border=0

Studint moat witte

  • Kennis de klassike definysje fan probabiliteit.
  • Om it konsept fan geometryske problemen te besjen.
  • Kennis de definysjes fan kondisjoneel problemen en ûnôfhinklikens fan eveneminten.
  • Formulieren teorems fan tafoeging en fermogen.
  • Kennis fan de formule foar totale probabiliteit.
  • Kennis de Bayes Formule.
  • Om it konsept te hawwen fan in willekeurige fariabele (SV), om te ferklearjen wat de set fan mooglike wearden en de searje fan distribúsje fan SV is.
  • Kennis de definysje- en basisyndeigenskippen fan in ien dimensjeare distribúsjefunksje.
  • Kennis de definysje- en basisyndeigenskippen fan in ien-dimensionale ferspriedingsdichte.
  • Kennis de definysjes fan ferwachting, ôfwikseling, standert ôfwikseling en modus foar it gefal fan in finite problemenromte. Meitsje har te berekkenjen.
  • Foar CB's mei in distribúsjekensiteit kinne de formules kenne foar it berekkenjen fan de ferwachting en ferdieling. Meitsje har te berekkenjen.
  • Foar CB's dy't in ferdieldensiteit hawwe, kinne jo in modus fine, in mediator.
  • Kennis de folgjende soarten fan SVDT-distributions: binomial en Poisson.
  • Kennis de formules foar it berekkenjen fan 'e ferwachting en ferdieling fan CB's dy't binomial en Poisson distribúsje hawwe.
  • Kennis de neikommende types fan distributions fan SWNT: unifoarm en normaal.
  • Kennis de definysje fan 'e mienskiplike ferdielingfunksje, har basisfoarsjenningen.
  • Kennis de definysje fan 'e wet fan mienskiplike ferdieling fan in systeem fan twa diskrete CB's.
  • Om de distribúsje-wetten fan yndividuele komponinten te krijen yn it distribbetafel fan in twa dimensjeare diskreet SV.
  • Kennis de definysje fan twa-dimensionale ferspriedingsdichte, har basisfoarsjenningen.
  • Om it begryp fan ûnôfhinklikens fan 'e SV te besjen, witte de nedige en genôch omstannichheden foar de ûnôfhinklikheid fan' e SV.
  • Om de basis-numerike eigenskippen fan twa-dimensionale diskusje CB's te berikken: wiskundige ferwachtings en komponistyske farianten, kovariante en korrelaasjekoeffizient.
  • Kennis de definysjes: foarbyld, fariantike searje, polygon, histogram, empryske funksjefunksje.
  • Kennis de definysjes fan 'e basis-numerike skaaimerken fan' e echte sample: gemiddelde, ferdieling, modus, mediator.
  • Kennis de basis easken foar puntenschätzingen fan 'e parameter fan' e befolking, lykas de formule foar in ûnbidige skatting fan 'e fariant.
  • Kennis de definysjes fan it fertrouwen ynterval en it fertrouwennivo.

Return to Table of Contents: Theory of Probability

2019 @ bibinar.info