- •Основи теорії ймовірностей і статистичні методи обробки даних у психологічних і педагогічних експериментах.– Львів: Видавничий центр лну імені Івана Франка, 2006. – 168 с.
- •І. Основи теорії ймовірностей
- •Формула повної ймовірності
- •Формули Байєса
- •Задачі до розділу і.
- •Іі. Випадкова величина Поняття випадкової величини
- •Функція розподілу випадкової величини
- •Щільність розподілу неперервно розподіленої випадкової величини
- •Характеристики розподілу випадкової величини
- •Математичне сподівання випадкової величини
- •Дисперсія та стандартне відхилення випадкової величини. Асиметрія і ексцес.
- •Квантилі
- •Деякі дискретні розподіли Розподіл Бернуллі
- •Біномний розподіл
- •Апроксимаційні формули Муавра-Лапласа Локальна теорема Муавра-Лапласа Якщо у схемі Бернулі величина , коли , то
- •Функція розподілу двовимірної випадкової величини
- •Умовні закони розподілу
- •Коваріація і коефіцієнт кореляції
- •Коваріаційна матриця і матриця парних кореляцій
- •Граничні закони теорії ймовірностей Нерівність Чебишева
- •Теорема Чебишева
- •Закон Бернуллі
- •Теорема Ляпунова
- •Задачі до розділу іі.
- •Ііі. Елементи математичної статистики
- •Генеральна сукупність і вибірка
- •Дискретний варіаційний ряд
- •Інтервальний варіаційний ряд
- •Точкові та інтервальні оцінки
- •Поняття про статистичну перевірку гіпотез
- •Задачі до розділу ііі.
- •Іv. Методи математичної обробки даних у психології Ознаки і змінні. Шкали вимірювання ознак
- •Перевірка гіпотези про однорідність вибірки
- •Перевірка гіпотези про узгодженість розподілів
- •Критерій Пірсона
- •Критерій Колмогорова
- •Критерій Смирнова
- •Перевірка гіпотези про рівність двох дисперсій
- •Виявлення відмінностей у рівні досліджуваної ознаки Критерій Розенбаума
- •Критерій Манна-Уітні
- •К ритерій Стьюдента
- •І. Вибірки взяті з однієї генеральної сукупності
- •Іі. Вибірки взяті з різних генеральних сукупностей
- •Перевірка наявності зсуву у значеннях досліджуваної ознаки
- •Критерій знаків
- •Критерій Вілкоксона
- •Парний t-тест Стьюдента
- •Перевірка впливу фактора на зміну рівня досліджуваної ознаки
- •Критерій Краскела-Уоллеса
- •Критерій тенденцій Джонкхієра
- •Критерій Фрідмана
- •К ритерій тенденцій Пейджа
- •Однофакторний дисперсійний аналіз
- •П еревірка наявності зв’язку між двома ознаками
- •Зв'язок ознак, виміряних у номінативних шкалах
- •Зв'язок ознак, виміряних у порядкових шкалах
- •Зв'язок ознак, виміряних в інтервальних шкалах
- •Задачі до розділу іv.
- •Критичні значення розподілу
- •Критичні значення розподілу Фішера-Снедекора
- •Критичні значення критерію Розенбаума
- •Критичні значення критерію Манна-Уітні
- •Критичні значення критерію знаків
- •Критичні значення критерію Вілкоксона
- •Критичні значення критерію Краскела-Уоллеса
- •Критичні значення критерію Джонкхієра
- •Критичні значення критерію Фрідмана
- •Критичні значення критерію Пейджа
- •Критичні значення рангового коефіцієнта кореляції Спірмена
- •Д о д а т о к 2: Елементи вищої математики Матриці, визначники, системи лінійних рівнянь Поняття матриці. Операції над матрицями.
- •Визначник матриці. Обернена матриця
- •Системи лінійних алгебричних рівнянь
- •Вступ до математичного аналізу
- •Числові послідовності та їх границі
- •Границя функції в точці. Односторонні границі
- •Неперервність функції
- •Диференціальне числення функцій однієї змінної Похідна функції в точці
- •Диференційовність функції
- •Монотонність функції. Екстремуми
- •Похідні вищих порядків
- •Інтегральне числення функцій однієї змінної Первісна функції. Невизначений інтеграл
- •В изначений інтеграл
- •Невластиві інтеграли
- •Частинні похідні функцій багатьох змінних
- •Д о д а т о к 3: Деякі команди Maple 8.
- •Алфавітний покажчик
- •Основи теорії ймовірностей і статистичні методи аналізу даних у психологічних і педагогічних експериментах
Системи лінійних алгебричних рівнянь
Система рівнянь виду називається системою лінійних алгебричних рівнянь.
Якщо ввести позначення , , , то систему лінійних алгебричних рівнянь можна записати у вигляді: .
Матрицю називають розширеною матрицею системи. Система лінійних алгебричних рівнянь сумісна (має розв’язки) тоді і лише тоді, коли ранг матриці А системи дорівнює рангу її розширеної матриці. Якщо при цьому кількість невідомих дорівнює цьому рангу, то система має єдиний розв’язок. Якщо кількість невідомих більша, ніж цей ранг, то система має безліч розв’язків.
Якщо матриця А системи лінійних алгебричних рівнянь квадратна і невироджена, то розв’язок системи обчислюємо за формулою . Знаходження розв’язку будь-якої сумісної системи може бути зведене до розв’язування системи лінійних алгебричних рівнянь з квадратною матрицею розмірності відкиданням залежних рівнянь та перенесенням частини невідомих у праву частину системи.
Ненульовий розв’язок Х системи лінійних алгебричних рівнянь з квадратною матрицею А називають власним вектором матриці А, який відповідає власному значенню цієї матриці. Очевидно, що власні значення матриці А є коренями характеристичного рівняння
.
Наприклад, власними значеннями матриці є розв’язки рівняння (або ), а саме числа і . Відповідні їм власні ветори знаходимо як розвязки системи . Зокрема, будь-який вектор , де с — довільна ненульова константа буде власним вектором, що відповідає власному значенню , а вектор — власним вектором, що відповідає власному значенню .
Якщо квадратну матрицю А розмірності п розглядати як деякий оператор, який кожний вектор переводить у вектор , то власні вектори матриці А можна розглядати як інваріантні (незмінні) відносно дії оператора напрямки у просторі .
Вступ до математичного аналізу
Відповідність f між множинами Х та Y, при якій кожному елементу множини Х відповідає єдиний елемент множини Y, називають функцією.
Множину Х при цьому називають областю визначення функції f (пишуть ). Множину називають множиною значень функції f .
Якщо X та Y — числові множини, то функцію називають числовою функцією однієї змінної. Якщо , а , то f назифають числовою функцією п змінних .
Числові послідовності та їх границі
Числову функцію натурального аргумента називають числовою послідовністю (позначають ).
Послідовність називають монотонно зростаючою (монотонно спадною), якщо ( ).
Послідовність називають монотонно неспадною (монотонно незростаючою), якщо ( ).
Послідовність називають обмеженою згори, якщо . Послідовність називають обмеженою знизу, якщо . Послідовність називають обмеженою, якщо .
Скінчене число а називають границею числової послідовності коли (пишуть ), якщо . У цьому випадку послідовність називають збіжною послідовністю. В інших випадках послідовність називають розбіжною. Наприклад, послідовність — збіжна, бо , а послідовності та — розбіжні.
Якщо , то послідовність називають нескінченно малою. Послідовність називають нескінченно великою, якщо послідовність нескінченно мала.
Якщо , а , то послідовності і також збіжні, причому і . Якщо крім того і , то збігається послідовність і . Цю властивість використовують для обчислення границь послідовностей. Наприклад,
Якщо послідовність монотонно неспадна і обмежена згори (монотонно не зростаюча і обмежена знизу), то вона збіжна. Наприклад, монотонно зростаюча і обмежена згори послідовність збігається. ЇЇ границю називають числом Ерміта і позначають . Число е ірраціональне, .