- •1.Случ-й экспер-т. Пространство элементар-х исходов. Дискретные и непрерывные пространства элементар-х исходов. Примеры.
- •2.Случа-е события. Пр-ы. Достоверное, невозможное, противоположное соб-я. Несовместные соб-я. Полная группа соб-й. Пр-ы.
- •3.Случ-е соб-я. Пр-ы. Операции над соб-ми.
- •3 Аксиомы а.Н. Колмогорова
- •5.Классический метод выч-ия вер-ей. Пр-ы.
- •6.Статисти-ий метод вычисления вер-ей. Пр-ы.
- •7.Элементы комбинаторики. Классификация выборок. Пр-ы. Количество перестановок.
- •9.Элементы комби-ки. Неупор-ые выборки. Пр-ы.
- •10.Теор-а сложения вер-ей для 2-х соб-й (общий и частный случаи). Те-а сложения вер-ей для 3-х событий (общий и частный случаи).
- •2)Общий случай для 3-х событий
- •14.Формула полной вероят-и. Формула Байеса.
- •15.Испытания Бернулли. Фор-а Бернулли. Наиболее вероя-е число успехов в фор-е Бернулли.
- •16.Испытания Бернулли. Формула Пуассона.
- •17.Испытания Бернулли. Локальная формула Муавра-Лапласа.
- •18.Испытания Бернулли. Интегральная формула Муавра-Лапласа.
- •19.Случайная величина. Примеры. Дискретные и непрерывные случайные величины.
- •20.Дискретная случ-я величина. Пр-ы. Закон распределения дискретной случ-й величины.
- •21.Непрерывная св Пр-ы. Закон распределения непрерывной св.
- •22.Непрерывная св. Пр-ы. Функция распределения непрерывной св и ее свойства.
- •23.Непрерывная св Пр-ы. Функция плотности непрерывной св и ее свойства.
- •24.Числовые характеристики св Математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратичное отклонение, мода, медиана дискретной св.
- •25.Числовые характеристики св. Математич-е ожидание, дисперсия, среднее квадратичное отклонение, мода, медиана непрерывной св
- •26.Числовые характеристики св. Свойства математического ожидания и дисперсии.
- •27.Биномиальный закон распределения. Примеры.
- •28.Закон распределения Пуассона. Примеры. Простейший поток событий.
- •30.Показательный (экспоненциальный) закон распределения. Примеры.
- •31.Нормальный закон распределения. Пр-ы.
- •32.Вычисление вер-и попадания непрерывной св в заданный интервал с помощью функции плотности и функции распределения.
- •34.Предмет и задачи математи-ой статистики. Генеральная и выборочная совокупности.
- •35.Вариационный ряд. Статист-й закон распр-я дискретной св. Столбцовая диаграмма.
- •36.Вариационный ряд. Статистический закон распределения непрерывной св Гистограмма.
- •37.Эмпирическая функция распределения и ее график. Св-ва.
- •38.Точечные оценки числовых характеристик cв. Пр-ы. Свойства оценок: несмещенность, эффективность и состоятельность.
- •39.Точечные оценки числовых характеристик св. Оценки математ-го ожидания, дисперсии, среднего квадратического отклонения. Пр-ы.
- •40.Точечные оценки числовых характеристик св. Оценки среднего квадратического отклонения, медианы, моды (для дискретной и непрерывной случайной величины). Примеры.
- •42.Статис-ая проверка гипотез. Параметрические и непараметрические гипотезы. Вер-ти ошибок 1-го и 2-го родов. Пр-ы.
- •48.Применение метода наименьших квадратов для нахождения оценок параметров уравнения регрессии. Нелинейная регрессионная модель.
- •49.Оценка коэффициента корреляции. Св-ва.
- •50.Проверка значимости кк.
- •51. Коэффициент детерминации и его свойства.
- •52.Проверка значимости кд.
3 Аксиомы а.Н. Колмогорова
1)Р(А)≥0; 2)Р()=1; 3)для любого не более чем счетного числа соб-й А1, А2,…,Аn.. ко-е являя-я по парно не совм-ы выпол-я соотношение
Р(А1 А2… Аn…)=Р(А1)+…+Р(Аn).
Св-ва вероятностей:1) Р()=0; Р()= 1
2)Р(Ā)=1-Р(А)
3)из 2-х соб-й А и В соб-е у ко-го вер-ть больше будет происходить чаще;
4)чем ближе вер-ть к 0 тем это соб-е будет присходить реже.
5)че ближе вер-ть к 1 тем чаще оно будет прои-ь
5.Классический метод выч-ия вер-ей. Пр-ы.
Если пространство элементарных соб-й неко-го эксперимента состоит из конечного числа элементов 1, 2, …, n, причём все исходы явл-я равновозможными, т е P(1) = P(2) = … = P(n),
И пусть А некоторое соб-е у ко-го благопр-т N исходов А={w1,w2,…,wn} тогда вер-ю соб-я А наз-я
где m– число элем-х исходов, благ-ых соб-ю A;
n– общее число исх-в прост-ва элем-ых соб-й .
Ограничение КМ:прос-во элем-х исходов должно быть конечным, а все исходы рановозможные.
П-р. Игр-я кость подб-я 2 р. Найти вер-ь соб-я А={оба раза выпадет четное число очков}.
Е:игр-я кость подб-я 2р.
=
А={оба раза выпадет четное число очков}.
А= Р(А)= = 0.25
6.Статисти-ий метод вычисления вер-ей. Пр-ы.
Стат-й метод- в качестве вер-ей соб-я берется его относит-ая частота в большой серии испытаний.
П-р, если обычную монету подбрасывать, n=30 наблюдая при этом 12 выпадений герба, то т = 12, аW=.
Недостаток:вер-ть не явл-я объекти-й характ-й соб-я, по скольку зависит от числа экспе-в.
7.Элементы комбинаторики. Классификация выборок. Пр-ы. Количество перестановок.
Основная лемма ком-ки: Из m элем-в 1-й группы а1, а2,.,аn и n элем-в 2-й группы b1,d2,…,dnможно составить ровно mxn упорядоч-ых пар вида (аi, bi)
Пусть имеется коне-е множ-во элем-в а1, а2,.,аn из к-го выб-я k-элем-в а1k, а2k,.,аnk эти элем-ты наз-м выборкой V k из n. Классиф-я:
1)упоряд-е и неупорядоч-е
2)с возвращением и без возвращения
|
Упоряд-я |
Не упоря-я |
С возвра-м |
Ānk=nk |
Ckn=Ckn+k-1 |
Без возвр-я |
Ank= |
Ckn= |
П-р:кож состоит из 4 цифр. Найти число эле-в во всех вариа-х выборок.
1)упор. с возв. Ā104=104
2)упор без возвр. Ank=
Перстоновкой элементов – множество всех возм-х комбинаций полу-х из исходной, путем изменения порядка элем-в.
П-р: рассм-м множе-во 1,2,3 и все возмо-е пере-ки
(1,2,3) (1,3,2) (2,1,3) (2,3,1) (3,2,1) (3,2,1)
Кол-во персто-к n-элеме-в: Рn=n!
8.Элементы комби-и. Упоря-ые выборки. Пр-ы.
Основная лемма ком-ки: Из m элем-в 1-й группы а1, а2,.,аn и n элем-в 2-й группы b1,d2,…,dnможно составить ровно mxn упорядоч-ых пар вида (аi, bi)
|
Упоряд-я |
С возвра-м |
Ānk=nk |
Без возвр-я |
Ank= |
П-р:кож состоит из 4 цифр. Найти число эле-в во всех вариа-х выборок.
1)упор. с возв. Ā104=104
2)упор без возвр. Ank=