Содержание
- 2. Для подробного описания особенностей распределения используются дополнительные характеристики, в частности, определяются моменты распределения. Моментом k-го порядка
- 3. При использовании в качестве весов частот или частостей моменты называются эмпирическими, а при использовании вероятностей —
- 4. 1. Начальные моменты (М^) получаются, если постоянная величина А равна нулю (Л = О):
- 5. 2. Условные и начальные относительно Х0 моменты (тк) получаются при А равном не нулю, а некоторой
- 6. С помощью условных моментов упрощается расчет основных характеристик ряда распределения. При подстановке различных значений k получаем
- 7. Из этой формулы вытекает, что х = х0+т1 т.е. средняя арифметическая равна началу отсчета плюс начальный
- 8. 3. Центральные моменты (µ k) получаются, если за постоянную величину А взять среднюю арифметическую (А=х):
- 9. Закономерности распределения Каждому ряду распределения свойственна определенная закономерность, выражением которой является кривая распределения, представляющая собой функцию
- 10. Если в качестве весов при расчете центрального момента взять не частоты (f), а вероятности (p), то
- 11. В статистике широко используются различные виды теоретических распределений: распределение Стьюдента, Пуассона, нормальное распределение, хи-квадрат распределение, распределение
- 12. Подчиненность закону нормального распределения тем точнее, чем больше факторов действует вместе. Часто возникают распределения, хотя и
- 13. Кривая распределения симметрична относительно точки максимума x=a(μ). Если учесть величину среднеквадратического отклонения Ϭ, то окажется, что
- 15. Плотность вероятности нормального распределения выражается следующей формулой: или
- 16. t – нормированное отклонение: В это выражение входит две константы: Это распределение характерно тем, что в
- 17. Последний результат означает, что с вероятностью, близкой к единице (0,9973), случайная величина, подчиняющаяся закону нормального распределения,
- 18. Характеристика асимметрии и эксцесса Выяснение общего характера распределения предполагает оценку его однородности, а также расчет показателей
- 19. Применение данного показателя дает возможность определить не только величину асимметрии, но и проверить ее наличие в
- 20. В случае, если , асимметрия считается существенной и распределение признака в генеральной совокупности несимметрично и неслучайно,
- 21. Если показатель эксцесса больше нуля, то распределение островершинное и скачок считается значительным, если коэффициент эксцесса меньше
- 23. Скачать презентацию