Закон распределения дискретной случайной величины - pismo.netnado.ru o_O
Главная
Поиск по ключевым словам:
страница 1
Похожие работы
Название работы Кол-во страниц Размер
Занятие №5 Занятие № Тема: Понятие случайной величины. Дискретные... 1 221.42kb.
Мультиэвристический подход к задачам дискретной оптимизации1 5 475.47kb.
Некоторые величины в физике, механике и других науках полностью определяются... 1 50.81kb.
Закон РФ о защиты населения и территории от чс не предусматривает... 1 45.55kb.
Таблицы для планирования «кухарками» ивсеми желающими государственного... 1 333.39kb.
Тема распределительная логистика 1 86.61kb.
Закон активности. • Закон «Я-высказывания» 2 548.14kb.
Фонд это форма распределения общественного продукта, обусловленная... 1 99.6kb.
Закон возвышения потребностей экономический закон, согласно которому... 1 15.53kb.
Закон Паскаля. Закон Архимеда. Законы сообщающихся сосудов 1 96.44kb.
Вопросы для подготовки к экзамену 1 32.62kb.
Модуль к теме: «Приближенные формулы в схеме Бернулли» Цель 1 54.44kb.
Урок литературы «Война глазами детей» 1 78.68kb.
Закон распределения дискретной случайной величины - страница №1/1


  1. Предмет и задачи теории вероятностей. Пространство элементарных событий. Случайные события и их классификация. Операции над событиями.

  2. Частота появления случайного события и ее свойства.

  3. Вероятность случайного события и ее свойства.

  4. Статистический подход. Классическое определение вероятности.

  5. Геометрическая вероятность.

  6. Аксиоматический подход.

  7. Теоремы сложения вероятностей событий.

  8. Теоремы умножения вероятностей событий. Условная вероятность. Независимость событий.

  9. Элементы комбинаторики. Основные комбинаторные формулы без повторений и с повторениями.

  10. Схема испытаний Бернулли. Формула Бернулли. Производящая функция.

  11. Теоремы Муавра-Лапласа, Пуассона.

  12. Формула полной вероятности. Формула Бейеса.

  13. Определение случайной величины. Классификация случайных величин.

  14. Закон распределения дискретной случайной величины.

  15. Функция распределения и ее свойства.

  16. Плотность вероятности непрерывной случайной величины и ее свойства.

  17. Математическое ожидание, дисперсия и среднее квадратическое отклонение случайной величины и их свойства. Начальные и центральные моменты случайной величины, коэффициенты асимметрии и эксцесса и способы их вычисления.

  18. Биноминальное распределение и его числовые характеристики. Определение простейшего потока событий.

  19. Закон распределения Пуассона и его числовые характеристики.

  20. Равномерное распределение и его числовые характеристики.

  21. Показательное распределение и его связь с простейшим потоком событий.

  22. Нормальный закон распределения и функция Лапласа.

  23. Функция Лапласа и ее связь с функцией распределения нормальной случайной величины. Правило трех сигм.

  24. Неравенства Маркова и Чебышева и различные формы его записи. Понятие сходимости по вероятности.

  25. Теоремы Чебышева, Бернулли и Пуассона.

  26. Центральная предельная теорема теории вероятностей и ее следствие.

  27. Локальная и интегральная предельные теоремы Муавра-Лапласа и их применение.

  28. Понятие многомерной случайной величины (системы случайных величин) и их классификация. Закон распределения системы двух случайных величин.

  29. Функция распределения системы двух случайных величин и ее свойства.

  30. Плотность распределения вероятностей системы двух случайных величин и ее свойства. Плотность распределения отдельных величин, входящих в систему.

  31. Условные законы распределения составляющих двумерной случайной величины. Теорема умножения плотностей распределения. Зависимость и независимость случайных величин.

  32. Числовые характеристики системы двух случайных величин. Корреляционная и нормированная корреляционная матрицы. Понятие о равномерном и нормальном распределениях на плоскости.

  33. Понятие функции случайных величин.

  34. Числовые характеристики функций случайных величин. Теоремы сложения и умножения математических ожиданий. Теорема сложения дисперсий.

  35. Предмет и задачи математической статистики. Генеральная и выборочная совокупности.

  36. Формы записи исходных статистических данных. Статистический, вариационный и интервальный ряды и их характеристики.

  37. Графическое представление распределений. Полигон и гистограмма частот (относительных частот).

  38. Эмпирическая (выборочная) функция распределения и ее свойства.

  39. Понятие оценки. Виды оценок. Свойства точечных оценок.Точечные оценки параметров генеральной совокупности.

  40. Методы получения точечных оценок неизвестных параметров распределения генеральной совокупности. Метод моментов Пирсона, метод максимального правдоподобия.

  41. Понятие интервальной оценки. Доверительный интервал и доверительная вероятность.

  42. Доверительный интервал для генеральной средней нормально распределенной совокупности.

  43. Доверительный интервал для дисперсии и доли признака нормально распределенной генеральной совокупности.

  44. Понятие статистической гипотезы. Классификация гипотез. Ошибки 1-го и 2-го рода.

  45. Статистический критерий проверки гипотез. Мощность критерия. Уровень значимости. Критическая область и область принятия гипотезы.

  46. Критерии проверки параметрических и непараметрических гипотез: t-критерий, F–критерий, критерий согласияПирсона, критерий согласия Колмогорова.

  47. Проверка гипотез о параметрах генеральной совокупности.

  48. Проверка гипотез о законах распределения генеральной совокупности.

  49. Основные понятия дисперсионного анализа.

  50. Общая, факторная и остаточная суммы квадратов отклонений и дисперсии и связь между ними.

  51. Проверка гипотезы о равенстве генеральных групповых дисперсий. Критерий Бартлетта.

  52. Проверка гипотезы о равенстве групповых средних.

  53. Значимость влияния фактора на результат наблюдений.

  54. Понятие о корреляции и регрессии. Представление данных в корреляционном анализе.

  55. Выборочный парный коэффициент линейной корреляции, его свойства и значимость.

  56. Выборочные множественный и частный коэффициенты корреляции, их свойства и значимость.

  57. Коэффициент детерминации, его свойства и интерпретация.

  58. Понятие регрессии. Задачи регрессионного анализа. Модель регрессии. Линейная парная регрессия. Метод наименьших квадратов определения параметров линейного уравнения регрессии.

  59. Статистический анализ уравнения регрессии. Прогноз на основе линии регрессии.

  60. Понятие о нелинейной и множественной регрессии.