- •Міністерство фінансів України
- •З м і с т
- •Опис навчальної дисципліни «математика для економістів»
- •Інструментальні:
- •Міжособистісні:
- •Системні:
- •Спеціальні:
- •Тематичний план навчальної дисципліни
- •Зміст навчальної дисципліни
- •Змістовий модуль 2. Диференціальне числення функції однієї змінної та його застосування в економіці
- •Тема 13. Економічна динаміка та її моделювання: диференціальні та різницеві рівняння
- •Змістовий модуль 5. Ряди та їх застосування. Елементи математичної економіки
- •Тема 14. Ряди та їх застосування
- •Тема 15. Елементи фінансової математики та математичної економіки
- •Тема 1. Емпіричні та логічні основи теорії ймовірностей
- •План вивчення теми
- •Методичні рекомендації до самостійної роботи
- •1. Випадкові події
- •2. Прості та складені випадкові події. Простір елементарних подій
- •3.Операції над подіями
- •Питання для самоконтролю
- •2. Елементи комбінаторики
- •3. Геометрична ймовірність
- •4. Статистична ймовірність
- •5. Умовна ймовірність
- •5.1. Залежні та незалежні випадкові події
- •5.2. Обчислення умовної ймовірності
- •Література
- •3. Локальна теорема
- •4. Інтегральна теорема
- •5. Використання інтегральної теореми
- •6. Формула Пуассона для малоймовірних випадкових подій
- •7. Проста течія подій
- •Питання для самоконтролю
- •Функція розподілу ймовірностей
- •Щільність ймовірностей (диференціальна функція) її властивості
- •Питання для самоконтролю
- •Література
- •1.2. Мода та медіана випадкової величини
- •1.3. Дисперсія та середнє квадратичне відхилення
- •1.4. Початкові та центральні моменти
- •7. Розподіл («хі-квадрат»)
- •8. Розподіл Стьюдента
- •2. Коефіцієнт кореляції
- •2. Закон розподілу та числові характеристики функції дискретного випадкового аргументу
- •2. Марковські випадкові процеси. Ланцюги Маркова
- •3. Процес народження і загибелі
- •4. Елементи теорії масового обслуговування
- •Питання для самоконтролю
- •2. Генеральна та вибіркова сукупності
- •Питання для самоконтролю
- •Питання для самоконтролю
- •2. Похибки перевірки гіпотез
- •3. Критерії узгодження для перевірки гіпотез
- •4. Критична область
- •Питання для самоконтролю
- •2. Визначення параметрів ,
- •3. Властивості ,
- •4. Множинна регресія
- •Питання для самоконтролю
- •Питання для самоконтролю
- •Питання для самоконтролю
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Т е с т и
- •Література
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Задачі для розв’язання
- •Т е с т и
- •Література
- •Література
- •Методичні вказівки до виконання завдань
- •Приклади розв’язків задач для індивідуальної роботи
- •Завдання для індивідуальної роботи
- •Самостійна робота студентів
- •Практичні заняття
- •Модульний контроль
- •Індивідуальна робота
- •Математика для економістів
2. Коефіцієнт кореляції
Під час вивчення системи двох і більше випадкових величин доводиться з’ясовувати наявність зв’язку між цими величинами та його характер. Для цього застосовують кореляційний момент:
.
У разі кореляційний зв’язок відсутній.
Тісноту кореляційного зв’язку характеризує коефіцієнт кореляції:
. (6.1)
, або .
3. Умовні закони розподілу
Означення. Умовним законом розподілу дискретної випадкової величини при фіксованому значенніназивається перелік можливих значень випадкової величинита відповідних їм умовних ймовірностей, обчислених при фіксованому значені.
У табличній формі:
-
…
…
4. Функція розподілу ймовірностей системи двох випадкових величин
Означення. Функцією розподілу ймовірностей системи двох випадкових величин називають таку функцію двох аргументів, яка визначає ймовірність спільної появи подій:. (6.2)
Властивості :
1. .
2. ,.
3. є неспадною функцією аргументіві.
4. Ймовірність влучення точки в довільний прямокутникобчислюється за формулою:
.
5. Щільність ймовірностей системи двох випадкових величин
Ймовірність розміщення системи у прямокутній областіобчислюється за формулою:
.
Означення. Щільністю ймовірностей системи двох випадкових величин називається друга похідна від функції :
. (6. 3)
Властивості :
1. , оскількиє неспадною функцією аргументіві.
2. Умова нормування системи двох неперервних випадкових величин є:.
3. Функція розподілу ймовірностей системи двох неперервних випадкових величин визначається з рівняння:
.
6. Числові характеристики системи двох неперервних випадкових величин
,
,
,
,
.
Питання для самоконтролю
1. Означення багатовимірної випадкової величини .
2. Означення закону розподілу багатовимірної випадкової величини.
3. Основні числові характеристики для системи двох дискретних випадкових величин.
4. Що визначає кореляційний момент ?
5. Чому дорівнює ?
6. Коефіцієнт кореляції та його властивості.
7. Якщо=0 , то чому дорівнює ?
8.Що називається умовним законом розподілу Y/x ?
9. Умови нормування для системи двох ДВВ.
Література
Обов’язкова: [1]. Додаткова:[1], [4], [7].
Тема 7. Функції випадкового аргументу
Мета роботи: вивчити поняття функції, закону розподілу та числові характеристики для функції дискретного і неперервного випадкового аргументу.
План вивчення теми
Поняття функції.
Закон розподілу та числові характеристики функції. дискретного випадкового аргументу.
Закон розподілу та числові характеристики функції. неперервного випадкового аргументу.
Методичні рекомендації до самостійної роботи
1. Поняття функції
У багатьох випадках треба розглядати дві випадкові величини X та Y. Так, наприклад, при аналізі діяльності підприємства треба враховувати кількість усіх працюючих X та кількість зроблених виробів Y. З різних причин кількість працюючих та зроблених виробів кожного дня можуть бути різними, тобто X та Y будуть випадковими величинами.
Означення. Якщо вказано закон, за яким кожному можливому значенню випадкової величини X відповідає певне значення випадкової величини Y, то Y називають функцією X і позначають .
Відзначимо, що іноді різним можливим значенням випадкової величини X відповідають однакові значення Y. Наприклад, якщо Y = X2, то значенням 3 та –3 випадкової величини X відповідає одне значення випадкової величини Y = 9.
Однією із можливих задач теорії ймовірностей є визначення законів розподілу та числових характеристик функцій випадкового аргументу, закон розподілу якого відомий. Вкажемо основні формули для розв'язування цієї задачі.