Вероятностная модель и аксиоматика А.Н. Колмогорова. Случайные величины и векторы, классическая предельная проблема теории вероятностей. Первичная обработка статистических данных. Точечные оценки числовых характеристик. Статистическая проверка гипотез.
Аннотация к работе
в теорию вероятностей и ее приложения. Практическая (аудиторная) часть 70 часов аудиторных занятий 70 часов самостоятельной работы 3 контрольных работы 1 индивидуальное задание по математической статистике. Дискретная случайная величина. Ряд распределения 4 часа Функция распределения. 9. Числовые характеристики дискретной случайной величины. Функция Лапласа. 4 часа 5.Закон больших чисел и Центральная предельная теорема. 4 часа 6.Функции случайных величин и их числовые характеристики. Первичная обработка статистических данных. Статистическая проверка гипотез. Критерий согласия Пирсона. Сколько элементов будет иметь алгебра событий, «порождаемая» случайными событиями A и B?. Модуль 2. Общая вероятностная модель. Аксиоматика А.Н. Колмогорова 1. Вероятностная функция P определена на измеримом пространстве . Как, зная плотность вероятности двумерной случайной величины , определить частную функцию распределения второй компоненты ?. Можно ли утверждать, что теорема Хинчина является частным случаем теоремы Чебышева?. Покажите, что из того, что последовательность случайных величин подчиняется условию Ляпунова следует, что она подчиняется и условию Линдеберга. 9. Какая теорема применяется при проверке состоятельности точечных оценок начальных моментов исследуемой случайной величины?. Установление соответствия интерпретируется как распределение по элементам множества W некоторым разумным способом единичной массы: в каждом мы “помещаем” массу равную .