Предельные теоремы теории вероятностей. Основные понятия математической статистики

Характеристическая функция суммы независимых случайных величин. Центральная предельная теорема. Закон больших чисел в форме Бернулли. Основные задачи математической статистики. Группировка данных по интервалам, определение частот элементов выборки.

Подобные документы

  • Предмет теории вероятностей, основное содержание и законы данной науки, направления ее исследования. Типы анализов, оценка их конечных результатов. Моделирование случайных величин методом Монте-Карло (статистических испытаний), его принципы и значение.

    курс лекций, добавлен 02.02.2012

  • Рассмотрение теоремы умножения вероятностей. Характеристика основных задач математической статистики. Выборка как набор объектов, случайно отобранных из генеральной совокупности, виды: повторная, бесповторная. Особенности непрерывных случайных величин.

    дипломная работа, добавлен 07.12.2012

  • Выборка, основные задачи математической статистики. Различные эмпирические функции распределения. Выборочные характеристики случайной величины. Примеры параметрических семейств распределений. Оценивание неизвестных параметров. Методы получения оценок.

    контрольная работа, добавлен 19.03.2015

  • Операции над событиями и их запись. Относительная частота случайного события, ее устойчивость. Изучение нормального закона распределения. Дисперсия и среднее квадратичное отклонение случайной величины. Неравенства Чебышева и закон больших чисел.

    учебное пособие, добавлен 22.06.2014

  • Типовые вероятностные задачи энергетического характера. Определение вероятностей случайных событий. Основные теоремы теории вероятностей. Законы распределения случайных величин, числовые характеристики их функций. Случайные явления, события и величины.

    учебное пособие, добавлен 15.06.2015

  • Определение и проверка вероятности предельных теорем, а именно теоремы Бернулли и закона больших чисел Чебышева. Определение коэффициентов простой линейной регрессии, полученных в ходе проведенных испытаний, анализ и проверка статистических гипотез.

    курсовая работа, добавлен 06.08.2013

  • Случайные события, теоремы сложения и умножения вероятностей. Виды случайных величин. Математическое ожидание и дисперсия дискретной случайной величины. Закон больших чисел. Плотность распределения вероятностей. Нормальное и показательное распределение.

    курс лекций, добавлен 24.04.2015

  • Введение в теорию множеств. Задачи, связанные с операциями над конечными множествами. Декартово произведение множеств. Основные элементарные функции. Понятия и величины дискретной математики. Элементы теории вероятностей и математической статистики.

    лекция, добавлен 07.05.2014

  • Анализ плотности распределения вероятностей суммы m независимых одинаково распределенных случайных величин. Характеристика метода аппроксимации плотности распределения суммы конечного числа независимых случайных величин с одинаковым распределением.

    статья, добавлен 07.03.2019

  • 3адача определения закона распределения случайной величины или системы случайных величин по статистическим данным. Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Применение однофакторного дисперсионного анализа.

    курсовая работа, добавлен 21.10.2017

  • Изучение элементов комбинаторики. Случайные события и их вероятности. Классическая формула вероятностей. Последовательность независимых испытаний. Применение формулы Бернулли. Закон распределения случайных величин. Математическое ожидание и дисперсия.

    контрольная работа, добавлен 27.11.2017

  • Определение гамма-функции. Интегральное представление, область определения, полюсы. Свойства, непрерывность. Представление Ганкеля через интеграл по петле. Предельная форма Эйлера. Применение гамма-функции в теории вероятностей и математической статистике

    курсовая работа, добавлен 08.06.2017

  • Теория вероятности как наука, которая изучает закономерности массовых случайных явлений. Знакомство с особенностями применения теории вероятности и математической статистики в экономике. Общая характеристика выборочного метода статистических исследований.

    статья, добавлен 25.03.2019

  • Схема Бернулли, её определение и задачи, которые решаются по ней. Важное условие, без которого схема Бернулли теряет смысл. Возможные исходы при независимых испытаниях одинаковых вероятностей. Теорема и формула Бернулли, определение вероятностей событий.

    контрольная работа, добавлен 04.01.2015

  • Методы обработки экспериментальных данных. Случайные величины и законы распределения. Основные свойства плотности распределения. Числовые характеристики случайных величин. Кривые распределения с различной степенью крутости. Виды асимметрии распределений.

    курсовая работа, добавлен 11.11.2015

  • Ознакомление с общими характеристиками теории вероятности. Применение теоремы Бернулли, формулы полной вероятности, центральной предельной теоремы. Сложение и умножение вероятностей. Нахождение оптимального решения, руководствуясь "правилом Лапласа".

    контрольная работа, добавлен 17.11.2015

  • Понятие независимых событий и условных вероятностей, их примеры. Характеристика основных свойств независимых событий. Независимость в совокупности. Теорема сложения и умножения для n событий. Формула полной вероятности и доказательство теоремы Байеса.

    презентация, добавлен 21.09.2017

  • Основные понятия, предмет и методы математической статистики. Сущность выборочного метода (математическое ожидание, медиана, дисперсия), анализ теории вероятности, свойств и взаимосвязи случайных величин, зависимость между известными и переменными.

    реферат, добавлен 24.12.2014

  • Распределение Бернулли в теории вероятностей. Функция и ряд распределения. Числовые характеристики положения и разброса. Асимметрия и эксцесс. Распределение Бернулли в математической статистике: точечная оценка параметра, интервальные оценки Бернулли.

    аттестационная работа, добавлен 22.05.2010

  • Элементы дискретной математики. Сущность математической логики. Операции над множествами. Правила, формулы дифференцирования. Неопределенный интеграл, методы интегрирования. Основы теории вероятностей и математической статистики. Понятие и предел функции.

    учебное пособие, добавлен 03.07.2013

  • Понятие случайных событий и величин в математической статистике. Основные определения и формулы, отражающие механизм дискретного распределения чисел. Очерк правил решения алгебраических и геометрических примеров со случайными пороговыми значениями.

    учебное пособие, добавлен 13.01.2017

  • Теория вероятностей как математическая наука, позволяющая находить вероятности случайных событий, связанных каким-либо образом. Ее предмет и основные понятия, история возникновения. Теоремы: сложения вероятностей, предельная; теория случайных процессов.

    реферат, добавлен 26.02.2010

  • Основные теоремы о математическом ожидании, числовых характеристиках случайных величин. Вычисление корреляционного момента. Теоремы о дисперсии случайной величины. Теорема о линейной зависимости случайных величин. Определение коэффициента корреляции.

    лекция, добавлен 18.03.2014

  • Главная особенность исследования теоремы Бернулли. Построение графика распределения вероятностей. Основной анализ определения полиномиальной схемы. Характеристика гипергеометрических испытаний. Изучение интегральной приближенной формулы Муавра-Лапласа.

    презентация, добавлен 25.09.2017

  • Случай, случайные явления, события, величины, их законы, их свойства и операции над ними. Комплексное изучение истории возникновения, становления и развития теории вероятностей. Два знаменитых вопроса шевалье де Мере. Закон больших чисел в форме Бернулли.

    презентация, добавлен 10.02.2020

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.