Российская Экономическая Школа НОУ ВПО «РОССИЙСКАЯ ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ШКОЛА» (институт) программа учебной дисциплины ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА по направлению 080100.62 «Экономика» подготовки бакалавра автор программы: П.К. Катышев, к.ф.-м.н., [email protected] Утверждена Cоветом Программы «___»_____________2012 г. Исполнительный директор: Е.В. Максимова___________________ Москва 2012 Российская Экономическая Школа Цели освоения и краткое описание дисциплины Данная дисциплина содержит основы элементарной теории вероятностей и математической статистики, в процессе обучения вводятся понятия эксперимента со случайным исходом, случайного события, вероятностного пространства, изучаются условная вероятность, формула полной вероятности, формула Байеса, независимость событий. Основное внимание уделено случайным величинам и случайным векторам. Кроме того, рассматриваются закон больших чисел и центральная предельная теорема, излагаются начальные сведения теории случайных процессов, вводится понятие генеральной совокупности и выборки, дается определение основных выборочных характеристик, изучаются задачи точечного оценивания и интервального оценивания (доверительные интервалы) параметров генеральной совокупности, изучаются проблемы статистического тестирования гипотез, рассматриваются основы корреляционного и дисперсионного анализа. Основная цель освоения дисциплины – дать студентам систематические знания в области элементарной теории вероятностей и в области начальной математической статистики. Студенты должны получить представление об экспериментах со случайным исходом и их формально-математическом описании – вероятностном пространстве. Слушатели должны научиться строить простые вероятностные схемы и решать задачи с использованием элементов комбинаторики, условной вероятности, формулы Байеса. Центральное место в процессе освоения дисциплины занимает изучение случайных величин, случайных векторов и связанных с ними понятий (числовые характеристики, условные распределения и т.п.). Студенты должны овладеть не только техникой вычислений, но и умением строить и анализировать простые вероятностные модели реальных явлений. Студенты должны получить представление о генеральной совокупности и выборке и их математической формализации. Студенты должны научиться формулировать задачу точечного оценивания параметров генеральной совокупности, знать основные понятия, связанные с этой задачей (несмещенность, состоятельность, эффективность оценки), строить стандартные оценки (среднее, дисперсия нормальной генеральной совокупности и т.п.). Слушатели должны освоить понятие доверительного интервала и научиться строить стандартные доверительные интервалы. Одна из основных задач элементарной математической статистики – статистическое тестирование гипотез. Студенты должны получить представление о таких понятиях, как гипотеза, тест, значимость, мощность теста. Одна из целей освоения дисциплины – научить студентов тестировать гипотезы и делать статистические выводы, используя тестовые статистики и понятие P-значения. Кроме этого, изучаются некоторые общие методы оценивания – метод моментов и метод максимального правдоподобия. Данная дисциплина дает теоретическую основу для изучения математической статистики и эконометрики. Предполагается, что слушатели знают математический анализ и линейную алгебру в объёме стандартных курсов для студентов экономических специальностей. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины ОК-12, ОК-13, ПК-1, ПК-2, ПК-4, ПК-5, ПК-6, ПК-10, ПК-12 , ПК-14, ПК-15 Российская Экономическая Школа Структура и организация учебной дисциплины Название раздела Всего часов Аудиторные часы Лекции Семинары Самостоятельная работа 1 Основы теории вероятностей. Простейшие вероятностные схемы. 14 2 2 10 2 Случайные величины и случайные векторы. Многомерное нормальное распределение. Предельные теоремы 16 3 3 10 16 3 3 10 16 2 2 12 Основы теории случайных процессов. Цепи Маркова 14 2 2 10 14 2 2 10 Генеральная совокупность и выборка. Выборочные характеристики Точечное оценивание параметров. Свойства оценок. Доверительные интервалы. Построение стандартных доверительных интервалов. Тестирование гипотез. Тест, значимость и мощность теста. Лемма Неймана-Пирсона. Тестовые статистики и Р значения. Стандартные тесты. Критерий согласия хи-квадрат. Таблицы сопряженности. Дисперсионный анализ. 14 2 2 10 14 2 2 10 14 2 2 10 14 2 2 10 14 2 2 10 14 2 2 10 14 2 2 10 14 2 2 10 14 2 2 10 32 32 152 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Метод моментов. Метод максимального правдоподобия. 15 Неравенство Рао-Крамера (неравенство информации) ИТОГО 216 Российская Экономическая Школа Система оценивания и требования к выставлению итоговой оценки Формы контроля знаний Вес в финальной оценке (%) Тип контроля Форма контроля Параметры Текущий контроль Контрольная работа Письменная работа 15 Домашние работы Выполнение письменных домашних заданий Письменная работа 15 Итоговый контроль Экзамен 70 Критерии оценки знаний и навыков Текущий контроль знаний студентов осуществляется с помощью еженедельных домашних заданий и письменной контрольной работы. В конце курса проводится письменный экзамен. Экзамен является блокирующим. Содержание дисциплины 1. ОСНОВЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ Простейшие вероятностные схемы. 2. СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ И СЛУЧАЙНЫЕ ВЕКТОРЫ. 3. МНОГОМЕРНОЕ НОРМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ. 4. ПРЕДЕЛЬНЫЕ ТЕОРЕМЫ 5. ОСНОВЫ ТЕОРИИ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ. 6. ЦЕПИ МАРКОВА 7. ГЕНЕРАЛЬНАЯ СОВОКУПНОСТЬ И ВЫБОРКА. Выборочные Характеристики 8. ТОЧЕЧНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ. СВОЙСТВА ОЦЕНОК. 9. ДОВЕРИТЕЛЬНЫЕ ИНТЕРВАЛЫ. Построение стандартных доверительных интервалов. 10. ТЕСТИРОВАНИЕ ГИПОТЕЗ. Российская Экономическая Школа Тест, значимость и мощность теста. Лемма неймана-пирсона. 11. ТЕСТОВЫЕ СТАТИСТИКИ И Р-ЗНАЧЕНИЯ. Стандартные тесты. 12. КРИТЕРИЙ СОГЛАСИЯ ХИ-КВАДРАТ. Таблицы сопряженности. 13. ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ. 14. МЕТОД МОМЕНТОВ. МЕТОД МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ. 15. НЕРАВЕНСТВО РАО-КРАМЕРА Неравенство информации. Методы обучения В процессе изучения дисциплины используются следующие методы и формы работы: лекции, семинары, еженедельные домашние задания, письменные контрольные работы, консультации преподавателя и самостоятельная работа с литературой. Примеры заданий и вопросов для самостоятельной работы и промежуточного контроля Примерные задания для текущего контроля, проводимого в форме письменных работ: 1. Три карты выбраны случайным образом без перемешивания из 52х-карточной колоды игральных карт. Вычислите условную вероятность того, что первая выбранная карта пики, при условии, что вторая и третья пики. 2. Продавец планирует зайти в две квартиры В первой квартире у него купят пылесос с вероятностью 0.3, во второй независимо с вероятностью 0.6. Если покупатель соглашается купить пылесос, то он равновероятно покупает либо простой пылесос за 500$, либо самый современный пылесос за 1000$. Найдите распределение случайной величины X равной общей выручке продавца в долларах. 3. Вы приходите на остановку в 9:00, зная, что автобус придёт в некоторое случайное время, равномерно распределенное на временном промежутке от 9:00 до 9:30. а) Какова вероятность, что вы прождёте хотя бы 5 минут? б) Уже 9:15, а автобус ещё не приехал. Какова вероятность, что вы прождёте еще 10 минут? Список основной и дополнительной литературы Основная литература Айвазян, С.А., Мхитарян, В.С., Теория вероятностей и прикладная статистика. ЮНИТИ. Москва, 2001. Шведов, А.С., Теория вероятности и математическая статистика. ВШЭ, 1995. Ross, S., A first course in Probability, Pearson Prentice Hall, 2006 Российская Экономическая Школа Дополнительная литература Чистяков, В.П., (2000) Курс теории вероятностей (5-е издание). М., «Агар». Шиярев, А.Н., (2007) Вероятность. МЦНМО. Гнеденко, Б.В., Курс теории вероятностей, М., «Наука», 1988.