- •Министерство образования и науки российской федерации
- •Раздел I. Теория вероятностей
- •Тема 1. Случайные события
- •1.1 Классификация событий
- •1.2. Вероятность событий
- •Свойства вероятности
- •1.3. Элементы комбинаторики
- •1.4. Операции над событиями
- •Тема 2. Основные теоремы
- •2.1. Теорема сложения вероятностей несовместных событий
- •2.2. Теорема умножения вероятностей
- •2.3. Формула полной вероятности. Формулы Байеса
- •Тема 3. Повторные независимые испытания
- •3.1. Формула Бернулли
- •3.2. Формула Пуассона
- •3.3. Локальная теорема Муавра-Лапласа
- •Свойста функци , ее график
- •3.4. Интегральная теорема Муавра-Лапласа
- •Свойства функции :
- •Тема 4. Дискретная случайная величина и её характеристики
- •4.1. Понятие случайной величины
- •4.2. Закон распределения дискретной случайной величины
- •4.3. Математические операции над случайными величинами
- •4.4. Числовые характеристики дискретной случайной величины
- •Свойства
- •Свойства
- •4.5. Биноминальный закон распределения и закон Пуассона
- •4.6. Функция распределения случайной величины
- •Свойства функции распределения
- •Тема 5. Непрерывные случайные величины.
- •5.1. Плотность распределения вероятностей непрерывных случайных величин
- •Свойства плотности распределения
- •5.2. Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •5.3. Нормальный закон распределения
- •Свойства случайной величины, распределенной по нормальному закону
- •5.4. Центральная предельная теорема. Теорема Ляпунова
- •Тема 6. Двумерные (n-мерные) случайные величины
- •6.1. Способы задания двумерной случайной величины
- •Свойства двумерной функции распределения
- •6.2. Условные законы распределения
- •6.3. Ковариация и коэффициент корреляции
- •Свойства коэффициента корреляции
- •6.4. Двумерный нормальный закон распределения
- •Тема 7. Закон больших чисел
- •Неравенство Маркова (лемма Чебышева)
- •Неравенство Чебышева
- •Теорема Чебышева
- •Раздел II. Математическая статистика Тема 8. Выборочный метод. Общие вопросы
- •8.1. Понятие о вариационных рядах
- •8.2. Эмпирическая функция распределения
- •Свойства :
- •8.3. Числовые характеристики вариационного ряда
- •Основные свойства
- •Основные свойства дисперсии
- •Упрощённый способ расчёта средней арифметической и дисперсии
- •8.4. Выборочный метод
- •Тема 9. Оценка доли признака и генеральной средней
- •Точечные оценки генеральной совокупности. Свойства оценок
- •Интервальная оценка параметров
- •Доверительный интервал для генеральной средней и генеральной доли по большим выборкам
- •Объём выборки
- •Тема 10. Статистическая проверка гипотез
- •10.1. Статистическая гипотеза и общая схема её проверки
- •1) - То нулевую гипотезуотвергают,
- •2) - То нет оснований отвергнуть.
- •10.2. Построение теоретического закона распределения по опытным данным. Критерий согласия Пирсона
- •Правило проверки нулевой гипотезы
- •Тема 11. Корреляция и регрессия
- •11.1. Линейная парная регрессия
- •11.2. Оценка тесноты корреляционной зависимости
- •Свойства выборочного коэффициента корреляции r
- •Проверка значимости выборочного коэффициента корреляции
Раздел I. Теория вероятностей
Теория вероятностей – это наука, изучающая закономерности массовых случайных событий.
Тема 1. Случайные события
1.1 Классификация событий
Определение.Случайным событиемназывается любой факт, который в результате испытания может произойти или не произойти.
Например: 1) появление герба при бросании монеты,
2) выигрыш автомобиля по билету лотереи,
3) выход бракованного изделия с конвейера завода.
Обозначают события заглавными буквами латинского алфавита: A, B, C, ….
Определение. Событие называетсядостоверным, если в результате испытания оно обязательно должно произойти.
Например, извлечение белого шара из ящика, в котором все шары белые.
Определение. Событие называетсяневозможным, если в результате оно вообще не может произойти.
Например, извлечение черного шара из ящика, в котором все шары белые.
Определение. Два случайных события и называютсянесовместными, если появление одного из них исключает появление другого в данном испытании.
Например, выпадение орла и выпадение решки при однократном бросании монеты.
Определение. События и называютсясовместными, если появление одного из них не исключает появление другого в одном и том же испытании.
Например, получение студентом на зкзамене по одной дисциплине оценок отлично, хорошо, удовлетворительно – события несовместные, а получение тех же оценок на экзамене по трём дисциплинам – события совместные.
Определение. События называютсяравновозможными, если в результате испытания ни одно из этих событий не является объективно более возможным.
Например, извлечение туза или короля из колоды карт; появление герба или решки при бросании монеты.
Определение. Несколько событий образуютполную группу, если они попарно несовместны и в результате испытания появится только одно из этих событий.
Частным случаем событий, образующих полную группу, являются противоположные события.
Определение. Два несовместных события, из которых в результате испытания одно должно обязательно произойти, называютсяпротивоположными.
Обозначают противоположные событияи.
Например, при выстреле из ружья попадание – событиеи промах - событие; при бросании монеты выпадение орла – событиеи выпадение решки – событие.
1.2. Вероятность событий
Для количественной оценки возможности появления случайного события вводится понятие вероятности. Существует два подхода к определению вероятности в зависимости от возможности проведения опыта. Если оценка осуществляется без опыта, то вероятность называется классической и обозначается . Если есть возможность провести опыт, то вероятность называется статистической и обозначается .
Определение. Вероятность события равна отношению числа случаев благоприятствующих ему к общему числу всех равновозможных несовместных элементарных случаев, образующих полную группу
,
где - число случаев благоприятствующих событию;– общее число всех возможных элементарных случаев.
Пример 1.1. Бросается игральная кость. Какова вероятность появления чётного числа очков?
Решение. Обозначим через событие = {появление чётного числа очков}. Общее число исходов .Число случаев благоприятствующих событию . Тогда вероятность появления четного числа очков равна.