- •36. Предмет теорії ймовірностей. Види випадкових подій. Операції над подіями.
- •37. Частота і ймовірність події. Статист. І класичне означ. Ймовірності. Геом.. Ймовірність.
- •38. Елементи комбінаторики. Перестановки. Розміщення і сполуки з n елементів по m.
- •39.Сума подій. Теорема про ймовірність суми несумісних подій. Теорема про ймовірність суми двох сумісних подій
- •40.Добуток подій. Залежні і незалежні події. Умовна ймов. Теореми множення ймовірностей
- •41.Формула повної ймовірності.
- •42. Формула Байеса.
- •44. Наймовірніше число появи події в незалежних випробуваннях.
- •45. Локальна теорема Муавра-Лапласа.
- •46. Інтегральна теорема Муавра-Лапласа.
- •48. Поняття випадкової величини.Дискретні і неперервні в.В. Закон розподілу. Функція розподілу в.В.Ймовірність попадання в.В. В заданий проміжок.
- •49. Неперервна випадкова величина .Функція розподілу і щільність розподілу н.В.В., їх властивості .Ймовірність попадання в.В. В заданий інтервал.
- •50.Числові характеристики дискретної випадкової величини m(X),d(X), ∂(X) та їх властивості .
- •51. Числові характеристики неперервної випадкової величини, їх властивості.
- •52.Біноміальний розподіл дискретної випадкової величини і його числові характеристики.
- •53. Розподіл Пуассона дискретної випадкової величини і його числові характеристики .
- •54.Рівномірний розподіл неперервної випадкової величини і його числові характеристики m(X), d(X), σ(X).
- •55. Показниковий розподіл неперервної випадкової величини і його числові характеристики.
- •61.Дискретні двовимірні випадкові величини. Закон розподілу. Основні властивості. Закони розподілу компонент.
- •66.Закон великих чисел Лема і нерівність Чебишева.
- •67. Закон великих чисел. Теорема Чебишева.
- •68. Теорема Бернуллі.
- •69. Теорема Ляпунова.
- •70.Завдання математичної статистики.Генеральна ті вибіркова сукупності.ВВибірка.Способи відбору.
- •71.Генеральна та вибіркова сукупності.Вибірка. Способи відбору
- •72. Статистичний розподіл вибірки,дискретний варіаційний ряд,полігон частот
- •73. Статистичний розподіл вибірки,інтервальний варіаційний ряд,полігон частот
- •74.Емпірична с ф-ція розподілу і її властивостей. Кумулята
68. Теорема Бернуллі.
Якщо кожному із n- незалежних випробувань й-ть появи події А стала, то як завгодно близька до 1 й-ть того, що відхилення відносної частоти від й-ті Р по абсол. Величині буде як завгодно малим, якщо число випробувань досить велике.
Доведення. Розглянемо в.в. Х= і визначимо М(х), Д(х).
М(х)=
Д(х)=Д(
Застосуємо нерівність Чебишева.
≥
Зауважимо, що й-ть любої випадкової події не більше 1.
≤
≤1.
.
Зауважимо, закон великих чисел має велике практичне значення він дозволяє надати достовірний зміст рівно систем.
.
69. Теорема Ляпунова.
В.в. розподілені за нормальним законом розподілу. Центральна гранична теорема сформульована Ляпуновим як раз пояснює це явище.
Якщо
незалежні в.в. Х1,
Х2,…Хn
мають скінченні математичні сподівання
і дисперсії, що відповідно дорівнюють
А1,А2,…Аn
і
і число їх досить велике, а при
(*)
-
центральний момент 3-го порядку,
то
сума в.в. Х1+Х2+…+Хn
з достатнім степенем точності розподілена
за нормальним законом
Умова (*) назив. Умовою Ляпунова і зміст її полягає в тому, що дія любого доданку не значна в порівнянні з дією їх всіх. Теорема Ляпунова має велике значення, а нормальний закон розподілу є одним із основних.
Закон великих чисел застосовується при плані, об’єму і асортиментів товарів широкого вжитку, теорії надійності, теорії стрільби, теорії вимірів і в інших галузях народного господарства.
70.Завдання математичної статистики.Генеральна ті вибіркова сукупності.ВВибірка.Способи відбору.
Математична статистика – це розділ математики, в якому вивчаються методи збору, систематизації й аналізу результатів спостережень масових випадкових явищ з метою виявлення існуючих закономірностей за допомогою методів теорії ймовірностей.
Основними завданнями математичної статистики є такі:
вказати способи збору й групування статистичних даних, отриманих у результаті спостережень;
розробити методи аналізу статистичних даних залежно від мети дослідження.
71.Генеральна та вибіркова сукупності.Вибірка. Способи відбору
Генеральною сукупністю називається множина всіх реально існуючих або тільки умовно можливих однорідних об’єктів, що вивчаються з точки зору їх розподілу за деякою ознакою.
Наприклад:
а) множини приватних банків України за прибутком;
б) множини виробів певного товару за якістю;
в) множини людей за віком.
Із
теоретико-ймовірнісної точки зору
генеральна сукупність – це випадкова
величина
що задана на просторі елементарних
подій
Генеральна
сукупність може бути скінченною або
нескінченною. Повний опис закону
розподілу випадкової величини
можна отримати, лише з’ясувавши значення
ознаки для всіх представників даної
сукупності.
У
випадку, якщо дослідити дану ознаку у
всіх предметів цієї сукупності не є
можливим (або їх дуже багато, або з інших
причин), користуються вибірковим
методом,
відповідно
до якого з даної генеральної
сукупності випадково
обираються
елементів
Частина об’єктів, яка відібрана випадковим чином для безпосереднього вивчення з генеральної сукупності, називається вибірковою сукупністю або вибіркою.
