Содержание
- 2. Теория вероятностей — раздел математики, изучающий закономерности случайных явлений: случайные события, случайные величины, их свойства и
- 3. Задачи математической статистики Первая задача математической статистики - определить способы сбора данных и группировки данных, полученных
- 4. Методы анализа статистических данных должны обеспечить: 1. Оценку: - неизвестной вероятности события; - неизвестной функции распределения;
- 5. 2. История становления математической статистики как науки (Самостоятельно)
- 6. 3. Генеральная и выборочная совокупности Генеральная совокупность – это множество всех объектов, которые имеют качества, свойства,
- 7. На практике, однако, сплошное обследование применяют сравнительно редко. Причины: 1. Очень большое число объектов, поэтому сплошное
- 8. 4. Повторная и бесповторная выборки. Репрезентативная выборка Повторной называют выборку, при которой отобранный объект (перед отбором
- 9. Для того чтобы по данным выборки можно было до-статочно уверенно судить об интересующем признаке генеральной совокупности,
- 10. Названием "закон больших чисел" объединена группа теорем, устанавливающих устойчивость средних результатов большого количества случайных явлений и
- 11. 5. Способы отбора (формирование выборки) На практике применяются различные способы отбора. Принципиально эти способы можно подразделить
- 12. Простым случайным называют такой отбор, при котором объекты извлекают по одному из всей генеральной совокупности. Осуществить
- 13. При большом объеме генеральной совокупности описанный процесс оказывается очень трудоемким. В этом случае пользуются готовыми таблицами
- 14. Для того чтобы отобрать, например, 500 студентов из пронумерованной генеральной совокупности 9000 (обще число студентов в
- 15. Типическим называют отбор, при котором объекты отбираются не из всей генеральной совокупности, а из каждой ее
- 16. Механическим называют отбор, при котором генеральную совокупность «механически» делят на столько групп, сколько объектов должно войти
- 17. Серийным называют отбор, при котором объекты отбирают из генеральной совокупности не по одному, а «сериями», которые
- 18. На практике часто применяется комбинированный отбор, при котором сочетаются указанные выше способы. Например, иногда разбивают генеральную
- 20. Статистическим распределением выборки называют перечень вариант и соответствующих им частот или относительных частот. Статистическое распределение можно
- 21. Пример. Задано распределение частот выборки объема n = 20: хi: 2 6 12 ni: 3 10
- 22. 7. Эмпирическая функция распределения Пусть известно статистическое распределение частот количественного значения случайной величины X. Введем обозначения:
- 23. Определение: Эмпирической функцией распределения (функцией распределения выборки) называют функцию F*(х), определяющую для каждого значения х относительную
- 24. Определение: Функцию распределения F(х) генеральной совокупности называют теоретической функцией распределения. Различие между эмпирической и теоретической функциями
- 25. Эмпирическая функция распределения случайной величины X определяется следующей формулой Основные свойства функции F*(x). 1. Значения эмпирической
- 26. Пример. Построить эмпирическую функцию по данному распределению выборки: варианты хi: 2 6 10 частоты ni: 12
- 27. График эмпирической функции распределения 0 F*(x) x 2 4 6 8 10 0.2 0.5 1
- 28. 8. Полигон и гистограмма Для наглядности строят различные графики статистического распределения и, в частности, полигон и
- 29. Пример: Построить полигон относительных частот следующего распределения: X: 1,5 3,5 5,5 7,5 W: 0,1 0,2 0,4
- 30. В случае непрерывного признака целесообразно строить гистограмму. Гистограммой частот называют ступенчатую фигуру, состоящую из прямоугольников, основаниями
- 32. Скачать презентацию