6. Scheme binomiale și polinomiale
11. Coeficient de corelație între variabilele aleatoare și proprietățile acestora
15. Funcția caracteristică a unui vector aleator și o distribuție normală multidimensională
16. Diferite tipuri de convergență a variabilelor aleatoare și relația dintre acestea
17. O teoremă privind criteriul de convergență cu. în. prin distribuție
18. Criteriul de convergență ae. aproape peste tot
23. O teoremă privind existența unei distribuții staționare a lanțului Markov
Legea numerelor mari pentru lanțul Markov
29. Distribuția unor statistici pentru un eșantion dintr-o populație normală
30. Statistici suficiente
31. Teorema lui Rao-Blackwell-Kolmogorov și consecințele acestuia din partea lui
32. Completarea statisticilor suficiente și aplicarea lor
33. Conceptul de interval de încredere. Crearea intervalelor de încredere pentru statisticile centrale
34. Construirea intervalelor de încredere pentru parametrii distribuției normale
35. Concepte de bază ale teoriei testării ipotezelor statistice. Criterii de aprobare. (Criteriul Kolmogorov)
36. Concepte de bază ale teoriei testării ipotezelor statistice. Criterii de aprobare. (Test Chi-pătrat)
37. Criteriul "chi-pătrat" în cazul unei ipoteze parametrice
1. Conceptul de spațiu de probabilitate. Evenimente. Acțiuni asupra evenimentelor
1) Spațiul evenimentelor elementare asociate cu un experiment aleatoriu este un set arbitrar al cărui elemente sunt în corespondență unu-la-unu cu rezultatele experimentului
Exemplu: o monedă este aruncată odată:
-- setul tuturor subseturilor setului
2. Conceptul de probabilitate și proprietățile sale. Sarcina probabilității pe un spațiu discret al evenimentelor elementare
1) Probabilitatea unui eveniment este un număr care intră. este de obicei indicat. unde este evenimentul
Ca funcție setată. este o măsură aditivă countable pe algebra evenimentelor
6) Dacă - sunt perechi incompatibile, atunci
2) Stabilirea probabilității în spațiul discret al evenimentelor elementare
Un spațiu este discret dacă este finit sau numărare
În cazul în care. și nici un rezultat nu poate fi dat preferință atunci
O astfel de probabilitate se numește clasică
Exemplul 1: cubul este scos de 2 ori. Probabilitatea de a pierde 8 puncte?
Prin urmare, probabilitatea este
Exemplul 2: 3 cărți sunt alese aleatoriu dintr-un pachet de 36 de cărți. Probabilitatea ca A, K, T? (în această ordine)
Exemplul 3: o monedă simetrică este aruncată o singură dată. Găsiți probabilitatea ca cozile să dispară
Exemplul 4: probabilitate neclasificată
Probabilitatea că va cădea stema este
Probabilitatea ca cozile să scadă este
Probabilitatea că vor fi 10 embleme din 30 de aruncări:
Exemplul 5: exemplu de spațiu continuu al evenimentelor elementare
Articole similare
Trimiteți-le prietenilor: