Математическая статистика

Слайд 2

Генеральная совокупность и выборка

Изучая социально-экономические процессы, мы рассматриваем как отдельные объекты, так

Генеральная совокупность и выборка Изучая социально-экономические процессы, мы рассматриваем как отдельные объекты,
и их совокупности. Например, человек, промышленная организация, торговая организация являются объектами следующих совокупностей: население региона, промышленные предприятия и торговые организации региона.
Каждый объект или элемент наблюдения обладает определенным набором качественных или количественных признаков, которые могут меняться при переходе от одного элемента к другому. Например, каждый студент факультета может характеризоваться такими количественными признаками как: возраст, рост, вес, также его могут характеризовать некоторые качественные признаки: цвет глаз, пол или семейное положение, также каждый студент характеризуется определенным уровнем рейтинга успеваемости. Таким образом, каждой совокупности объектов наблюдения соответствуют определенные совокупности значений того или иного признака.

Слайд 3

При изучении какого-либо признака, присущего всем элементам совокупности, представляет интерес распределение его

При изучении какого-либо признака, присущего всем элементам совокупности, представляет интерес распределение его
значений среди этих элементов. То есть, какое количество, или какая их доля, обладает некоторым конкретным значением рассматриваемого признака. Или для какого количества элементов значение рассматриваемого признака попадает в интересующий наблюдателя интервал значений.
Если же нас интересуют события, которые произойдут в будущем то, в этом случае мы можем говорить, лишь о вероятности того, что данное событие произойдет или не произойдет. Например, в середине лета, мы с большой вероятностью знаем, что на следующий день не выпадет снег. Но, жизненный опыт подсказывает, что природа иногда преподносит сюрпризы, а это значит что событие «утром выпал снег» возможно и летом, но оно маловероятно. Причина наших сомнений заключается в том, что мы не можем знать все факторы, которые влияют на то или иное событие. То есть, вероятность это не свойство природы, а результат неполноты наших знаний о ней.

Слайд 4

На вопрос: «Какой процент студентов Университета в будущую сессию сдаст экзамен на

На вопрос: «Какой процент студентов Университета в будущую сессию сдаст экзамен на
«хорошо» и «отлично?» однозначный ответ дать нельзя. Доля студентов, успешно сдавших экзамен, в будущем может быть любой в интервале от 0% до 100%, но вероятность для каждого значения из этого интервала будут различной. Иначе говоря, она будет определенным образом распределена между всеми возможными значениями доли студентов. Мы можем сделать оценку распределения этих вероятностей, используя подобные распределения за предшествующие несколько лет. Таким образом, для оценок характеристик будущих событий используют конкретные данные по событиям, которые уже произошли.
Теория вероятностей изучает закономерности в случайных событиях, которые могут произойти в будущем, а также закономерности в генеральных совокупностях. Целью математической статистики является оценка параметров этих закономерностей на основе данных, получаемых в ходе наблюдений за выборочными совокупностями.
Основными задачами математической статистики является разработка методов сбора, описания и анализа статистических данных.

Слайд 9

Статистическое распределение выборки. Полигон и гистограмма

Статистическое распределение выборки. Полигон и гистограмма

Слайд 20

характеристики положения

характеристики положения

Слайд 22

Замечание))

Замечание))

Слайд 24

характеристики рассеивания

характеристики рассеивания

Слайд 26

Задача??? (найти выборочное ско)

Задача??? (найти выборочное ско)

Слайд 27

характеристики асимметрии и эксцесса

характеристики асимметрии и эксцесса

Слайд 35

Задача????

Задача????

Слайд 36

Этика.

Этика.

Слайд 37

Статистические оценки

Статистические оценки

Слайд 46

Методы нахождения оценок

Методы нахождения оценок

Слайд 52

Задача????

Задача????

Слайд 53

метод максимального правдоподобия

метод максимального правдоподобия