Теория вероятностей para PC
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Categoría: Educación
Desarrollador: Dainty Apps
Compatibilidad: Android 4.0 y versiones posteriores
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PRECAUCIÓN Los posibles errores!
Preguntas:
1. El concepto del espacio de sucesos elementales. Ejemplos. Los sucesos aleatorios.
2. La definición clásica de la probabilidad. Inmuebles probabilidades de eventos.
3. La definición axiomática de la probabilidad. Demostrar el corolario de la definición.
4. Deducir la fórmula de la probabilidad total y la fórmula de Bayes.
5. Deducir la fórmula de Bernoulli y las consecuencias de ello. (Para la probabilidad de éxito de k para m 0 y la probabilidad de éxito.)
6. La probabilidad condicional. Teorema de la multiplicación. Sucesos independientes.
7. Demostrar el criterio de independencia de los dos sucesos aleatorios.
8. Formular una definición de una variable aleatoria discreta, para avalar su opinión de la función de distribución.
9. La función de distribución de NE y sus propiedades.
10. La función de densidad de probabilidad y sus propiedades.
11. Definir la distribución binomial y una distribución de Poisson. Establecer un vínculo entre ellos. (Binomial tiende a Poisson cuando n → ∞, np → λ.)
12. Vectores aleatorios. La función de distribución del vector aleatorio y sus propiedades.
13. La densidad del vector aleatorio multivariante y sus propiedades.
14. transformaciones funcionales ST. Determinación de la distribución de las funciones de la conocida ley de distribución argumento. Consideremos un caso especial: = X2 φ (x1), donde φ función monótona.
15. Conclusión de la fórmula para la composición de una distribución.
16. características numéricas de vector aleatorio.
17. El coeficiente de correlación y sus propiedades.
18. distribuciones condicionales. Derivar una expresión para la densidad f condicional (Y | X).
19. Expectativa y sus propiedades.
20. Formular la LLN. Para demostrar el teorema de Chebyshev.
21. Demostrar el teorema de Bernoulli (como consecuencia del teorema de Chebyshev).
22. Formular el teorema del límite central y deducir (como consecuencia) Moivre-Laplace teorema.
23. Imprima la desigualdad de Chebyshev y formular la ley de los grandes números en forma de Chebyshev.
Funciones de distribución empíricas 24. personalizada y y sus propiedades.
25. La densidad de distribución empírica y sus propiedades.
26. Estimación de los parámetros de la distribución. Las estimaciones puntuales. Requisitos para la estimación puntual.
27. Demostrar que X es un estimaciones objetivas, consistentes y eficientes en la clase de estimadores lineales.
28. Probar que 1 / n * sum (X_i - xcp) 2 es un estimador sesgado de la varianza.
29. El método de la máxima verosimilitud.
30. Encuentre la estimación de máxima verosimilitud de los parámetros de la distribución normal.
31. Encuentre la estimación de máxima verosimilitud de los parámetros de la distribución exponencial.
32. Encuentre la estimación de máxima verosimilitud de los parámetros de la distribución binomial.
33. Determinación del intervalo de confianza (CI). Su sentido probabilístico.
34. Construir un CI de la colchoneta. expectativas distribuyen normalmente con rms conocidos SW
35. Construir un CI de la colchoneta. expectativas distribuyen normalmente con rms NE desconocidos
36. La construcción de un CI de la colchoneta. la espera de la varianza desconocida.
37. Deducir una expresión para el CI para la dispersión y rms normalmente distribuido ST.
38. Un criterio óptimo para la colchoneta. expectativas distribuyen normalmente población general con varianza conocida para el caso de dos hipótesis simples.
39. Pruebas de hipótesis estadísticas. Los errores de la primera y segunda clase. La noción de la prueba de hipótesis. Región crítica, el nivel de significación.
40. Regla de Neyman-Pearson construir la mejor región crítica. Dé un ejemplo.
41. Criterios para probar hipótesis sobre la igualdad de los dos medio NHS bajo ciertas rms
Prueba 42. hipótesis sobre la varianza de la población en general normal (NGS) y la igualdad de los dos varianzas NHS.
43. La noción de bondad de ajuste. Prueba de chi-cuadrado de Pearson y su aplicación.
44. La tarea de suavizar la dependencia experimental. El método de estimación de parámetros cuadrados menos de un modelo lineal.
La combinación y la colocación
Estadísticas y conjuntos críticos
En la práctica, cuando las probabilidades condicionales están dividiendo por el cuadrado de sigma (sigma requiere a) - error.
Preguntas:
1. El concepto del espacio de sucesos elementales. Ejemplos. Los sucesos aleatorios.
2. La definición clásica de la probabilidad. Inmuebles probabilidades de eventos.
3. La definición axiomática de la probabilidad. Demostrar el corolario de la definición.
4. Deducir la fórmula de la probabilidad total y la fórmula de Bayes.
5. Deducir la fórmula de Bernoulli y las consecuencias de ello. (Para la probabilidad de éxito de k para m 0 y la probabilidad de éxito.)
6. La probabilidad condicional. Teorema de la multiplicación. Sucesos independientes.
7. Demostrar el criterio de independencia de los dos sucesos aleatorios.
8. Formular una definición de una variable aleatoria discreta, para avalar su opinión de la función de distribución.
9. La función de distribución de NE y sus propiedades.
10. La función de densidad de probabilidad y sus propiedades.
11. Definir la distribución binomial y una distribución de Poisson. Establecer un vínculo entre ellos. (Binomial tiende a Poisson cuando n → ∞, np → λ.)
12. Vectores aleatorios. La función de distribución del vector aleatorio y sus propiedades.
13. La densidad del vector aleatorio multivariante y sus propiedades.
14. transformaciones funcionales ST. Determinación de la distribución de las funciones de la conocida ley de distribución argumento. Consideremos un caso especial: = X2 φ (x1), donde φ función monótona.
15. Conclusión de la fórmula para la composición de una distribución.
16. características numéricas de vector aleatorio.
17. El coeficiente de correlación y sus propiedades.
18. distribuciones condicionales. Derivar una expresión para la densidad f condicional (Y | X).
19. Expectativa y sus propiedades.
20. Formular la LLN. Para demostrar el teorema de Chebyshev.
21. Demostrar el teorema de Bernoulli (como consecuencia del teorema de Chebyshev).
22. Formular el teorema del límite central y deducir (como consecuencia) Moivre-Laplace teorema.
23. Imprima la desigualdad de Chebyshev y formular la ley de los grandes números en forma de Chebyshev.
Funciones de distribución empíricas 24. personalizada y y sus propiedades.
25. La densidad de distribución empírica y sus propiedades.
26. Estimación de los parámetros de la distribución. Las estimaciones puntuales. Requisitos para la estimación puntual.
27. Demostrar que X es un estimaciones objetivas, consistentes y eficientes en la clase de estimadores lineales.
28. Probar que 1 / n * sum (X_i - xcp) 2 es un estimador sesgado de la varianza.
29. El método de la máxima verosimilitud.
30. Encuentre la estimación de máxima verosimilitud de los parámetros de la distribución normal.
31. Encuentre la estimación de máxima verosimilitud de los parámetros de la distribución exponencial.
32. Encuentre la estimación de máxima verosimilitud de los parámetros de la distribución binomial.
33. Determinación del intervalo de confianza (CI). Su sentido probabilístico.
34. Construir un CI de la colchoneta. expectativas distribuyen normalmente con rms conocidos SW
35. Construir un CI de la colchoneta. expectativas distribuyen normalmente con rms NE desconocidos
36. La construcción de un CI de la colchoneta. la espera de la varianza desconocida.
37. Deducir una expresión para el CI para la dispersión y rms normalmente distribuido ST.
38. Un criterio óptimo para la colchoneta. expectativas distribuyen normalmente población general con varianza conocida para el caso de dos hipótesis simples.
39. Pruebas de hipótesis estadísticas. Los errores de la primera y segunda clase. La noción de la prueba de hipótesis. Región crítica, el nivel de significación.
40. Regla de Neyman-Pearson construir la mejor región crítica. Dé un ejemplo.
41. Criterios para probar hipótesis sobre la igualdad de los dos medio NHS bajo ciertas rms
Prueba 42. hipótesis sobre la varianza de la población en general normal (NGS) y la igualdad de los dos varianzas NHS.
43. La noción de bondad de ajuste. Prueba de chi-cuadrado de Pearson y su aplicación.
44. La tarea de suavizar la dependencia experimental. El método de estimación de parámetros cuadrados menos de un modelo lineal.
La combinación y la colocación
Estadísticas y conjuntos críticos
En la práctica, cuando las probabilidades condicionales están dividiendo por el cuadrado de sigma (sigma requiere a) - error.
Instrucciones de instalación
Cómo instalarlo Теория вероятностей para PC con BlueStacks
Gracias a BlueStacks podrás ejecutar apps para Android en tu PC. BlueStacks funciona como la clásica interfaz de Android. En lugar de utilizar gestos táctiles, este móvil virtual se controla con el ratón y el teclado.
- En primer lugar, debe instalar el software Bluestacks en su computadora o computadora portátil: descargar BlueStacks
- Después de Bluestacks, ahora debe descargar el archivo APK de Теория вероятностей: haga clic aquí
- Abra la aplicación Bluestacks ya instalada en su PC / Laptop. En la barra de herramientas de la esquina izquierda, encontrará una opción de Agregar APK. Cargue el archivo APK usando la opción en Bluestacks. Haga clic en eso.
- Te preguntará acerca de la ubicación donde guardaste el APK descargado. En mi caso, lo he guardado en el escritorio, así que estoy seleccionando eso.
- Ahora instalará automáticamente la aplicación en Bluestacks. Encontrará el Теория вероятностей en la pestaña de aplicaciones en la pantalla principal de la ventana Bluestacks.
- Ahora, ya está todo listo para usar Теория вероятностей en la PC. Aquí está el Теория вероятностей que se ejecuta con éxito en mi PC después de la instalación y hace clic en la aplicación.
Cómo instalarlo Теория вероятностей para PC con Nox App Player
Nox App Player es un programa para ordenador que se encarga de emular un entorno Android para que el usuario pueda jugar a cualquier juego de la Play Store sin necesidad de utilizar un dispositivo móvil. Resulta muy útil para aquellos usuarios que disponen de un dispositivo desfasado o que prefieren aprovechar la potencia de su ordenador en los mejores juegos de Android.
- En primer lugar, debe descargar el reproductor de la aplicación Nox - https://es.bignox.com/, haga clic en el software para comenzar la instalación en su computadora / computadora portátil.
- Ahora, descargue el archivo APK de aquí.
- Después de la instalación, abra el reproductor de NOX. En la esquina derecha de la caja de herramientas, encontrará una opción de 'Agregar APK'. Haga clic en esa opción.
- Seleccione No volver a mostrar y haga clic en Sé.
- Debes elegir el APK de la ubicación descargada. Como lo guardé en el escritorio, elijo desde allí. (Si su archivo descargado está en el área de Descargas, seleccione .APK desde allí)
- Nox instalará automáticamente la aplicación. Ábrelo desde la pantalla de inicio del reproductor de la aplicación Nox.
- Luego se le preguntará si desea cambiar su ubicación de 'Mundial' a cualquier ubicación en particular. Inicialmente, elija la opción Más tarde.
- Ahora, está listo para usar la aplicación con algunos enlaces de sitios web preexistentes integrados en la aplicación.
- Nota: Use ESCAPE para regresar a la pantalla de inicio o puede usar los símbolos para operar Теория вероятностей en PC NOX app player.
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