
Разностью двух событий А и В называется событие, которое состоится, если событие А произойдет, а событие В не произойдет.
А–В (А∩В) А–В (А∩В)
Геометрическая интерпретация разности совместных и несовместных событий в форме диаграмм Вьенна
Дополнением события A называется событие А, которое состоится, если событие А не произойдет: A=Ω–A.
Свойства операций сложения и умножения событий:
1. А + В = В + А – коммутативность сложения.
2. А + (В + С) = (А + В) + С – ассоциативность сложения.
3. АВ = ВА – коммутативность умножения.
4. A(BС) = (АВ)С – ассоциативность умножения.
5. А(В + С) = АВ + АС; (А + В)С = АС + ВС – законы дистрибутивности умножения относительно сложения.
Из определения операций над событиями следуют очевидные равенства:
А + А = А; АА = А; А + Ω = Ω; АΩ = А; А + пустое множество(Ш)= А; АШ = Ш.
4)Теоремы сложения и умножения вероятностей.
1)Теорема сложения вероятностей несовместных событий:
Вероятность суммы двух несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий:
Р(А+В) =Р(А) + Р(В).
доказательство:
Пусть в результате испытания из общего числа n равновозможных и несовместных исходов испытания событию А благоприятствует m1 случаев, а событию В – m2 случаев
Так как события А и В несовместные, то ни один из случаев, благоприятствующих одному из этих событий, не благоприятствует другому. Поэтому событию А + В будет благоприятствовать m1 + m2 случаев:
следствие 1:Вероятность суммы конечного числа несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий:
следствие 2:Сумма вероятностей событий,образующих полную группу,равна единице:
следствие 3:Сумма вероятностей противоположных событий равна единице: