рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Математика
/
ПРАКТИЧНЕ ЗАНЯТТЯ №3

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

ПРАКТИЧНЕ ЗАНЯТТЯ №3

ПРАКТИЧНЕ ЗАНЯТТЯ №3 - раздел Математика, ТЕОРІЯ ЙМОВІРНОСТЕЙ ТА МАТЕМАТИЧНА СТАТИСТИКА 1. Дискретні Випадкові Величини (Двв), Їх Закони Розподілу....

1. Дискретні випадкові величини (ДВВ), їх закони розподілу.

2. Операції над ДВВ.

3. Числові характеристики ДВВ та їх властивості.

4. Метод моментів для обчислення МС та дисперсії.

ЗАДАЧІ ДЛЯ РОЗВ’ЯЗУВАННЯ В АУДИТОРІЇ.

Приклад 3.1. У відділі електротоварів є 5 приладів, серед яких 2 бракованих. Продавець перевіряє їх при продажу, доки не знайде справний прилад. Скласти закон розподілу ВВ – кількості перевірених приладів. Побудувати полігон розподілу імовірностей. Обчислити числові характеристики.

Приклад 3.2. Дослідженнями, проведеними на виробничому об’єднанні за деякий період, встановлені закони розподілу ВВ – об’ємів випуску (в тис.шт.) однорідної продукції для кожного із двох груп підприємств:

а) для кожного підприємства першої групи:

Х (тис.шт)
Р	0,2	0,5	0,3

б) для кожного підприємства другої групи:

У (тис.шт)
Р	0,6	0,3	0,1

Знайти закон розподілу ВВ – об’ємів випуску (в тис.шт.) продукції для всього виробничого об’єднання, якщо підприємств першої групи – 3, а другої групи – 2. Обчислити числові характеристики усіх ВВ (безпосередньо та за властивостями). Побудувати полігони розподілів.

Приклад 3.3. Використовуючи метод моментів, знайти числові характеристики наступної ВВ:

Х	23-32	32-41	41-50	50-59
Р	0,1	0,2	0,6	?

ЗАДАЧІ ДЛЯ САМОСТІЙНОГО РОЗВ’ЯЗУВАННЯ.

Приклад 3.4. Контролер перевіряє 10 деталей, серед яких є 3 бракованих, до тих пір, поки не знайде якісну. Скласти закон розподілу ВВ – кількості перевірених деталей. Побудувати полігон розподілу імовірностей. Обчислити числові характеристики.

Приклад 3.5. Маркетинговими дослідженнями встановлені закони розподілу ВВ – об’ємів продажу (в тис.шт.) деякого товару та ціни (в грн.) на цей товар протягом певного періоду часу (для спрощення вважати їх незалежними):

об’єми продажу –Х (тис.шт)
Р	0,2	0,5	0,3

ціна одиниці товару –У (грн.)
Р	0,6	0,3	0,1

Знайти закон розподілу ВВ – виручки (в тис.грн.) від продажу товару протягом досліджуваного періоду. Обчислити числові характеристики усіх ВВ (безпосередньо та за властивостями). Побудувати полігони розподілів.

Приклад 3.6. Використовуючи метод моментів, знайти числові характеристики наступної ВВ:

Х	20-25	25-30	30-35	35-40
Р	?	0,3	0,4	0,1

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

ТЕОРІЯ ЙМОВІРНОСТЕЙ ТА МАТЕМАТИЧНА СТАТИСТИКА

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ... ОДЕСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ... В М МАЦКУЛ...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: ПРАКТИЧНЕ ЗАНЯТТЯ №3

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Одеса 2010
УДК 519.2 ББК 22.17я73 М 36 Рецензенти: С.В.Левинський –кандидат фізико-мат

Переставлення (перестановки).
Нехай потрібно підрахувати число способів, за якими можна розмістити в ряд

Приклади.
Властивості: 1.Для довільної події

Приклади.
Геометричне означення імовірності. Означення. Імовірність події

Приклади.
Статистичне означення імовірності. Означення.Нехай проводиться

ТеМА №2
1. Події залежні та незалежні. 2. Умовна імовірність. 3. Теорема добутку та наслідки з неї. 4. Теорема додаванн

ТЕМА №4
1. Незалежні повторні випробування (НПВ). 2. Формула Бернуллі. 3. Біноміальний закон розподілу (закон Бернуллі).

ТЕМА №5
1. Інтегральна функція розподілу та її властивості. 2. Диференціальна функція розподілу та її властивості. 3. Числові характеристики непе

Центральна гранична теорема.
4. Інтегральна теорема Муавра-Лапласа та її частинні випадки. Група теорем, які встановлюють відповідність між теоретичними та експериментальними характери

Система випадкових величин.
2. Закон розподілу двохвимірної ДВВ. 3. Функції розподілу двохвимірної ВВ. Залежність та незалежність ВВ. 4. Числові характеристики двохв

ТЕМА №8
1. Предмет математичної статистики. Статистичні сукупності (генеральна та вибіркова). 2. Способи відбору. Проста випадкова вибірка. Впорядкування даних та їх розпо

Приклади.
Часто необхідно знати закон розподілу ознаки у генеральній сукупності. Наприклад, є підстави вважати, що він має вигляд А. Тоді висувають гіпотезу (припущення): генеральна с

ТЕМА №10
1. Функціональна, статистична та кореляційна (регресійна) залежності. 2. Проста лінійна регресія. Основні положення. 3. О

Прогнозування.
Після побудови моделі (теоретичної регресійної залежності) та перевірки її адекватності можна виконувати прогнозування. При цьому отримуємо точкові та інтервальні прогнози. Точковий прогноз дає оці

ТЕМА №11
1. Множинний регресійний аналіз. Багатофакторна лінійна регресія. 2. Кореляційна матриця та її вибіркова оцінка. 3. Оцінка взаємозв’язку

Теорема добутку.
ЗАДАЧІ ДЛЯ РОЗВ’ЯЗУВАННЯ В АУДИТОРІЇ. Приклад 1.1. Дана множина

Теореми добутку (продовження) та суми.
2. Повна імовірність. 3. Формула Байєса. ЗАДАЧІ ДЛЯ РОЗВ’ЯЗУВАННЯ В АУДИТОРІЇ. Приклад 2.1. Два

Локальна формула Лапласа, формула Пуассона.
15. Закон Пуассона (закон рідкісних подій). ЗАДАЧІ ДЛЯ РОЗВ’ЯЗУВАННЯ В АУДИТОРІЇ. Приклад 4.1. В середньому 30% пакетів акцій продаються н

ПРАКТИЧНЕ ЗАНЯТТЯ №5
1. Функція розподілу імовірностей (інтегральна функція) та її властивості. 2. Щільність розподілу імовірностей (диференціальна функція) та її властивості.

Центральна гранична теорема.
4. Інтегральна теорема Муавра-Лапласа та її частинні випадки. ЗАДАЧІ ДЛЯ РОЗВ’ЯЗУВАННЯ В АУДИТОРІЇ Приклад 6.1. Середня кі

ПРАКТИЧНЕ ЗАНЯТТЯ №8
1. Статистичні сукупності (генеральна та вибіркова), ознаки та їх розподіли. Числові характеристики статистичних розподілів. 2. Точкові та інтервальні оцінк

ПРАКТИЧНЕ ЗАНЯТТЯ №9
1. Статистичні гіпотези. Похибки перевірки гіпотез. 2. Критерії узгодження для перевірки гіпотез. Критична область та її знаходження. 3.

ПРАКТИЧНЕ ЗАНЯТТЯ №10
5. Функціональна, статистична та кореляційна (регресійна) залежності. 6. Проста лінійна регресія. Основні положення. 7. Оцінка щільності

ПРАКТИЧНЕ ЗАНЯТТЯ №11
1. Багатофакторна регресія. Основні положення. Особливості (відмінності від однофакторної). 2. Оцінка взаємозв’язку між змінними. Матриця коефіцієнтів парної корел