- •6. Случайная величина: определение, виды случайных величин, способы задания. Функция распределения вероятностей случайной величины (определение и свойства).
- •7. Плотность распределения непрерывной случайной величины (определение и свойства). Отыскание функции распределения непрерывной случайной величины по известной плотности распределения.
- •8. Математическое ожидание случайной величины (определение и свойства).
- •9. Отклонение случайной величины (определение и свойства).
- •10. Дисперсия случайной величины (определение и свойства). Среднеквадратическое отклонение случайной величины (определение и свойства).
- •11. Распределение Бернулли (определение, закон распределения, функция распределения, график функции распределения, числовые характеристики).
- •12. Геометрическое распределение (определение, закон распределения, функция распределения, график функции распределения, числовые характеристики).
- •13. Биномиальное распределение (определение, закон распределения, график функции распределения, числовые характеристики).
- •14. Распределение Пуассона (определение, закон распределения (с выводом), функция распределения, график функции распределения, числовые характеристики).
- •16. Показательное (экспоненциальное) распределение (определение, плотность распределения, функция распределения, графики плотности и функции распределения, числовые характеристики).
- •20. Условные функция и плотность распределения. Зависимые и независимые случайные величины.
- •21. Числовые характеристики зависимости (ковариация, коэффициент корреляции – определение и свойства). Ковариационная матрица. Некоррелированные случайные величины.
- •22. Двумерное нормальное распределение. Вероятность попадания в эллипс равной вероятности.
- •23. Предельные теоремы теории вероятностей.
- •Неравенство Чебышева
- •Теорема Бернулли
- •Теорема Ляпунова
- •25. Цепь Маркова. Матрица вероятностей переходов. Однородная цепь Маркова. Предельные вероятности состояний. Марковский процесс с дискретными состояниями и непрерывным временем.
- •26. Генеральная и выборочная совокупности. Повторная и бесповторная выборки. Репрезентативная выборка. Способы отбора.
- •27. Статистическое распределение выборки. Полигон и гистограмма. Эмпирическая функция распределения и её свойства.
- •28. Несмещенные, эффективные и состоятельные оценки. Генеральная и выборочная средние.
- •29. Генеральная и выборочная дисперсии. Формула для вычисления дисперсии. Оценка генеральной дисперсии по исправленной выборочной.
27. Статистическое распределение выборки. Полигон и гистограмма. Эмпирическая функция распределения и её свойства.
Статистическим распределением выборки называется перечень вариант и соответствующих им частот или относительных частот. Статистическое распределение также можно задать в виде последовательности интервалов и соответствующих им частот (в качестве частоты, соответствующей интервалу, принимают сумму частот, попавших в этот интервал).
Полигон частот – это ломаная, отрезки которой соединяют точки (xi, ni).
Полигон относительных частот – это ломаная, отрезки которой соединяют точки (xi, wi)
Гистограммой частот называют ступенчатую фигуру, состоящую из прямоугольников, основаниями которых являются частичные интервалы длинной h, а высоты равны отношению - плотность частоты.
Эмпирической функцией распределения (функцией распределения выборки) называют функцию F*(x), определяющую для каждого значения x относительную частоту события X<x:
,
где nx – число вариант, меньших x; n – объём выборки.
F*(x) обладает всеми свойствами F(x):
F*(x) [0 , 1];
F*(x) – неубывающая функция;
если x1 - наименьшая варианта, то F*(x)=0 при x ≤ x1;
если xk – наибольшая варианта, то F*(x)=1 при x > xk.
28. Несмещенные, эффективные и состоятельные оценки. Генеральная и выборочная средние.
Несмещённой называют статистическую оценку Q*, математическое ожидание которой равно оцениваемому параметру Q при любом объёме выборки, т. е.
M (Q* ) = Q.
Эффективной называют статистическую оценку, которая (при заданном объёме выборки) имеет наименьшую возможную дисперсию.
Состоятельной называют статистическую оценку, которая при стремится по вероятности к оцениваемому параметру.
Генеральной средней называется среднее арифметическое значений признака генеральной совокупности
.
Если значения признака x1, x2, …, xк имеют соответственно частоты N1, N2, …, Nk, то
.
Выборочной средней называют среднее арифметическое значений признака выборочной совокупности
или .
В качестве оценки принимают .
29. Генеральная и выборочная дисперсии. Формула для вычисления дисперсии. Оценка генеральной дисперсии по исправленной выборочной.
Генеральной дисперсией DГ называется среднее арифметическое квадратов отклонения значений признака генеральной совокупности от их среднего значения :
или .
Выборочной дисперсией DВ называется среднее арифметическое квадратов отклонения наблюдаемых значений признака от их среднего значения :
или .
Дисперсия равна среднему квадратов значений признака минус квадрат общей средней:
.
Получаем исправленную выборочную дисперсию:
.
S2 является несмещённой оценкой DГ.
В качестве оценки DГ принимают исправленную выборочную дисперсию:
,
где S – исправленное среднеквадратическое отклонение.