- •Тема 1. Основні поняття теорії ймовірностей 8
- •Модульний план
- •Розподіл балів за виконані роботи
- •Критерії оцінювання знань, вмінь та навичок студентів Лекційні заняття
- •Практичні заняття
- •Оцінювання самостійної та індивідуальної роботи
- •Модуль і. Теорія ймовірностей Змістовний модуль 1. Теоретичні основи теорії ймовірностей та комбінаторики
- •Тема 1. Основні поняття теорії ймовірностей
- •1.1. Поняття "випробування" та "подія". Предмет теорії ймовірностей. Коротка історична довідка.
- •Властивості операцій над подіями
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 2. Основні поняття та принципи комбінаторики
- •Сполуки без повторень елементів
- •Сполуки з повторенням елементів
- •Основні принципи комбінаторики
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 3. Ймовірність подій. Основні теореми теорії ймовірностей
- •Властивості ймовірності
- •3.2. Відносна частота. Статистичне означення ймовірності.
- •3.3. Геометричне означення ймовірності
- •Залежні та незалежні події. Умовна ймовірність. Теореми множення ймовірностей.
- •Теорема множення ймовірностей залежних подій
- •3.5. Теореми додавання ймовірностей Теорема додавання ймовірностей несумісних подій
- •3.6. Ймовірність настання хоча б однієї події
- •Теорема
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 4. Формула повної ймовірності. Формула Бейєса.
- •4.1. Формула повної ймовірності
- •4.2. Формула Бейєса
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 5. Послідовні незалежні випробування
- •5.1.Схема повторних незалежних випробувань Бернуллі.
- •5.2. Граничні теореми у схемі Бернуллі
- •5.3. Ймовірність відхилення відносної частоти від сталої ймовірності в незалежних випробуваннях
- •Запитання для самоконтролю
- •Практичні заняття Практичне заняття №1
- •Практичне заняття №2
- •Практичне заняття №3
- •Практичне заняття №4
- •Практичне заняття №5
- •Самостійна робота
- •Рівень а
- •Рівень б
- •Рівень в
- •Рівень а
- •Рівень б
- •Рівень в
- •Теми рефератів
- •Задачі для самоперевірки
- •Змістовний модуль 2. Випадкові величини
- •Тема 6. Види випадкових величин та способи їх задання
- •6.1. Поняття випадкової величини. Закони розподілу випадкових величин.
- •6.1.1. Дискретні випадкові величини
- •Числові характеристики двв
- •6.1.2. Неперервні випадкові величини. Щільність розподілу.
- •Основні закони розподілу неперервних величин
- •Числові характеристики ннв
- •Правило трьох сигм
- •6.2. Закон великих чисел та центральна гранична теорема
- •Теорема
- •Запитання для самоконтролю
- •Практичны заняття Практичне заняття №6
- •Практичне заняття №9
- •Самостійна робота
- •Числові характеристики основних розподілів
- •Рівень а
- •Рівень б
- •Рівень в
- •Задача 1
- •Задача 2
- •10. Неперервна випадкова величина задана інтегральною функцією розподілу:
- •Задачі для самоконтролю
- •Модуль іі. Математична статистика Змістовний модуль 3. Теоретичні основи математичної статистики
- •Тема 7. Предмет та задачі математичної статистики
- •Види та способи відбору
- •Первинна обробка даних
- •Згрупований розподіл накопиченої частоти
- •Розподіл щільності частоти і щільності відносної частоти
- •Емпірична функція розподілу
- •Властивості емпіричної функції розподілу
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 8. Статистичні оцінки параметрів розподілу
- •8.1. Числові характеристики статистичного розподілу
- •Алгоритм методу добутків
- •8.2. Точкові та інтервальні оцінки параметрів розподілу
- •Точкова оцінка математичного сподівання
- •Точкова оцінка дисперсії. Виправлена дисперсія
- •Інтервальні оцінки для математичного сподівання
- •Знаходження об’єму вибірки
- •Запитання для самоконтролю
- •Практичні заняття Практичне заняття №10
- •Практичне заняття №11
- •Практичне заняття №12-13
- •Практичне заняття №14
- •Самостійна робота
- •Змістовний модуль 4. Статистична перевірка гіпотез. Елементи теорії кореляції і дисперсійного аналізу
- •Тема 9. Статистична перевірка гіпотез
- •Статистичні гіпотези та їх класифікація
- •9.2. Статистичні критерії перевірки нульової гіпотези
- •9.3. Перевірка гіпотези про закон розподілу. Критерій згоди Пірсона.
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 10. Елементи теорії кореляції
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 11. Поняття дисперсійного аналізу. Однофакторний дисперсійний аналіз
- •Запитання для самоконтролю
- •Практичні заняття
- •Практичне заняття №17
- •Практичне заняття №18
- •Самостійна робота
- •Методичні рекомендації
- •Список використаної та рекомендованої літератури
- •Додатки
- •Математична довідка
- •Властивості функції
- •V. Правила інтегрування функцій
Згрупований розподіл накопиченої частоти
У прикладах 1,2 складені дискретна та інтервальна таблиці частот вказують на зв’язок між значеннями досліджуваної ознаки і відповідними частотами. У математичній статистиці такий зв’язок називають розподілом частоти.
Часто з розподілу частоти необхідно мати розподіл (кумулятивної) накопиченої частоти. Його одержують послідовним додаванням частот окремих значень варіант, або частот інтервалів починаючи з першого і закінчуючи останнім.
Позначають накопичену частоту F. Насамперед складемо дискретний варіаційний ряд з накопиченими частотами. Скористаємося для цього прикладом 1.
аі |
2 |
3 |
4 |
5 |
ki |
3 |
24 |
14 |
15 |
Fi |
3 |
27 |
41 |
56 |
Розподіл накопиченої частоти дозволяє відповісти на запитання: „Скільки існує учнів, що отримали оцінку менше ніж „4”?”
Аналогічно отримаємо розподіл накопиченої відносної частоти
аі |
2 |
3 |
4 |
5 |
ki |
3 |
24 |
14 |
15 |
0,05 |
0,48 |
0,73 |
1 |
Розподіл відносної накопиченої частоти дозволяє відповісти на запитання: „Який відсоток учнів, що отримали оцінку менше ніж „4”?”
Для графічного зображення розподілу накопиченої частоти будують кумуляту або огиву.
Означення. Кумулята – ламана лінія, відрізки якої сполучають точки, абсцисами яких є значення варіант, а ординатами відповідні їх накопичені частоти. Якщо координати точок переставити місцями, то отримаємо огиву.
Розподіл щільності частоти і щільності відносної частоти
При побудові гістограми ми всі частоти кі повинні були ділити на ширину інтервалу h. Числа називаються розподілом щільності частоти.
Відповідно числа одержані при діленні відносної частоти на ширину інтервалу називаються розподілом щільності відносної частоти.
Побудуємо таблицю з усіма важливими статистичними розподілами вибірки за умов прикладу 2.
|
kі |
пі |
|
|
Fi | |
60-80 |
4 |
0,16 |
0,2 |
0,008 |
4 |
0,16 |
80-100 |
3 |
0,12 |
0,15 |
0,006 |
7 |
0,28 |
100-120 |
2 |
0,08 |
0,1 |
0,004 |
9 |
0,36 |
120-140 |
7 |
0,28 |
0,35 |
0,004 |
16 |
0,64 |
140-160 |
7 |
0,28 |
0,35 |
0,014 |
23 |
0,92 |
160-180 |
2 |
0,08 |
0,1 |
0,004 |
25 |
1,00 |
Розподіли частоти та відносної частоти будуть використовуватись при побудові полігону та гістограмі частот. Розподіли накопиченої частоти та накопиченої відносної частоти будуть використовуватись при побудові кумуляти та огиви.