Теория вероятностей и математическая статистика. Голышевский О.А. - 6 стр.

                                             РПД ДМ/ИВС -080801- 2005



      7. Лекции
1.   Введение. (Предмет «Теория Вероятностей и математи-      1 час
     ческая статистика». Связь теории вероятностей и мате-
     матической статистики. Задачи математической стати-
     стики в области социально-экономических исследова-
     ний. Значение математической статистики в анализе за-
     кономерностей с помощью ЭВМ.)
2.   Основы теории вероятностей. (Предмет теории вероят-      8 час
     ностей. Случайные события. Классическое и статистиче-
     ское определение вероятности. Теоремы сложения и ум-
     ножения вероятностей. Понятие случайной величины.
     Дискретные и непрерывные случайные величины. Функ-
     ция вероятностей, плотность распределения и функция
     распределения случайной величины. Понятие о системе
     случайных величин и основных характеристиках систе-
     мы. Свойства математического ожидания и дисперсии.
     Равномерный и нормальный законы распределения слу-
     чайной величины. Принцип практической невозможно-
     сти (достоверности). Закон больших чисел.)
3.   Статистическое оценивание. (Генеральная и выборочные     6 час
     совокупности. Задачи оценивания. Вариационный ряд и
     его характеристики. Точечные оценки и их свойства. Не-
     смещенность, состоятельность и эффективность. Методы
     получения точечных оценок. Законы распределения вы-
     борочных характеристик. Статистики, имеющие распре-
     деления: нормальное, Пирсона, Стьюдента. Интерваль-
     ные оценки параметров: вероятности (генеральные до-
     ли), матожидания, дисперсии и среднего квадратичного
     отклонения.)
4.   Проверка статистических гипотез. (Статистическая ги-     7 час
     потеза. Нулевая и конкурирующая гипотезы. Простые и
     сложные гипотезы. Статистический критерий. Ошибки
     первого и второго рода. Уровень значимости. Мощность
     критерия. Проверка о равенстве параметров генеральной
     совокупности (доли, средней и дисперсии) заданным
     значениям. вычисление мощности критерия.
5    Одномерное и многомерное шкалирование. Виды шкал.        1 час
     Метрическое и неметрическое шкалирование данных.
6    Множественный корреляционно-регрессионный анализ.        2 часа
7    Компонентный анализ.(Метод главных компонент)            2 часа
8    Факторный анализ. Нагрузки факторов, матрицы нагру- 2 часа
     зок, получение модели. Методы анализа: ротаций, мак-
                                                                       6