Vajad kellegagi rääkida?
Küsi julgelt abi LasteAbi
Logi sisse

Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kokkuvõte (0)

4 HEA
Punktid
  • Tõenäosuse mõiste - Sündmuse (klassikaliseks) tõenäosuseks nimetame temas sisalduvate (ehk soodsate) elementaarsündmuste arvu ja kõigi elementaarsündmuste arvu suhet.
    kindel sündmus, võimatu,
    juhuslik.
    Vastandsündmus, selle tõenäosus. - Sündmuse A vastandsündmuseks Ā nimetame sündmust, mis toimub parajasti siis, kui sündmus A ei toimu.
  • Sündmuste summa - Sündmuste A ja B summa on sündmus, mis toimub kui toimub vähemalt üks sündmustest A või B.
    korrutis - Sündmuste A ja B korrutis on sündmus, mis toimub parajasti siis, kui toimuvad sündmused A ja B. (samaaegselt)
    vahe - Sündmuste A ja B vahe on sündmus, mis toimub parajasti siis, kui sündmus A toimub aga sündmus B ei toimu. A\B
  • Sõltumatud sündmused. - Sündmused on sõltumatud kui: P(A|B)=P(A), ehk sündmuse A tõenäosus ei sõltu sündmuse B toimumisest või mittetoimumisest:
    Välistavad sündmused - Sündmusi A ja B nimetame teineteist välistavateks, kui nad ei saa toimuda samaaegselt (a on risti, b on ärtu)
  • Bernoulli valem. - Bernoulli valemit kasutatakse juhul, kui sooritatakse n sõltumatut katset ja igal katsel on sündmuse toimumise tõenäosus sama – p. Meid huvitab tõenäosus, et sündmus toimub n katse jooksul k korda.
    P( n katsel k korda ) =
    C – kombinatsioonide arv
    pk – k korda juhtub, et sündmus toimub.
    qn-k – n-k korda juhtub, et sündmust ei toimu.
    Sündmuse mittetoimumise tõenäosus q = 1 – p.
    Sündmuse toimumise tõenäoseim arv. - Ilma tõenäosusi endid leidmata saab leida kõige tõenäolisema sündmuse toimumiste arvu k0.
  • Tinglik tõenäosus. - Sündmuse A tinglikuks tõenäosuseks tingimusel B nimetame sündmuse A tõenäosust eeldusel , et sündmus B toimub. Täistõenäosus. - Bayes’i valem. - Arvutame sündmuse Ai tingliku tõenäosuse eeldusel, et toimub sündmus B:
  • Juhuslik suurus, - Juhuslik suurus (JS) on suurus, mis omandab katsel mingi väärtuse. Enne katse toimumist on tundmata. Üldjuhul tähistatakse X. Diskreetne juhuslik suurus on juhuslik suurus, mille väärtuste hulk on lõplik või loenduv. Praktiliselt vaatleme ainult selliseid DJS, mille võimalikud väärtused on 0, 1, 2, ... või alamhulk eelnevast . DJS jaotusseadus on eeskiri, mis seob juhusliku suuruse väärtused ja nende tõenäosused: pi=P(X=xi).( esitatud valemina, tabelina, arvupaaridena või graafikuna). keskväärtus - EX = E(X). kus xi tähistab diskreetse juhusliku suuruse x väärtust ja pi selle tõenäosust. Keskväärtus on juhusest sõltumatu suurus, mis paikneb väikseima ja suurima väärtuse vahel
    dispersioon, - Dispersioon on hälbe ruudu keskväärtus. DX = D(X) = E(X-EX)2=
    standardhälve - Standardhälve on ruutjuur dispersioonist
  • Jaotusfunktsioon . - Juhusliku suuruse jaotusfunktsioon on funktsioon, mis seob väärtusega x vastavusse tõenäosuse, et X≤x. Tähistame F-ga
    F(x0)=P(X≤x0) tõenäosus, et JS kuulub paljude väärtuste korral teatavasse piirkonda P(a 0, esineb rohkem väiksemaid väärtuseid. Kui AsX suuremaid väärtuseid. Sümmeetrilise jaotuse korral on asümmeetriakordaja enam-vähem võrdne nulliga: AsX ≈ 0.
    Valem:
    ekstsess - arvkarakteristik, mis kirjeldab JS-te väärtuste jaotumist . Ekstsess ehk ekstsessikordaja näitab tihedusfunktsiooni f(x) tõusu ehk tema graafiku tipu teravust võrreldes normaaljaotusega. Normaaljaotuse korral ExX = 0. Kui ExX > 0, siis on graafiku tipp järsem, kui ExX Valem:
  • Statistika mõisted
    Valim , - uuringusse kaasatud üldkogumi objektid n
    üldkogum, - kõik objektid, kelle kohta soovitakse saada infot, tihti täpne arv teadmata, kui teada tähistame N.
    tunnus, - iseloomulik omadus, mille poolest objektid (nähtused) üksteisega sarnanevad või üksteisest erinevad, tunnuse väärtus omandab erinevatel objektidel erinevaid väärtusi.
    tunnuste liigid. – Arvtunnused ehk kvantitatiivsed tunnused
    1. Pidevad
    2. Diskreetsed – 0, 1, 2, ...
    Mittearvulised ehk kvalitatiivsed tunnused
    1. Järjestatavad tunnused – tunnused, mida saab järjestada. Näiteks haridustase, tootega rahulolu jne.
    2. Nominaaltunnused – näiteks inimese silmade värv, aadress jne.
    3. Binaartunnused – kaks võimalikku väärtust: kas esineb (1) või ei
    esine (0).
    Statistika, - teadus andmete kogumisest, esitamisest ja analüüsist
    statistiline vaatlus , - statistilise informatsiooni hankimine
    kirjeldav statistika, - andmete kokkuvõtlikult ja sisutihedalt esitamine
    järeldav (analüüsiv) statistika - üldkogumi kohta järelduste tegemine vaatluse abil hangitud andmete põhjal
    Statistiline rida, - rida, mille moodustavad valimi kõigi objektide sama tunnuse X väärtused
    variatsioonrida . - Järjestades objektide tunnuse X väärtused saame tunnuse X variatsioonrea. (=järjestatud statistiline rida)
    Mood, - tunnuse enim esinev väärtus
    mediaan, - tunnuse variatsioonrea (tunnuse järjestatud väärtused) keskmine liige, paarisarvulise valimi korral kahe liikme poolsumma.
    Alumine (ülemine) kvartiil - Kvartiilid koos mediaaniga jaotavad variatsioonirea neljaks võrdsel arvul liikmeid sisaldavaks osaks, kusjuures väikeseim (p = 0,25) kannab nimetust alumine kvartiil ja suurim (p = 0,75) kannab nime ülemine kvartiil
    p- kvantiil - arvväärtus, mis jaotab järjestatud statistilise rea (variatsioonrea) osadeks suhteliste mahtudega p ja 1-p, kus p on murdarv vahemikus 0…1. (kvantiil - JS väärtus, millest väiksemaid on osakaaluga p ja suuremaid 1-p. )
  • (Kirjeldav statistika)
    aritmeetiline keskmine -
    Kaalutud aritmeetiline keskmine, - Kaalutud keskmise puhul antakse igale väärtusele mingi kaal ja korrutatakse iga väärtus talle antud kaaluga. Seejärel liidetakse kõik korrutised ja jagatakse kaalude summaga .
    geomeetriline keskmine, - Geomeetrilise keskmise leidmiseks korrutatakse kõik väärtused (n väärtust) omavahel ja võetakse saadud korrutisest n-juur.
    Näiteks saab geomeetrilise keskmise abil arvutada palkade keskmise kasvutempo kasvuindeks (kasvutempo).
    harmooniline keskmine, - pöördvõrdeline
  • Valimi
    dispersiooni hinnang, -
    standardhälbe hinnangud , - s = ruutjuur dispersiooni hinnangust
    standardviga -
  • Absoluutne sagedus - Absoluutset sagedust kutsutakse üldjuhul lihtsalt sageduseks . Absoluutne sagedus on vastava tunnuse väärtusega objektide arv ning see on alati täisarv
    suhteline sagedus, - Suhteline sagedus on sageduse jagatis koguarvuga ning seda väljendatakse tihti protsentides
    kumulatiivne absoluutne (suhteline) sagedus. - Kumulatiivne sagedus saadakse absoluutsete sageduste liitmisel kuni käesoleva väärtuse sageduseni (kaasa arvatud).
    n1+n2+n3
    Kasutatakse ka kumulatiivset suhtelist sagedust, mille korral liidetakse suhtelised sagedused . ( n1+n2+n3)/n
  • SX ja s sarnasus/erinevus. esimene on standardhälve, kasutatakse tõenäosusteoreetilises jaotuses, teine on hinnang standardhälbele kasutatakse järeldavas statistikas. Mõlemad saadakse ruutjuurena vastavalt dispersioonist või selle hinnangust. (esimene iseloomustab üldkogumit, teine valimit)
  • EX ja sarnasus/erinevus - esimene on JS keskväärtus, kasutatakse tõenäosusteoreetilises jaotuses, teine on hinnang keskväärtusele ehk aritmeetiline keskmine, kasutatakse järeldavas statistikas
    Keskväärtus on juhusest sõltumatu suurus, mis paikneb väikseima ja suurima väärtuse vahel.
    aritmeetiline keskmine on valimi hinnanguline keskmine väärtus.
  • Variatsioonikordaja variatsiooni kirjeldav statistika karakteristik Vx=(s/)*100%
    kasutatakse tunnuste hajuvuse võrdlemisel, variatsioonkordaja avaldub standardhälbe ja aritmeetilise keskmise suhtena, üldiselt avaldatakse %-na.
    Kui variatsioonkordaja on umbes 50%, siis tunnus normaalse hajuvusega (keskmine kirjeldab tegelikku tüüpilist väärtust), kui tunduvalt üle 50%, siis tunnus hajus, kui tunduvalt alla 50%, siis tunnus väga vähe hajus. Kui kõik tunnuse kõik väärtused valimis on samad, siis v on 0%.
  • Sagedustabel, - Sagedustabeli võtab andmetabelist kokku, mitmel objektil mingit väärtust esineb, ehk esitab vastava sageduse
    hajuvusdiagramm, - Hajuvusdiagramm ehk korrelatsiooniväli kajastab kõiki valimi objekte. Punkti x-koordinaadiks on esimese tunnuse väärtus ja y-koordinaadiks teise tunnuse väärtus. Kui hajuvusdiagrammil punktid paiknevad tõusvas või langevas “pilvekeses”, siis viitab see ühisele tendentsile tunnuste käitumises
    erinevad suundumusjooned – kas kasvav (kasvavas pilves ), kahanev või ilma suundumuseta (ümaras pilves)
  • Aegrida , - nimetatakse arvandmete rida, mis kirjeldab suuruse ajalist muutumist (reas näidatakse suuruse muutumist erinevatel aegadel )
    libisev keskmine – aritmeetiline keskmine valimi mingi piirkonna kohta (viimase 20 päeva keskmine teenistus )
  • Lineaarne korrelatsioonikordaja , - näitab kui tugev on seos tunnuste vahel
    eeldused, - Korrelatsioonikordaja omab tähendust ainult normaaljaotusega tunnuste puhul. Sõltub suurel määral erinditest, täpsem, kui neid ei ole.
    väärtused, - Mida lähemal on r absoluutväärtus ühele, seda tugevamalt on tunnused omavahel seotud.
    Omadused:
     Väärtus asub lõigus –1 kuni 1 -1≤r≤1.
     Kui tunnused on kasvavalt seotud on r>0.
     Kui tunnused on kahanevalt seotud, on r 0.7.
    determinatsioonikordaja - on korrelatsioonikordaja ruut. Sisult näitab, kui suur osa ühe tunnuse väärtusest on kirjeldatav teise tunnuse väärtuse kaudu, tihti väljendatakse protsentides.
  • Juhusliku suuruse keskväärtuse usalduspiirid - kõik esitatud väited kehtivad teatud tõenäosusega, mida nimetatakse usaldusnivooks β. Kui valim on suur (n>30) kasutatakse normaaljaotust
    Enimlevinud β väärtus on 0.95.
    Kui valim väike, siis kasutame Studenti jaotust
  • Juhusliku sündmuse toimumise tõenäosuse usalduspiirid - Juhuslik sündmus leidis n katsel aset m korda, st saame sündmuse toimumise tõenäosusele p hinnangu
  • Vasakule Paremale
    Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kokkuvõte #1 Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kokkuvõte #2 Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kokkuvõte #3 Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kokkuvõte #4 Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kokkuvõte #5 Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kokkuvõte #6 Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kokkuvõte #7
    Punktid 50 punkti Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 50 punkti.
    Leheküljed ~ 7 lehte Lehekülgede arv dokumendis
    Aeg2012-12-27 Kuupäev, millal dokument üles laeti
    Allalaadimisi 243 laadimist Kokku alla laetud
    Kommentaarid 0 arvamust Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
    Autor kr1st2an Õppematerjali autor

    Sarnased õppematerjalid

    Tõenäosusteooria
    15
    doc

    Tõenäosusteooria

    Kombinatoorika valemeid ja mõisteid · Variatsioonideks n erinevast elemendist k kaupa nimetame ühendeid, mis sisaldavad k elementi antud n elemendist ning erinevad kas elementide või nende järjestuse poolest. Erinevaid variatsioone on A =n(n-1) ...(n-k+1)=n!/(n-k)! · Permutatsioonideks n elemendilisest hulgast nimetame ühendeid, mis sisaldavad kõiki n elementi (üks kord) ja erinevad järjestuse poolest. Erinevaid permutatsioone on Pn=n (n-1) ...1 = n! · Kombinatsioonideks n elemendist k kaupa nimetame ühendeid, mis sisaldavad k elementi (antud n elemendi hulgast) ja erinevad vähemalt ühe elemendi poolest. n! · Erinevaid kombinatsioone on C =A /Pk C nk = ( n - k )!k! Tõenäosusteooria · Sündmuste hulka, kus alati üks sündmus toimub ja see välistab teiste toimumise nimetame sündmuste täissüst

    Matemaatika ja statistika
    Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kordamisküsimused
    28
    docx

    Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kordamisküsimused

    ühise keskväärtusega μ ja dispersiooniga σ2. 21. Kuidas jaotub standardse normaaljaotusega juhuslike suuruste ruutude summa? Standardse normaaljaotusega sõltumatute juhuslike suuruste X 1 kuni Xy ruutude summa Y=( X1)2 +( X2)2 +...+( Xy)2 on χ2-jaotusega (hii-ruut jaotusega) juhuslik suurus Y~ χ2(v), kus liidetavate arv v on χ2-jaotuse parameeter, mida nimetatakse vabadusastmete arvuks. MATEMAATILINE STATISTIKA ÜLDKOGUMI KARAKTERISTIKUTE PUNKIHINNANG 22. Mõisted: üldkogum, objekt, tunnus, tunnuse jaotus, üldkogumi karakteristik, valim, valimi statistik, üldkogumi karakteristiku hinnang, hinnangu tüübid. Ülkogum - mingil printsiibil määratletud, vaatluse alla võetav objektide koguhulk. Tunnus - iga objekti iseloomustavad temal mõõdetud tunnused. Tunnuse jaotus - iga arvulist tunnust võib vaadelda kui juhuslikku suurust, mis omandab väärtusi kindlast vahemikust

    Tõenäosusteooria ja matemaatiline statistika
    Majandusstatistika
    6
    doc

    Majandusstatistika

    Majandusstatistika eksamiküsimused FK100 1. Statistika mõiste. Üldkogum ja valim. Rühmitatud andmed. Statistilise materjali graafiline esitamine (histogramm ja kumulatiivse sageduse graafik). Statistika on andmete kogumine ja töötlemine, statistilised andmekogumid, teadusharu, mille põhiülesandeks on massinähtuste vaatlemine, nende kohta andmete kogumine ja analüüsimine ning selle põhjal järelduste ja üldistuste tegemine ning praktiliste lahenduste pakkumine Üldkogum ­ antud tunnustega elementide hulk (nt. koolis õpilaste hulk), N Valim- juhuslik alamhulk üldkogumist (nt õpilaste seast tüdrukute hulk), valimi vaatluse läbi püütakse teha

    Majandusstatistika
    Tõenäosusteooria ja statistika
    20
    docx

    Tõenäosusteooria ja statistika

    1. Üldkogum – ehk populatsiooni all mõeldakse kõiki juhtumeid või situatsioone, mille kohta uurijad soovivad, et nende poolt saadud järeldused või prognoosid kehtiksid. Valim – liikmed tuleb valida juhuslikult, st igal üldkogumi liikmel peab olema võrdne võimalus saada valitud valimisse. Valimimaht – Valimisse valitavate objektide arv. Tunnuste- all mõistetakse liikmeid kirjeldavaid erinevaid omadusi. 2. Statistilise uurimistöö etapid. Mingi probleemi statistilise uurimisel läbitakse 4 tööetappi:  Uuringu ettevalmistamine  Statistiline vaatlus või eksperiment  Vaatlusandmete kokkuvõtte ja esialgne töötlemine  Andmete analüüs, järelduste ja üldistuste sõnastamine. 3. Statistlise vaatluse vead. Eristatakse vaatlusmeetodist tulenevaid metodoloogilisi vigu ja registreerimisvigu. Metodoloogilised nt : valimivaatlusel esinevad representatiivsusvead – valim ei kirjelda üldkogumit adekvaatselt. Vaa

    Tõenäosusteooria ja statistika
    Kordamisküsimuste vastused
    15
    pdf

    Kordamisküsimuste vastused

    Statistika teooria I 1. Kirjeldava statistika põhimõisted: aritmeetiline keskmine, mediaan, kvartiilid, mood, dispersioon, standardhälve, haare. Esitada definitsioonid ja osata antud andmeväärtuste puhul neid mõisteid rakendada N x + x 2 + ... + x N xi Aritmeetiline keskmine: µ = 1 = i =1 N N

    Tõenäosusteooria ja matemaatiline statistika
    ÜLEVAADE TÕENÄOSUSTEOORIA PÕHIMÕISTETEST
    11
    docx

    ÜLEVAADE TÕENÄOSUSTEOORIA PÕHIMÕISTETEST

    elementaarsündmused sisalduvad ka sündmuses B (nt A: ärtu sõdur, B: ärtu piltkaart, C: piltkaart korral A B C) Vastandsündmus A : sisaldab kõik elementaarsündmused, mis ei sisaldu sündmuses A (nt A: must kaart, A : punane kaart) sündmusega seondub tema tõenäosus, mis on mingi arv nullist kuni üheni. Tõenäosus- sündmuse esinemissagedust katsetes (ka võimalikkust, osakaalu vms). Tõenäosusteooria seisukohalt on tõenäosus sündmuse mõõduks ning tõenäosuse omadused tulenevad tõenäosusteooria aksiomaatikast : 1.Normeeritusaksioom: 0 P(A) 1 2 Liitmisaksioom: vastastikkku välistuvate sündmuste loenduva summa tõenäosus võrdub nende sündmuste tõenäosuste summaga, st P( Ai ) = P( Ai ) kui AiAj = Ø (-aditiivsus) 3.Tinglik tõenäosus määratletakse seosega P(A/B) = P(AB) / P(B) (tinglik tõenäosus näitab sündmuse A

    Rakendusstatistika
    Rakendusstatistika kokkuvõte
    8
    docx

    Rakendusstatistika kokkuvõte

    Juhuslik sündmus on midagi, mis mingi katse tulemusel võib toimuda. Katse on mingi tingimuste kompleksi realiseerumine. Elementaarsündmused on mingid üksteist välistavad sündmused, millest iga katse korral üks tingimata toimub. Juhuslikud sündmused: *vastastikku välistuvad sündmused- ei sisalda samu elementaarsündmusi *vastastikku mittevälistuvad sündmused- sisaldavad samu elementaarsündmusi *sündmuste sisalduvus- kui toimub A, toimub ka B *vastansündmus- kõik elementaarsündmused, mis ei sisaldu sündmuses Tõenäosus iseloomustab sündmuse esinemissagedust katsetes. Tõenäousese määramisviisid: klassikalised(kombinatoorne, geomeetriline, statistiline), mtteklassikalised(subjektiivne,intersubjektiivne) Juhuslikuks suuruseks nim suurust, mis järjekordse katse tulemusel omandab mingi mittennustatava väärtuse mingist võimalikust väärtuste hulgast. Diskreetne juhuslik suurus: võimalike väärtuste hulk on lõplik Pidev juhuslik suurus: võimelike

    Rakendusstatistika
    Tõenäosusteooria ja statistika
    7
    pdf

    Tõenäosusteooria ja statistika

    1. Tõenäosus ja tema leidmise näiteid arvutusvalemite abil Sõltumatute katsete kordamisel saadavat suhtelise sageduse piirväärtust kutsutakse sündmuse A toimumise tõenäosuseks P (A) := lim mn n Sündmus, mille toimumise tõenäosus on 0 võib aset leida lim n1 =0 n n-1 Sündmus, mille toimumise tõenäosus on 1 ei pruugi alati toimuda lim =1 n n Tõenäosus, et toimuvad nii sündmused A kui ka B, P(A B), on leitav valemiga P(A B) = P(A|B) P(B) Kui A ja B on teineteisest sõltumatud: P(A|B)=P(A) ja P(A B) = P(A) P(B) Tõenäosus, et toimub kas sündmus A või sündmus B, P(A U B), on leitav valemiga P(A U B) = P(A)

    Tõenäosuse ja statistika algkursus




    Meedia

    Kommentaarid (0)

    Kommentaarid sellele materjalile puuduvad. Ole esimene ja kommenteeri



    Sellel veebilehel kasutatakse küpsiseid. Kasutamist jätkates nõustute küpsiste ja veebilehe üldtingimustega Nõustun