Курс лекций по теории вероятностей

01. Раздел 1. Теория случайных чисел
02. Раздел 2. Сложные события
03. Теорема сложения вероятностей
04. Теорема умножения вероятностей. Условные вероятности
05. Свойства условных вероятностей
06. Свойства независимых событий
07. Формула полной вероятности
08. Теорема гипотез (формула Байеса)
09. Схема последовательных испытаний Бернулли
10. Предельные теоремы в схеме Бернулли
11. Раздел 3. Случайные величины и распределение вероятностей
12. Основные дискретные и непрерывные случайные величины
13. Операции со случайными величинами
14. Бинарные операции (с несколькими величинами)
15. Распределение функции от случайной величины
16. Многомерные законы распределения СВ
17. Двумерные функции распределения
18. Раздел 4. Числовые характеристики СВ
19. Математическое ожидание (МО)
20. Дисперсия СВ
21. Другие числовые характеристики СВ
22. Предельные теоремы теории вероятностей
23. Центральная предельная теорема Ляпунова
24. ЦПТ в интегральной форме Муавра-Лапласа
25. Статистическое оценивание параметров распределения
26. Основные свойства оценок
27. Оценка математического ожидания по выборке
28. Оценки дисперсии по выборке
29. Методы оценки параметров генеральной совокупности
30. Метод моментов (Метод Пирсона)
31. Распределение средней арифметической для выборки из нормальной совокупности. Распределение Стьюдента
32. Распределение дисперсии в выборках нормальной совокупности. Распределение χ2 Пирсона
33. Когда случайная величина Х с параметрами (m, σ2) – неизвестны
34. Построение доверительного интервала для математического ожидания
35. Построение доверительного интервала для дисперсии
36. Проверка статистических гипотез
37. Проверка гипотезы о равенстве центров распределения математического ожидания 2-х нормальных генеральных совокупностей
38. 2 - Дисперсия неизвестна
39. Проверка гипотезы о совпадении 2-х дисперсий
40. Анализ однородности дисперсий
41. Проверка гипотез о законе распределения
42. Критерий согласия χ2 Пирсона
43. Критерий Колмогорова
44. Раздел 6. Основы дисперсионного анализа
45. Однофакторный дисперсионный анализ
46. Основы регрессионного и корреляционного анализа
47. Наиболее широко в технике используется частный случай стохастической связи, называемый статистической связью, при которой условное МО некоторой случайной величины Y является функцией от значения, которое принимает другая случайная величина X
48. Определение фориы связи и понятие регрессии
49. Линейная регрессия (ЛР). Метод наименьших квадратов
50. Нелинейная регрессия (НР)
51. Измерение тесноты связи
52. Определение эмпирического корреляционного соотношения
53. Коэфициент корреляции
54. Двумерное нормальное распределение
55. Коэффициент множественной корреляции
56. Коэффициент корреляции рангов (объединенные ранги)
57. Метод ранговой корреляции
58. Планирование эксперимента
59. Активный эксперимент
© 2011-2024 Контрольные работы по математике и другим предметам!