Методы теории вероятностей и математической статистики в экономике
Book information
Description
Учебное пособие. – Самара: Изд-во Самар. гос. аэрокосм. ун-та, 2011. – 84 с. ISBN 978-5-7883-0822-7. Составлено в соответствии с Государственным образовательным стандартом, с действующей программой по высшей математике для экономических специальностей вузов и охватывает разделы общего курса математики: теория вероятностей и математическая статистика.Содержание. Основные теоретические сведения для выполнения контрольной работы №1 «Теория вероятностей». Классическое определение вероятности. Элементы комбинаторики. Алгебра событий. Формулы сложения и умножения вероятностей. Формула полной вероятности и формула Байеса. Формула Бернулли. Теорема Лапласа. Формула Пуассона. Дискретная случайная величина и закон ее распределения. Основные числовые характеристики дискретной случайной величины. Основные законы распределения дискретной случайной величины: биноминальные, распределение Пуассона. Непрерывная случайная величина. Плотность распределения непрерывной случайной величины. Функция распределения, или интегральный закон распределения. Числовые характеристики непрерывной случайной величины. Равномерное, нормальное и показательное распределения. Решение типовых задач контрольной работы №1. Задания для выполнения контрольной работы №1. Основные теоретические сведения для выполнения контрольной работы №2 «Математическая статистика». Основные понятия вариационного ряда. Основные понятия интервального ряда. График эмпирической функции. Понятия моды и медианы. Статистические параметры выборки. Доверительный интервал и доверительная вероятность. Интервальное распределение нормального закона. Критерий Пирсона. Корреляция между случайными величинами. Выборочный коэффициент корреляции. Условное математическое ожидание и уравнения линий регрессии. Решение типового варианта контрольной работы № 2. Задания для выполнения контрольной работы № 2. Библиографический список. Приложения. Рис. f*(у) и f(у) – эмпирическая и теоретическая кривые плотности вероятности случайной величины y соответственно.