Тема: «Случайные величины»
Изучить определения:
Случайная величина – это величина, которая в результате испытания принимает одно и только одно числовое значение, зависящее от случайных факторов и заранее непредсказуемое.
Случайные величины обозначаются большими буквами, например, X, Y, Z.
Случайные величины делятся на 2 группы:
¾ дискретная (прерывная) случайная величина – принимает отдельно взятые, изолированные значения.
¾ непрерывная случайная величина – принимает все числовые значения из некоторого конечного или бесконечного промежутка.
Закон распределения случайной величины – это соответствие между возможными значениями этой величины и их вероятностями.
Частота – количество выпадения случайной величины. Обозначается буквой М.
Относительнаячастота – отношение частоты и количества значений случайной величины. ОбозначаетсяW.
Полигон частот – один из способов графического представления плотности вероятности случайной величины. Представляет собой ломаную линию.
Рассмотреть пример задачи на странице 366 (дискретная случайная величина).
на странице 367-368 (непрерывная случайная величина).
Гистограмма частот (относительных частот) – один из способов графического представления плотности вероятности случайной величины. Представляет собой столбчатую диаграмму.
Тема: «Центральные тенденции. Меры разброса»
Изучить определения:
Генеральнаясовокупность – совокупность всех данных.
Выборка – выбранная из генеральной совокупности часть.
Мера центральной тенденции в статистике — число, служащее для описания множества значений одним-единственным числом.
К мерам относятся:
мода – значение случайной величины, имеющее наибольшую частоту в рассматриваемой выборке. Обозначается Mo.
Например. 8, 6, 10, 5, 6, 2, 1. Mo = 6 (так как значение «6» повторяется два раза, а остальные значения по одному разу).
медиана – это число (значение случайной величины), разделяющее упорядоченную выборку на две равные по количеству данных части. Если в выборке чётное количество данных, то медиана равна среднему арифметическому двух серединных чисел. Обозначается Me.
Например. 10, 5, 8, 9, 12, 6. Сначала необходимо упорядочить данную выборку, т.е. 5, 6, 8, 9, 10, 12. Так как чётное количество данных, то Me = 
среднее (среднее арифметическое) выборки – отношение суммы всех чисел выборки к их количеству. Обозначается 
, если случайная величина обозначалась X.
Одна из самых распространённых характеристик выборки значений случайной величины – математическое ожидание (среднее значение). Обозначается E. Вычисляется как сумма произведений значений случайной величины на вероятность её выпадения:
Размах выборки – разность наибольшего и наименьшего значений случайной величины выборки. Обозначается буквой R.
Отклонение от среднего – разность между рассматриваемым значением случайной величины и средним значение выборки.
Дисперсия (рассеяние) – среднеарифметический квадрат отклонений. Обозначается буквой D.
Рассмотреть пример (таблица 15 страница 378).
Среднее квадратичное отклонение – корень квадратный из дисперсии. Обозначается s (сигма).
Дисперсию и среднее квадратичное отклонение в статистике называют мерами рассеивания значений случайной величины около среднего значения.