6. биномно и полином верига
11. Коефициентът на корелация между случайни стойности и свойства
15. характеристика функция на случаен вектор и многомерен нормалното разпределение
16. Различни видове сближаване на случайни величини и връзката между тях
17. Теорема относно критериите за конвергенция с. инча разпределение
18. Критерият за конвергенция на случайни величини почти навсякъде
23. теоремата за наличието на стационарен разпределение на веригата Марков
24. Законът за големите числа за Марков верига
29. Разпределение на определени статистически данни чрез вземане на проби от здрави индивиди
30. Достатъчно статистика
31. Теорема Рао-Blackwell-Колмогоров и нейните следствия
32. Пълен достатъчно статистически данни и тяхното използване
33. Идеята на доверителния интервал. Изграждане на доверие, като интервалите централните статистика
34. Изграждането на доверителните интервали за параметрите на нормалното разпределение
35. Основната концепция на теорията за тестване на статистически хипотези. Критериите за одобрение. (Критерий Колмогоров е)
36. Основната концепция на теорията за тестване на статистически хипотези. Критериите за одобрение. (Критерий "хи-квадрат")
37. Критерият за "хи-квадрат" в случай на параметрични хипотези
1. Понятието вероятност пространство. Събития. Действия по събития
1) Space елементарни събития, свързани с случаен експеримент е произволен набор, елементите, от които една кореспонденция с резултатите от експеримента
Пример: монета хвърля 1 пъти:
-- множеството от всички подгрупи
2. Понятието вероятност и неговите свойства. Създаване на вероятността над дискретно пространство на елементарните събития
1) Вероятността за едно събитие - число, което се намира вътре. обикновено е посочено. където - Събитие
Как да настроите функция. е countably добавка мярка на алгебра на събития
6) Ако - взаимно несъвместими, тогава
2) Целева вероятност пространство за дискретни елементарни събития
Пространството е дискретна, ако това е краен или изброимо
Ако. и всеки резултат не може да се даде предимство, тогава
Тази вероятност се нарича класически
Пример 1: матрица гласове 2 пъти. Вероятността за получаване на 8 точки?
Следователно, вероятността е
Пример 2: от тесте от 36 карти на случаен принцип, изберете 3 карти. Вероятността, че А, К, Т? (В този ред)
ПРИМЕР 3: симетричен монета хвърля отново. Намерете вероятността, че времето имаше опашки
ПРИМЕР 4: некласически вероятност
Вероятността, че падането е герба
Вероятността, че попада опашки е
Вероятността, че падането на 10 герба на 30 Кидане:
Example5: пример за непрекъсната пространство на елементарните събития
Свързани статии