- •Елементи комбінаторики. Основні формули комбінаторики. Біном н’ютона.
- •Перестановка
- •Размещение
- •Комбинация (Сочетание)
- •2.Визначення ймовірності (класичне, статичне). Види подій. Дії з випадковими подіями.
- •Вероятность достоверного события равна 1
- •Вероятность невозможного события равна 0.
- •3. Теореми множення, додавання ймовірностей. Формула повної ймовірності подій. Ймовірність гіпотез (формула Бейєса).
- •4.Ймовірність гіпотез. Повторення випробувань. Теорема Бернуллі.
- •5. Дискретні випадкові величини. Розуміння про закон та функції розподілу ймовірностей дискретних випадкових величин.
- •6.Числові характеристики дискретних випадкових величин. Математичне сподівання, властивості математичного сподівання.
- •Среднее квадратное отклонение
- •7.Дисперсія, властивості дисперсії. Знаходження дисперсії.
- •8.Дисперсія дискретної випадкової величини. Вивід властивості дисперсії про дисперсії різниці.
- •9.Числові характеристики дискретної випадкової величини. Виведеня розрахункової формули дисперсії.
- •Среднее квадратное отклонение
- •10.Числові характеристики дискретної випадкової величини. Виведення властивості про винесення постійного множника за знак дисперсії.
- •Среднее квадратное отклонение
- •11.Числові характеристики дискретної випадкової величини. Визначення початкового та центрального моментів.
- •Среднее квадратное отклонение
- •12.Вивід розрахункових формул центральних моментів через початкові.
- •13.Неперервні випадкові величини. Функція розподілу, її властивості.
- •Значение ф-и распределения принадлежат отрезку [0;1].
- •F(X) – неубывающая ф-я.
- •Вероятность того, что случайная величина примет значение, заключенное в интервале (а,в) равна приращению f(X) в этом интервале.
- •14.Щільності розподілу ймовірностей неперервної випадкової величини. Ймовірностний зміст щільності розподілу.
- •15.Числові характеристики непреривної випадкової величини.
- •16.Запис розрахункових формул центральних моментів через початкові для непреривної випадкової величини.
- •17.Нормальний розподіл, нормальна крива, її властивості. Нормальний розподіл та знаходження координат точок естремума нормального закону розподілу.
- •Исследуем функцию на екстремум:
- •18.Нормальний розподіл, нормальна крива, її властивості. Знаходження точок перегибу нормального закону розподілу.
- •Исследуем функцию на екстремум:
- •19.Нормальний розподіл, нормальна крива, її властивості. Вплив параметрів aі на нормальну криву.
- •Исследуем функцию на екстремум:
- •Исследуем функцию на точки перегиба (2-ая производная)
- •20.Нормальний розподіл, нормальна крива, її властивості. Асиметрія та ексцес.
- •Исследуем функцию на екстремум (первая производная):
- •Исследуем функцию на точки перегиба (2-ая производная)
- •21.Поняття про систему кількох випадкових величин. Закон розподілу ймовірностей дискретної двомірної випадкової величини.
- •22.Задачі математичної статистики. Вибірковий метод. Генеральна та вибіркова сукупність.
- •Графічне подання рядів розподілу. Полігон та гістрограма.
- •24.Генеральна середня, вибіркова середня. Обчислення генеральних середньої та дисперсії, вибіркових середньої та дисперсії.
- •25.Характеристики варіаційного ряду: мода, медіана, розмах варіювання, коефіціент варіації.
- •26.Методи розрахунку збірних характеристик вибірки. Умовні варіанти.
- •27.Метод множень, метод сум для обчислення вибіркової середньої та дисперсії.
- •28.Побудова нормальної кривої та дослідницькими даними.
- •29.Вибіркові рівняння регресії. Пошук параметрів вибіркового рівняння прямої лінії середньоквадратичної регресії по незгрупованим данима.
- •30.Знаходження вибіркового рівняння регресії.
-
Графічне подання рядів розподілу. Полігон та гістрограма.
Полигоном частот называют ломаную, отрезки которой соединяют точки с координатами (), (),…, ().
Полигоном относительных частот называют ломаную отрезки которой соединяют точки (), (),…, ().
Например:
x 1,5 3,5 5,5 7,5
n 10 20 40 30
40
30
20
10
1 2 3 4 5 6 7 x
1,5 3,5 5,5 7,5
0,1 0,2 0,4 0,3
где ; объем выборки = сумма n.
0,4
0,3
0,2
0,1
1 2 3 4 5 6 7 x
Гистограммой частот называют ступенчатую фигуру, состоящую из прямоугольников, основаниями которых служат частичные интервалы длиною h, а высоты равны отношению (плотность частоты).
Например:
Частичные интервалы: 5-10, 10-15, 15-20, 20-25, 25-30, 30-35, 35-40.
Частоты: 4, 6, 16, 36, 24, 10, 4.
: 0,8 1,2 3,2 7,2 4,8 2 0,8
24.Генеральна середня, вибіркова середня. Обчислення генеральних середньої та дисперсії, вибіркових середньої та дисперсії.
5 4 9 12
12 10 6 11
3 5 7 8 14
2 3 5 7 8
6 4 7 12 15
5 1 20 6 8 N=
1 2 3
10 4 6
Посчитаем выборочные средние: = (аналогично до )
Посчитаем генеральную среднюю:
Посчитаем выборочные дисперсии: (аналогично до )
Посчитаем внутригрупповую дисперсию:
Посчитаем межгрупповую дисперсию:
Посчитаем общую дисперсию:
Проверка:
25.Характеристики варіаційного ряду: мода, медіана, розмах варіювання, коефіціент варіації.
Кроме выборочной средней и выборочной дисперсии применяются и дркгие характеристики вариационного ряда.
Модой называют варианту, которая имеет наибольшую частоту.
Например: 1 4 7 9 =7
5 1 20 6
Медианой называют варианту, которая делит ряд на две части, разные по числу вариант. Если число вариант не четно, т.е. n=2k+1, то .
При четном n медиана равна: . Например:
2 3 5 6 7 =5 =
Размахом варьирования R называется разность между наибольшей и наименьшей вариантами: R= . Например: 1 3 4 5 6 10 R=10-1=9.
Размах является простейшей характеристикой вариационного ряда.
Коефициентом вариации V называется выраженное в процентах отношение выборочного среднего квадратического отклонения к выборочной средней: V=.
Коефициент вариаций служит для сравнения величин рассеяния по отношению к выборочной средней двух вариационных рядов: тот из рядов имеет большее рассеяние по отношению к выборочной средней, у которого коефициент вариации больше.
Коефициент вариаций – выборочная величина. Поэтому он пригоден для сравнения рассеяний вариационных рядов, варианты которых имеют различную размерность, например, если варианты 1-го ряда выражены в сантиметрах, а другого – в граммах.