2015-06-26
394
1. Предмет теории вероятностей.
2. Элементы комбинаторного анализа (перестановки, размещения, сочетания).
3. Событие. Пространство элементарных событий. Классификация событий. Алгебра событий.
4. Относительная частота события.
5. Классическое определение вероятности.
6. Геометрическое определение вероятности.
7. Определение условной вероятности. Независимость событий.
8. Вероятность произведения событий.
9. Теоремы сложения и следствия из них.
10. Формула полной вероятности.
11. Вероятность гипотез. Формулы Байеса.
12. Последовательность независимых испытаний, схема Бернулли.
13. Предельные теоремы Муавра-Лапласа и Пуассона.
14. Дискретные и непрерывные случайные величины.
15. Функция распределения и её свойства.
16. Плотность распределения непрерывной случайной величины и её свойства.
17. Числовые характеристики случайной величины (математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическое отклонение).
18. Закон биноминального распределения, закон Пуассона и их числовые характеристики.
|
|
|
19. Нормальный закон распределения.
20. Равномерное распределение.
21. Показательный закон распределения.
Раздел 13. Элементы математической статистики
1. Выборочный метод описания и анализа статистических данных.
2. Статистический вариационный ряд.
3. Интервальные статистические ряды.
4. Графическое представление статистических распределений выборки (полигон, гистограмма).
5. Эмпирическая функция распределения; её основные свойства.
6. Основные числовые характеристики выборки.
7. Начальные и центральные моменты k-го порядка, их использование в статистике.
8. Точечные оценки неизвестных параметров распределения.
9. Интервальные оценки параметров распределения.
10. Доверительная вероятность, доверительный интервал.
11. Статистическая гипотеза.
12. Критерий согласия Пирсона.
13. Корреляционная зависимость.
14. Линейное уравнение регрессии; определение его параметров методом наименьших квадратов.
15. Выборочный коэффициент корреляции; его свойства.
16. Коэффициент детерминации.
Рекомендуемая литература
