ПРАВИЛА ВЫПОЛНЕНИЯ И ОФОРМЛЕНИЯ

Федеральное агентство по образованию

Ростовский государственный экономический университет

«РИНХ»

Ниворожкина Л.И., Морозова З.А.,

Герасимова И.А., Житников И.В., Федосова О.Н.

 

Практикум

по теории вероятностей

и математической статистике

Ростов – на – Дону

УДК 311(075.8)

ББК 606я73

Н60

 

Н60	Ниворожкина Л. И., Морозова З. А., Герасимова И. А., Житников И. В., Федосова О.Н. Практикум по теории вероятностей и математической статистике. - Ростов н/Д: Ростовский государственный экономический университет «РИНХ», 2007. 126 с.
	ISBN 978-5-7972 – 1150 - 1

 

Рецензенты:

 

Седенко В.И.	заведующий кафедрой фундаментальной и прикладной математики, доктор физико-математических наук, профессор.
Арженовский С.В.	доктор экономических наук, профессор кафедры математической статистики, эконометрики и актуарных расчетов

 

 

В пособии кратко изложены основные понятия математической статистики и теории вероятностей, даны методические указания по решению типовых задач. В конце каждой главы приведены 20 вариантов задач, условия которых приближены к практическим ситуациям в области маркетинга, аудита, финансов и др.

Предназначены для студентов и аспирантов экономических вузов, преподавателей колледжей, вузов, а также для практических работников, желающих научиться использовать современные статистические методы и их практические приложения при планировании своей деятельности.

 

 

УДК 311(075.8)

ББК 60я73

 

ISBN 978-5-7972 – 1150 - 1

 

		@ Ростовский государственный экономический университет «РИНХ», 2007
		@ Ниворожкина Л.И., Морозова З.А., Герасимова И. А., Житников И. В., Федосова О.Н,2007

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЕ ВОПРОСЫ ПО МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКЕ

С ЭЛЕМЕНТАМИ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ

 

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ

 

1. Предмет и основные определения теории вероятностей.

2. Классическое определение вероятности. Свойства вероятности, вытекающие из классического определения. Примеры.

3. Статистическое определение вероятности, его особенности и связь с классическим определением.

4. Полная группа несовместных событий, противоположные события, свойства их вероятностей.

5. Зависимые и независимые события. Условные и безусловные вероятности.

6. Теоремы умножения вероятностей.

7. Теоремы сложения вероятностей.

8. Формула полной вероятности. Формула Байеса.

9. Комбинаторика: размещения, сочетания, перестановки. Размещения, сочетания и перестановки с повторениями. Примеры.

10. Случайные величины и случайные события. Дискретные и непрерывные случайные величины. Закон распределения случайной величины и способы его задания.

11 Числовые характеристики случайных величин. Начальные и центральные моменты. Асимметрия и эксцесс.

12 Математическое ожидание случайной величины. Его смысл и примеры. Свойства математического ожидания.

13. Дисперсия и среднее квадратическое отклонение случайной величины. Их смысл и примеры вычисления. Формулы для вычисления дисперсии. Свойства дисперсии.

14. Математическое ожидание, дисперсия и среднее квадратическое отклонение частоты и частости.

15.Формула Бернулли. Биномиальное распределение. Наивероятнейшее число появлений события.

16.Формула Пуассона. Закон распределения вероятностей редких событий.

17. Гипергеометрическое распределение.

18. Равномерное распределение.

19.Непрерывные случайные величины. Дифференциальная и интегральная функции их распределения, их смысл и связь между ними.

20. Вероятность попадания случайной величины в заданный интервал. Вероятность того, что непрерывная случайная величина примет точно заданное значение.

21. Нормальное распределение. Плотность нормального распределения и ее свойства. Функция распределения нормально распределенной случайной величины.

22. Нормированное (стандартное) нормальное распределение.

23. Функция Лапласа: график, свойства, таблицы.

24. Вероятность попадания нормально распределенной случайной величины в заданный интервал.

25.Вероятность заданного отклонения нормальной случайной величины от своего математического ожидания. Правило трех сигм.

26. Локальная теорема Лапласа.

27. Интегральная теорема Лапласа.

28. Закон больших чисел. Понятие о теореме Чебышева (общий случай). Значение теоремы Чебышева.

29. Закон больших чисел. Теорема Бернулли.

30. Понятие о центральной предельной теореме Ляпунова.

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

 

31. Предмет и основные задачи математической статистики.

32. Вариационные ряды. Виды вариации. Границы интервалов в вариационных рядах, величина интервала. Накопленные частоты.

33. Графическое изображение вариационных рядов.

34. Числовые характеристики вариационного ряда. Средняя арифметическая и ее свойства, мода и медиана.

35.Показатели колеблемости: вариационный размах, дисперсия, стандартное отклонение, коэффициент вариации.

36. Моменты вариационного ряда (начальные и центральные).

37. Дихотомическая вариация. Дисперсия альтернативного признака.

38.Основные положения теории выборочного метода. Генеральная совокупность и выборка.

39. Повторная и бесповторная собственно- случайная выборка.

40 Ошибки регистрации и ошибки репрезентативности. Предельная ошибка выборки.

41. Средняя ошибка выборки (для средней и для доли).

42. Необходимая численность выборки. Определение объема выборки при различных способах отбора.

43. Малые выборки.

44. Законы распределения, применяемые в математической статистике: распределения Стьюдента, Пирсона, Фишера.

45.Статистические оценки параметров распределения (сущность теории оценивания): несмещенность, состоятельность, эффективность оценок.

46. Точечные оценки: выборочная средняя, дисперсия, среднее квадратическое отклонение.

47. Точечная оценка генеральной средней по выборочной средней.

48. Точечная оценка генеральной дисперсии. “Исправленные” выборочная дисперсия и среднее квадратическое отклонение.

49. Интервальные оценки. Точность оценки. Доверительная вероятность.

50. Доверительные интервалы для оценки неизвестного значения генеральной средней и генеральной доли.

51.Статистическая проверка гипотез. Статистическая гипотеза: параметрическая и непараметрическая; нулевая и альтернативная. Ошибки I и II рода. Уровень значимости и мощность критерия.

52. Статистический критерий проверки нулевой гипотезы. Наблюдаемое значение критерия. Критическая область. Область принятия гипотезы. Критические точки. Отыскание односторонней и двусторонней критических областей.

53. Основные этапы проверки статистических гипотез.

54. Проверка гипотезы о равенстве двух дисперсий нормально распределенных генеральных совокупностей.

55. Проверка гипотезы о равенстве двух средних произвольно распределенных генеральных совокупностей (большие независимые выборки).

56. Проверка гипотезы о равенстве двух средних нормально распределенных генеральных совокупностей, дисперсии которых неизвестны и одинаковы (малые независимые выборки).

57. Проверка гипотезы о равенстве выборочной средней и гипотетической генеральной средней нормальной совокупности при известной и неизвестной генеральной дисперсии.

58. Проверка гипотезы о равенстве наблюдаемой относительной частоты и гипотетической вероятности появления события.

59. Проверка гипотезы о равенстве долей признака в двух совокупностях.

60. Проверка гипотезы о законе распределения случайной величины. Критерий согласия Пирсона.

 

ПРАВИЛА ВЫПОЛНЕНИЯ И ОФОРМЛЕНИЯ