5.Теоремадодавання ймовірностей двох несумісних подій 6.Залежні та незалежні події. Умовна ймовірність 7.Теорема множення ймовірностей двох незалежних подій. Наслідок 8.Ймовірність появи хоча б однієї події 9.Теорема множення ймовірностей двох залежних подій. Наслідок 10.Теорема додавання ймовірностей двох сумісних подій 11.Формула повної ймовірності 12.Формула Баєса 13.Формула Бернуллі 14.Локальна теорема Лапласа 15.Інтегральна теорема Лапласа 16.Найвірогідніше число появи події в n-випробуваннях 17.Випадкові величини. Дискретні та неперервні випадкові величини 18. Закон розподілу ймовірностей дискретної випадкової величини. Функція розподілу Співвідношення між значеннями випадкової величини і їхніми ймовірностями називається законом розподілу випадкової величини. 19.Рівномірний та біноміальний розподіл 20.Розподіл Пуассона 21.Математичне сподівання дискретної випадкова величина. Властивості математичного сподівання 22.Дисперсія дискретної випадкової величини. Властивості дисперсії 23.Середнє квадратичне відхилення. Середнє квадратичне відхилення суми взаємно незалежних випадкових величин 24.Функція розподілу ймовірностей неперервної випадкової величини, її властивості та графік 25.Щільність розподілу ймовірностей неперервної випадкової величини, її властивості та графік. 26.Ймовірність попадання неперервної випадкової величини в заданий інтервал 27.Знаходження функції розподілу за відомою щільність розподілу 28.Математичне сподівання і дисперсія неперервної випадкової величини 29.Нормальний розподіл, його властивості 30.Багатовимірність випадкової величини 31.Функції від випадкових величин. Розподіл 2, Студента, Фішера 32. Функція і щільністьрозподілудвовимірноївипадкової величини, їх властивості 33.Умовні закони розподілу і умовні математичні сподівання двовимірних в.в. 34.Незалежні в.в.Числові характеристики міри зв’язку в.в.:коваріація, коефіцієнт кореляції 35.Закон великих чисел. Нерівність Чебишева. Теорема Бернуллі, Чебишева, Ляпунова та їх практичне значення 36.Предметі задачі мат.стата. Генеральна і вибіркова сукупність. Варіанти і варіаційний ряд вибірки 37.Статистичний розподіл вибірки. Полігон частот і гістограма. Кумулята. Емпірична функція розподілу 38. Статистичні оцінки параметрів розподілу і загальні вимоги до них. 39.Числові характеристики статистичного розподілу вибірки. Початкові та центральні вибіркові моменти 40. Умовні варіанти. Умовні емпіричні моменти. Коефіцієнт асиметрії та ексцесу 41.Точкові статистичні оцінки параметрів розподілу генеральної сукупності 42.Інтервальні оцінки параметрів розподілу. Надійна ймовірність і надійний інтеграл 43.Надійний інтервал для MX і DX нормального розподілу. Визначення мінімального обсягу вибірки. 44.Поняття статистичної гіпотези і статистичного критерію. Помилки першого і другого роду 45.Загальна схема перевірки статистичних гіпотез. Перевірка достовірності гіпотез про частку ознаки генеральної сукупності, про рівність частот ознаки двох вибірок, про значення генеральної середньої, про рівність двох генеральних середніх і дисперсій 46.Непараметричні статистичні гіпотези. Критерії згоди.Перевірка гіпотез про нормальнийірівномірнийрозподіли 47.Двовимірний статистичний розподіл вибірки і його числові характеристики. Кореляційна таблиця. 48.Умовні статистичні розподіли вибірки,їх числові характеристики. 49.Статистична і кореляційна залежність. Функції та лінії регресії 50.Парна лінійна регресія. Вибірковий коефіцієнт кореляції та його властивості 51.Надійний інтервал для лінійної регресії Тоді 52.Лінійна регресія для двовимірного статистичного розподілу 53.Множинна лінійна регресія Чим ближче значення R до ±1, тим краще вибрано функцію регресії 54.Поняття про нелінійну регресію. Кореляційні відношення та їх властивості.
срочно нужно ответ) поготите . Охарактеризувати загальне призначення множинної регресії. Визначити концептуальні обмеження застосування методу регресійного аналізу.
