- •1.Предмет теории вероятностей.Случайные события,классификация.
- •2.Классическое определение вероятности.Св-ва вероятности.
- •4.Геометрические вероятности.
- •5.Cумма вероятностей несовместимых событий.
- •6.Полная группа событий.Противоположные события.
- •7.Условная вероятность.
- •8.Вероятность произведения событий
- •9.Сумма вероятностей совместных событий
- •10.Формулы полной вероятности и Бейеса.
- •11.Повторение испытаний,формула Бернулли.
- •12. Предельные формулы Пуассона и Муавра-Лапласа.
- •13.Определение случайно велечины.Дискретные и непрерывные случайные величины.Закон рапсределения вероятностей дискретной случайной величины.
- •14.Биноминальное распределение
- •15.Математическое ожидание.Св-ва.
- •16.Математическое ожидание дискретной и непрерывной случайной величины. Способы вычисления дисперсии. Основные свойства дисперсии.
- •17. Функцией распределения вероятностей случайной величины, ее свойства.
- •18. Плотность распределения вероятностей непрерывноей случайной велечины, ее свойства.
- •19.Равномерное распределение,числовые хар-ки.
- •21. Нормальное распределение, его числовые характеристики. Нормальная кривая.
- •22.Функция Лапласа и ее св-ва.Вычисление вероятности попадания в интервал нормально распределенной случайной велечины.Правило трех сигм.
- •23. Понятие о центральной предельной теореме (теорема Ляпунова).
- •24.Задачи математической статистики.
- •25. Генеральная совокупность и выборка. Объём выборки. Способы отбора.
- •26. Построение полигона и гистограммы. Свойства гистограммы частот и относительных частот.
- •27. Точечные статистические оценки параметров. Несмещённость, эффективность и состоятельность оценки.
- •28. Генеральная и выборочная средняя.
- •29. Генеральная и выборочная дисперсия. Исправленная дисперсия. Стандарт.
- •30. Интервальные статистические оценки параметров. Надёжность, доверительный интервал.
- •31.Построение дов интервала для оценки мат ожидания нормального распределения o
- •32.Статистическяа гипотеза.Нулевая конкурируюющая,простая,сложная гипотезы.Ошибки 1го,2го рода.
- •33.Критерйи солгасия.Согласие Пирсона.
- •34.Функциональная,статистическая,корреляционная зависимость.
- •35.Линейная регрессия.
- •36.Коррялиционный момент.
25. Генеральная совокупность и выборка. Объём выборки. Способы отбора.
Причины: 1)слишком много объектов.2)исследование объектов связанная с его повреждением униятожается или требует больших затрат.
Выборкой наз. Совокупность случайно отобранных объектов и с общей совокупностью.
Ген.совокупностью наз. Совокупность объектов из которых производится выборка.
Объемом совокупности наз число объектов этой совокупности.
Повтор.выборка при кот выбор объект перед отбором след.
Без повтор.выборка- выборка при кот отобранный объект ген.совокупности не возвращ.
Способы отбора: простой случайный отбор; сирийный отбор; типический отбор.
26. Построение полигона и гистограммы. Свойства гистограммы частот и относительных частот.
В качестве графической иллюстрации статистических рядов используются:
Полигон частот– ломанная, отрезки которой соединяют точки, либо(рис 1). Для дискретной случайной величины полигон частот является оценкой многоугольника распределения, для непрерывной случайной величины полигон частот есть оценка кривой плотности распределения.
Гистограмма частот- ступенчатая фигура, состоящая изпрямоугольников, опирающихся на частичные интервалы. Высота-го прямоугольника полагается равной плотности частоты. Соответственно площадь каждого прямоугольника равна- относительной частоте. Гистограмма частот также является статистическим аналогом кривой плотности распределения (рис 2).
Свойства гистограммы
Теорема. Пусть- плотность распределения случайной величины, а- относительная частота для-го частичного интервала,, тогда прии постоянном
,. (1.13)
То есть площадь столбца гистограммы при стремится к площади под графиком плотности над тем же интервалом.
Доказательство.
Совокупность пар чисел называютстатистическим рядом относительных частот. Статистический ряд относительных частот приближенно оценивает ряд распределения дискретной случайной величины.
27. Точечные статистические оценки параметров. Несмещённость, эффективность и состоятельность оценки.
Точечной оценкой неизвестного параметра называют число (точку на числовой оси), которое приблизительно равно оцениваемому параметру и может заменить его с достаточной степенью точности в статистических расчетах.
Точечной оценкой Ѳ* называют полож. Число б (точку на числовой оси) для кот выполняется след неравенство (Ѳ- Ѳ* )<б
Несмещенной называют такую точечную статистическую оценку Ө*, математическое ожидание которой равно оцениваемому параметру: M(Ө*)=Ө .Состоятельнойназывают такую точечную статистическую оценку, которая при n -> ∞ стремится по вероятности к оцениваемому параметру. В частности, если дисперсия несмещенной оценки при n -> ∞ стремится к нулю, то такая оценка оказывается и состоятельной.Эффективнойназывают такую точечную статистическую оценку, которая при фиксированном n имеет наименьшую дисперсию. Точечные оценки параметров распределения, т.е. оценки, которые определяются одним числомQ* =f(x1,x2,…,xn), гдеx1,x2,…,xn- выборка.
28. Генеральная и выборочная средняя.
1.Генеральная средняя. Пусть изучается генеральная совокупность относительно количественного признака Х.
Генеральной средней называют среднее арифметическое значений признака генеральной совокупности.
Если все значения признака различны, то ‾Xr=(x1+x2+…+xn)/N;
Если значения признака имеют частоты N1, N2, …, Nk, где N1 +N2+…+Nk= N, то
‾Xr=x1N1+…+xkNk.
2.Выборочная средняя.Пусть для изучения генеральной совокупности относительно количественного признака Х извлечена выборка объема n.
Выборочной средней называют среднее арифметическое значение признака выборочной совокупности.
Если все значения признака выборки различны, то ‾Xₑ=(x1+x2+…+xn)/n;
если же все значения имеют частоты n1, n2,…,nk, то ‾Xₑ=(x1n1+…+xknk)/n.
Выборочная средняя является несмещенной и состоятельной оценкой генеральной средней.
Замечание: Если выборка представлена интервальным вариационным рядом, то за xi принимают середины частичных интервалов.