Наука»
Наукові школи КНЕУ»
Моделювання та ризикології в економіці»
Наукові праці»
Наукові праці»
Теорія ймовірностей і математична статистика: Навч.-метод. посібник. У 2 ч. — Ч. І. Теорія ймовірностей

Теорія ймовірностей і математична статистика: Навч.-метод. посібник. У 2 ч. — Ч. І. Теорія ймовірностей

Жлуктенко В. І., Наконечний С. І. Теорія ймовірностей і математична статистика: Навч.-метод. посібник. У 2 ч. — Ч. І. Теорія ймовірностей. — К.: КНЕУ, 2000. — 304 с.

У першій частині навчального посібника подаються основи теорії ймовірностей — науки, що вивчає закономірності масових подій. Матеріал поділено на 11 тем, у межах кожної з яких виклад побудовано за однією і тією самою методикою: усі теоретичні відомості ілюструються численними прикладами, зокрема графічними, що розкривають зміст усіх означень, тверджень і висновків; наприкінці наводяться запитання для контролю та самоконтролю (що зосереджують увагу на головних теоретичних положеннях, потрібних для розуміння подальшого матеріалу та розв’язування задач), а також приклади для розв’язування з відповідями до них.

Посібник розрахований на студентів економічних навчальних закладів усіх форм навчання.

ЗМІСТ
Розділ І. Випадкові події	3
Тема 1. Основні поняття теорії ймовірностей	3
1. Прості та складені випадкові події. Простір елементарних подій	5
2. Операції над подіями	8
3. Класичне означення ймовірності	10
4. Елементи комбінаторики в теорії ймовірностей: переставлення, розміщення та комбінації	13
5. Аксіоми теорії ймовірностей та їх наслідки	17
6. Геометрична ймовірність	22
7. Статистична ймовірність	23
Теоретичні запитання до теми	24
Приклади до теми	24
Тема 2. Залежні та незалежні випадкові події. Умовна ймовірність, формули множення ймовірностей	29
1. Залежні та незалежні випадкові події	29
2. Умовна ймовірність та її властивість	30
3. Формули множення ймовірностей для залежних випадкових подій	31
4. Формули множення ймовірностей для незалежних випадкових подій	32
5. Імовірність появи випадкової події принаймні один раз при n незалежних спробах	33
6. Використання формул теорії ймовірностей для оцінювання надійності роботи простих систем	35
7. Формула повної ймовірності	36
8. Формула Байєса	38
Теоретичні запитання до теми	39
Приклади до теми	40
Тема 3. Повторювані незалежні експерименти за схемою Бернуллі	49
1. Формула Бернуллі	49
2. Найімовірніше число появи випадкової події (мода)	51
3. Локальна теорема	53
4. Інтегральна теорема	57
5. Використання інтегральної теореми	60
6. Формула Пуассона для малоймовірних випадкових подій	62
Теоретичні запитання до теми	64
Приклади до теми	65
Тема 4. Найпростіший потік подій	69
1. Означення потоку подій	69
2. Найпростіший потік подій (пуассонівський)	69
3. Формула Пуассона	70
Теоретичні запитання до теми	73
Приклади до теми	73
Розділ ІІ. Випадкові величини	75
Тема 5. Одновимірні випадкові величини	75
1. Дискретні та неперервні випадкові величини. Закони розподілу їх імовірностей	75
2. Функція розподілу ймовірностей (інтегральна функція) та її властивості	78
3. Щільність імовірностей (диференціальна функція) f(x) і її властивості	85
Теоретичні запитання до теми	92
Приклади до теми	93
Тема 6. Числові характеристики випадкових величин та їх властивості	103
1. Математичне сподівання	103
2. Властивості математичного сподівання	104
3. Мода та медіана випадкової величини	107
4. Дисперсія та середнє квадратичне відхилення	110
5. Властивості дисперсії	111
6. Початкові та центральні моменти	118
7. Асиметрія і ексцес	119
Теоретичні запитання до теми	123
Приклади до теми	124
Тема 7. Багатовимірні випадкові величини. Система двох випадкових величин	132
1. Система двох дискретних випадкових величин (X, Y) та їх числові характеристики	133
2. Основні числові характеристики для випадкових величин Х, Y, що утворюють систему (Х, Y)	133
3. Кореляційний момент. Коефіцієнт кореляції та його властивості	134
4. Умовні закони розподілу системи двох дискретних випадкових величин та їх числові характеристики	136
5. Функція розподілу ймовірностей системи двох випадкових величин та її властивості	139
6. Щільність імовірностей системи двох неперервних випадкових величин (X, Y), f(x, y) та її властивості	142
7. Основні числові характеристики для системи двох неперервних випадкових величин (X, Y)	145
8. Умовні закони розподілу для неперервних випадкових величин X і Y, які утворюють систему (X, Y)	147
9. Стохастична залежність	149
10. Система довільного числа випадкових величин	159
10.1. Функція розподілу системи n випадкових величин	159
10.2. Щільність імовірностей системи n випадкових величин	160
10.3. Числові характеристики системи n випадкових величин	160
Теоретичні запитання до теми	162
Приклади до теми	164
Тема 8. Функції випадкових аргументів	173
1. Функції одного випадкового агрументу	173
1.1. Функції дискретного випадкового аргументу	174
2. Числові характеристики функції дискретноговипадкового аргументу	175
3. Функції неперервного випадкового аргументу та їх числові характеристики	176
4. Функції двох випадкових аргументів та їх числові характеристики	184
4.1. Знаходженя F(z), f(z), якщо Z = X + Y	184
4.2. Знаходженя F(z), f(z), якщо (Y = Z X)	188
4.3. Знаходженя F(z), f(z), якщо Z = XY	190
5. Числові характеристики функції n випадкових аргументів	192
Теоретичні запитання до теми	204
Приклади до теми	205
Розділ ІІІ. Основні закони розподілу	213
Тема 9. Основні закони цілочислових випадкових величин	213
1. Імовірнісні твірні функції та їх властивості	213
2. Біноміальний закон розподілу ймовірностей	214
3. Пуассонівський закон розподілу ймовірностей	216
4. Геометричний закон розподілу ймовірностей	217
5. Рівномірний закон розподілу ймовірностей	219
6. Гіпергеометричний закон розподілу ймовірностей	221
Теоретичні запитання до теми	225
Приклади до теми	226
Тема 10. Основні закони неперервних випадкових величин	228
1. Нормальний закон розподілу	228
1.1. Визначення Me, As, Es	230
1.2. Формули для обчислення ймовірностей подій	231
1.3. Правило трьох сигм для нормального закону	232
1.4. Лінійне перетворення для нормального закону	232
2. Двовимірний нормальний закон (нормальний закон на площині)	235
3. Логарифмічний нормальний закон розподілу	238
3.1. Числові характеристики	238
4. Урізаний (ліворуч) нормальний закон	239
4.1. Числові характеристики	241
5. Гамма-розподіл	243
5.1. Числові характеристики	245
6. Розподіл Ерланга k-го порядку	245
6.1. Числові характеристики	246
7. Експоненціальний закон розподілу	247
7.1. Числові характеристики	247
8. Бета-розподіл	248
8.1. Числові характеристики	250
9. Розподіл Вейбулла	251
9.1. Числові характеристики	252
10. Закони розподілу випадкових величин, пов’язаних із нормальним законом розподілу	254
10.1. Розподіл хі-квадрат	254
10.1.1. Числові характеристики	255
10.2. Розподіл хі-квадрат на ка	256
10.3. Розподіл хі	257
10.3.1. Числові характеристики -розподілу	257
10.4. Розподіл хі на квадратний корінь з ка	260
10.5. Розподіл Стьюдента	260
10.5.1. Числові характеристики розподілу Стьюдента	262
10.6. Розподіл Фішера—Снедекора	264
10.6.1. Числові характеристики розподілу Фішера—Снедекора	266
11. Рівномірний закон розподілу	269
11.1. Числові характеристики	269
Теоретичні запитання до теми	271
Задачі до теми	273
Розділ ІV. Граничні теореми	279
Тема 11. Закон великих чисел. Граничні теореми теорії ймовірностей	279
1. Закон великих чисел	279
2. Нерівність Чебишова	279
3. Теорема Чебишова	282
4. Теорема Бернуллі	284
5. Центральна гранична теорема теорії ймовірностей (теорема Ляпунова)	285
5.1. Характеристичні функції та їх властивості	285
5.2. Центральна гранична теорема	287
6. Теорема Муавра—Лапласа	289
Теоретичні запитання до теми	290
Приклади до теми	291
Література	294
Додатки	295

Остання редакція: 02.03.15

Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана

Теорія ймовірностей і математична статистика: Навч.-метод. посібник. У 2 ч. — Ч. І. Теорія ймовірностей