- •1.Що є предметом теорії імовірності?
- •2.Дати означення підмножини скінченної (нескінченної), зліченої і незліченої. Навести приклад.
- •3. Дати означення об’єднаня суми, різниці та добутку множин. Навести приклади.
- •4.Дати означення сполучення та розміщення. Записати формулу для обчислення числа ціх сполук. Навести приклади
- •5. Записати формулу, що пов’язує число переставлень, сполучень та розміщень. Сформулювати правила суми та добутку. Навести приклади.
- •7. Дати означення сумісних, несумісних та попарно несумісних подій. Навести приклади.
- •8. Дати означення суми (об’єднання), різниці та добутку (перетину) подій, протилежної події, повної групи подій. Навести приклади.
- •9. Як випадкова подія виражається через елементарні наслідки випадкового експерименту? Які елементарні наслідки називаються такими, що сприяють появі даної події? Навести приклади.
- •10. Сформулювати класичне визначення імовірності події і записати відповідну формулу. Навести приклади.
- •11.(Геометричне визначення).
- •12. Дати означення частоти та відносної частоти події.
- •13. Сформулювати теореми: а) про імовірність суми двох подій; б) про імовірність суми двох несумісних подій; в) про імовірність суми декількох попарно несумісних подій. Навести приклади.
- •14. Дати означення незалежності і залежності двох подій, умовної імовірності події, попарної незалежності декількох подій, незалежності у сукупності декількох подій. Навести приклади.
- •15. Записати формулу для обчислення імовірності хочаб однієї з декількох подій, незалежних у сукуупності.Пояснити букви, навести приклади.
- •16. Записати формули: а) повної імовірності; б) Байеса. Пояснити зміст позначень. Навести приклади.
- •17. Навести умови схеми випробувань Бернулі. Записати формулу Бернулі.Навести приклади застосування.
- •18. Граничні теореми у схемі випробувань Бернулі. А)Пуассона. Б) Локальну та інтегральну Лапласа.
- •19.Записати формули для обчислення в схемі бернулі: а)імовірності відхилення частоти від імовірності б)найбільш імовірного числа появи подій
- •20. Дати означення випадкової величини (в.В.), дискретної (д.В.В.) та неперервної випадкої величини (н.В.В.). Навести приклади.
- •21. Дати означення закону та багатокутника розподілу ймовірностей д.В.В. Навести приклади.
- •22. Дати означення інтегральної та диференціальної функції розподілу н.В.В. Вказати їх основні властивості. Навести приклади.
- •24. Пояснити, що характеризують: а) математичне сподівання; б) дисперсія та середнє квадратичне відхилення; в) асиметрія; г) ексцес; д) мода; е) медіана.
- •25. Довести основні властивості математичного сподівання і дисперсії.
- •26. Записати основні закони розподілу д.В.В.: а) біноміальний ; б)Пуассона; в)геометричний. Пояснити зміст букв. Навести приклади д.В.В., розподілених за цими законами.
- •27. Записати основні закони розподілу н.В.В.: а) рівномірний; б) нормальний; в) показниковий. Пояснити зміст букв. Навести приклади н.В.В., розподілених за цими законами.
- •28. Пояснити зміст терміну «закон великих чисел». Довести нерівність Чебишова в усіх формах. Навести приклади її застосування.
- •29 Сформулювати основні теореми закону великих чисел: а) Бернуллі; б) Чебишова; Пояснити значення цих теорем для практики.
- •30. Сформулювати центральну граничну теорему у формі Леві-Ліндеберга в усіх видах. Довести інтегральну теорему Мавра-Лапласа як окремий випадок попередньої теореми.
- •31.Дати означення системі випадкових величин. Навести приклади. Дати означення закону розподілу дискретної двовимірної випадкової величини. Навести приклади.
- •32 Дати означення ф-ціїї розподілу двв. Основні властивості ф-ції розподілу, її геометричний зміст.
- •33 Дати означеня щільностей ймовірностей двв. Основні властивості, імовірнісний зміст.
- •34 Записати ф-ли для обчислення ймовірностей попадання випадкової точки в довільну двомірну область d; в прямокутник.
- •35 Означення залежності (незалежності) випадкових величин, що входять в с-му вв. Теореми про необхідну та достатню умови незалежності.
- •39. Навести основні властивості кореляційного моменту μxy та коефіцієнту кореляції rxy
- •40. Дати означення корельованості (некорельованості) двох в.В. Пояснити різнцю і зв’язок між корельованістю (некорельованістю) і залежністю двох в.В.
- •41 Вивести рівняння лінійної середньоквадратичної регресії y на х(х на y). Пояснити зміст позначень.Дати означення коефіцієнту регресії , залишкової дисперсії та пояснити, що вони характеризують.
- •42. Сформулювати теорему про корельованість складових нормально розподіленої двовимірної в.В.
- •47 Дати означення а) генеральної та вибіркової сукупності б) обсягу вибірки в) повторної, безповоротної та репрезентативної вибірок
- •48 Дати означення естатистичної (емпіричної) функції розподілу та сформулювати її основні властивості
- •49 Дати означення кумулятивних частоти та відносної частоти
- •50 Дати означення полігону та гістограми
- •51 Дати означення точкової статистичної оцінки параметру розподілу генеральної сукупності
- •54 Дати означення вибіркових: а)моди і медіани; б) початкового та центрального моментів; в) коефіцієнтів асиметрії та ексцесу. Навести приклади знаходження (обчислення).
- •55 Дати означення: а) інтервальної оцінки параметра генеральної сукупності, її точності та надійності; б) надійного інтервалу. Навести приклади.
- •58 Записати формулу для обчислення кінців надійного інтервалу для оцінки середнього квадратичного відхилення нормальної розділеної генеральної сукупності
- •59 Дати означення емпіричної та теоретичної частот
- •60Дати озн функціональної, стохастичної, кореляційної залежності, умовного середнього, вибіркових рівняння та лінії регресії.
- •62 Записати формулу для обч вибіркової кореляції кінців надійного інтервалу для інтерн. Оцінки коеф кореляції нормально розподіленої ген сукупності
- •63 Дати означення статистичної гіпотези, нульової та альтернативної гіпотез
- •64 Дати означення рівня значущості та потужності статистичного критерію
- •65 Дати означення рівня значушості та потужності статистичного критерію
- •66 Навести приклади перевірки гіпотез про: рівність генеральних дисперсій двох нормально розподілених генеральних сукупностей
21. Дати означення закону та багатокутника розподілу ймовірностей д.В.В. Навести приклади.
Законом розподілу дискретної випадкової величини називають таке співвідношення, яке встановлює зв’язок між можливими значеннями випадкової величини і відповідними їм ймовірностями; його можна задати таблично, аналітично (у вигляді формули) .
Для наочності закон розподілу дискретної випадкової величини можна зобразити і графічно, для чого в прямокутній системі координат будують точки (хі, рі), а потім з’єднують їх відрізками прямих. Отриману фігуру називають багатокутником розподілу.
Задати закон розподілу д.в.в. — це задати рівність рk=Р(Х=хk), яку можна розглядати як функцію. Функція розподілу для дискретної випадкової величини має вигляд
Наприклад, умовами лотереї передбачено: 1 виграш—100 грн., 2—50 грн., 8—10 грн., 19—1 грн. Знайти закон розподілу суми виграшу власником одного лотерейного білету, якщо продано 1000 білетів. Будемо шукати закон розподілу у вигляді ряду розподілу. Поєднавши ці точки прямими, одержимо графік у вигляді многокутника розподілу випадкової дискретної величини.
22. Дати означення інтегральної та диференціальної функції розподілу н.В.В. Вказати їх основні властивості. Навести приклади.
Інтегральною функцією розподілу називають імовірність того, що випадкова величина Х прийме значення, менше х. Функцію розподілу позначають F(x). Таким чином,
Якщо НВВ Х може приймати будь-яке значення з (a,b), то , тобто імовірність прийняття величиною Х значень з (a,b) дорівнює приросту функції розподілу. Властивості інтегральної функції:
1)
2) — зростаюча функція, тобто , якщо ;
3)
Диференціальною функцією розподілу або щільністю ймовірностей неперервної випадкової величини називають похідну першого порядку від її інтегральної функції розподілу і позначають . Властивості диференціальної функції:
1) , тому, що вона є похідною зростаючої функції ;
2) тому, що є похідною ;
3) тому, що подія — достовірна.
23 Дати означення основних числових характеристик в.в.: а) математичного сподівання; б) дисперсії; в) початкового та центрального моментів; г) асиметрії; д) ексцесу; е) моди; ж) медіани. Записати формулу для їх обчислення для д.в.в. та н.в.в.. Пояснити зміст букв, навести приклади.
Математичним сподівання Х називають число, яке дорівнює сумі добутків можливих значень Х на відповідні їм імовірності. М(Х) або mX —математичне сподівання ДВВ.
Якщо Х приймає нескінченну кількість значень, то . Математичне сподівання для НВВ обчислюється за формулою
Де ;
—певне значення Х; — імовірність того, що Х приймає значення
Дисперсія Х — це число, яке дорівнює математичному сподіванню квадрата відхилення в.в. від її математичного сподівання. — дисперсія величини Х.
Обчислення дисперсії для ДВВ:
Обчислення дисперсії для НВВ:
Початковим моментом порядку k в.в. Х називають математичне сподівання величини Хk і позначають , k=1,2,…,n.
Центральним моментом порядку k в.в. Х називають математичне сподівання величини і позначають k=1,2,…,n.
Асиметрією або коефіцієнтом асиметрії називається величина
— центральний момент 3-го порядку — середнє квадратичне відхилення
Якщо AS=0 (AS ), то розподіл симетричний (асиметричний);
Якщо AS>0 (AS<0), то асиметрія правостороння (лівостороння).
Ексцес в.в. характеризує плоско- чи гостроверхість розподілу, порівняно з нормативним розподілом з тим же значенням дисперсії.
Якщо ЕХ>0 (ЕХ<0), то розподіл гостроверхий (плосеоверхий).
При графічному способі зображення закону розподілу в.в., значення в.в. імовірність якого найбільша, називають модою (М0). Медіана (Ме)— це середина відрізку між математичним сподіванням та модою.