- •1)Предмет теории вероятности. Её роль в экономической теории.
- •2 Подхода исследования случ. Явлений:
- •2) Основные понятия тв. Объективная и субъективная стороны вер-ти.
- •3) Частота события, её сходимость по вероятности.
- •4. Классич. Опр-е «р». Осн. Формулы комбинаторики.
- •5. Геом. Опр-е «р». Достоинства и огр-я.
- •6. Прост. И слож. С-я. Сумма соб-ий. Т.Сложения «р».
- •7. Прост. И слож соб-я. Произвед-е с-ий. Услов. «р» с-я. Т. Умн-я «р».
- •9. Лок. И интегр. Теоремы Муавра-Лапласа.
- •8. Ф. Бернулли. Ф. Пуассона. Сфера их применения.
- •10. Формула полной вер-ти. Ф. Байеса.
- •20. "Точные" зр. Распределение Гаусса. Понятие о квантилях распределения.
- •21. "Точные" зр. Распределение Пирсона(хи квадрат).
- •22. "Точные" зр. Распределение Стьюдента.
- •23. "Точные" зр. Распределение Фишера.
- •24. Понятие многомерной дискретной случайной величины и закон ее распределения.
- •25. Функция распределения многомерной св.
- •26. Понятие многомерной непрерывной св. Плотность вероятности двумерной св.
- •27. Условные зр. Числовые характеристик двумерной св.
- •28. Закон больших чисел. Неравенство Маркова.
- •29. Закон больших чисел. Неравенство Чебышева.
- •30. Закон больших чисел. Теорема Чебышева
- •31. Закон больших чисел. Т. Бернулли. Т. Пуассона
- •32. Закон больших чисел. Центральная предельная теорема
- •Корреляционный момент и коэффициент корреляции
- •34. Понятие о регрессионной зависимости св. Линей. Ур-я регрессии
- •35. Осн. Понятия математ. Статистики
- •Вариационные Ряды
- •37. Эмпирическая функция распределения.
- •38. Числовые характеристики вариационного ряда.
- •39. Точечная оценка параметров распределения. Свойства.
- •40. Метод максимального правдоподобия получения точечной оценки.
- •41. Метод наименьших квадратов получения точечной оценки.
- •42. Метод моментов получения точечной оценки.
- •43. Понятие о доверительных оценках и доверительном интервале.
- •46. Доверительная оценка неизвестного Mx при неизвестной Dx
- •47. Доверительная оценка неизвестной Dx при неизвестном Mx.
- •48.Элементы общей теории проверки статистических гипотез
- •49.Статисическая проверка гипотез:проблема выбора критической области. Ошибки 1 и 2 рода.
- •50.Статистическая проверка гипотез :сравнение математических ожиданий 2 генеральных совокупностей при известных σ2х , и σ2у
- •55. Статистическая проверка гипотез: непараметрический критерий сравнения Уилкоксона.
- •57. Статистическая проверка гипотез: критерий согласия (Пирсона).
- •59. Статистическая проверка гипотез о равенстве вероятности события заданному числовому значению.
3) Частота события, её сходимость по вероятности.
В случаях когда исходы испытаний по воспроизведению события А не явл-ся равновозможными, в качестве приближен. значения вероятности события А берется ее относительная частота. Отн. частота события А (W(A) или ) – отнош-е числа экспериментов, в кот. событие А наступило, к общему числу проведенных экспериментов, т.е. , где n – общее число экспериментов, m- число экспериментов, в кот. соб-е А наступило.
Теорема
Бернулли:
Частота события (m/n)
с ростом числа экспериментов при
сходится по вероятности к вероятности
дан. соб-я. lim
P
(|w(A)-P(A)|
E(эпсилон))=1,
где Е>0,
.
Сходимость по вероятности означает, что даже при достаточно больших n (числе экспер-ов) невозможно заранее предсказать значение частоты события, хотя сущ-ет тенденция её сходимости к вероятности этого соб-я.
События, вероятности кот. оценив-ся по их относит. частоте, должны обладать след. св-вами: 1) должны сущ-ть возможности проведения экспер-ов по воспроизведению соб-ий неограниченное число раз; 2) соб-я должны обладать статистич. устойчивостью; 3) число экспер-ов по воспроиз-ю соб-ий должно быть достаточно велико.
4. Классич. Опр-е «р». Осн. Формулы комбинаторики.
Равновозможными исходами наз-ся исходы испытания, каж. из кот-ых не явл-ся более предпочтительным по отн-ю к др-им.
Вероятность событий, эксперименты по воспроизведению кот. можно разложить на равновозм. исходы = отн-ю числа благоприятствующих исходов к общему числу равновозможных исходов.
,
где m-
число исходов, благоприятствующих соб-ю
А; n
– общее число равновозможных исходов.
Св-ва вероятностей: 1) Р(А)=1 для достоверного события; 2) Вероятность невозможного события =0; 3) Вероятность случ. с-я 0<P(C)<1.
Формулы комбинаторики:
1. Сочетание
(из «н» элементов по «м») – соединение,
сост. из m
эл-ов и отлич-ся др. от др. составом эл-ов.
Число сочетаний из n
по m
= числу способов выбора m
эл-ов из имеющихся n
эл-ов:
.
Если в сочетаниях эл-ты могут повторяться,
то их наз-ют сочетаниями с повторениями:
2. Размещениями
из n
по m
(
)
наз-ся соединения, сост. из m
эл-ов о отлич-хся др. от др. либо составом
эл-ов, либо порядком их следования:
.
Если в размещениях эл-ты могут повторяться,
их наз-ют размещениями с повторениями:
.
3. Перестановками
из n
эл-ов (Pn)
наз-ся соединения, сос-ие из n
эл-ов и отличающихся др. от др. порядком
следования эл-ов:
.
5. Геом. Опр-е «р». Достоинства и огр-я.
Вероятность
соб-я,
эксперимент по воспроизведению кот.
можно разложить на бесконечное(
)
число равновозмож. исходов = отн-ю меры
области благоприятств. этому событию
к мере всей области.
,
где m(G)
– мера области, благопр. соб-ю А; m(S)
– мера всей области. В качестве меры
может выступать длина отрезка, площадь
плоской фигуры или объем тела. К областям
S
и G
предъявл-ся след. требования
(ограничения):
1) они д/б замкнутыми; 2) д/б измеримыми.
Достоинства: Если число исходов некот. опыта бесконечно, то классическое определение вер-ти не может служить характеристикой степени возможности наступления того или иного события. В этом случае пользуются геометр. подходом к опр-ю вер-ти.
