Шпаргалки - Теория вероятностей и математическая статистика

Элементы комбинаторного анализа.
Сущность и условия применения теории вероятностей.
Основные понятия теории вероятностей.
Вероятностное пространство.
Непосредственный подсчет вероятности.
Теоремы сложения вероятностей.
Теоремы умножения вероятностей.
Формула полной вероятности.
Теорема Байеса.
Формула Бернулли.
Случайные величины, способы их описания.
Основные числовые характеристики дискретных случайных величин.
Основные числовые характеристики непрерывных случайных величин.
Равновероятностный закон распределения вероятностей.
Закон распределения вероятностей Пуассона.
Биномиальный закон распределения вероятностей.
Экспоненциальный закон распределения вероятностей.
Нормальный закон распределения вероятностей.
Цепи Маркова.
Матрица переходных вероятностей.
Неравенство Чебышева.
Закон больших чисел и его следствие.
Центральная предельная теорема. Теорема Ляпунова.
Генеральная и выборочная совокупность.
Статистическое оценивание параметров дискретных случайных величин. Выборочная средняя и выборочная дисперсия.
Статистическое оценивание параметров непрерывных случайных величин. Выборочная средняя и выборочная дисперсия.
Статистические оценки параметров распределения. Несмещенность, состоятельность, эффективность и надежность оценки.
Статистическая гипотеза. Нулевая гипотеза. Ошибки первого и второго рода.
Проверка статистической гипотезы о равенстве средних значений.
Проверка статистической гипотезы о законе распределения.
Проверка статистической гипотезы об однородности дисперсий.
Проверка статистической гипотезы о статистической взаимосвязи.
Линейное однофакторное уравнение регрессии
Линейное многофакторное уравнение регрессии.
Схема однофакторного дисперсионного анализа