Содержание
- 2. 6.1. Основные понятия Математическая статистика занимается статистическим анализом результатов опытов или наблюдений, а также построением и
- 3. Статистический анализ и построение вероятностных моделей процессов и систем основаны на том, что измеряемые в процессе
- 4. Поэтому величина Х рассматривается как одномерная случайная величина, а результаты измерения х1, х2,…, хn этой величины,
- 5. Распределение признака Х в генеральной совокупности совпадает с теоретическим распределением вероятностной величины Х. Последнее называется распределением
- 6. Выборка из данной генеральной совокупности – это результаты ограниченного ряда наблюдений х1, х2,…, хn значений случайной
- 7. Число n наблюдений, образующих выборку, называют объемом выборки. Таким образом, вместо большой совокупности объектов изучается совокуп-
- 8. Это обеспечивается случайностью отбора. Виды отбора: 1) простой случайный: – повторный; – бесповторный; 2) сложный случайный:
- 9. Простой случайный отбор – производится без деления генеральной совокупности на части. Повторный отбор – отобранный объект
- 10. Типический отбор – генеральная совокупность делится на типы, из каждого типа случайно отбираются объекты пропорционально объёму
- 11. Разность между наибольшим и наименьшим значениями xi (i=1,…, n) из выборки называется размахом выборки. Взаимно независимые
- 12. Основные задачи математической статистики: 1. Определение закона распределения основного признака (наблюдаемой СВ); 2. Нахождение оценок неизвестных
- 13. 6.2.Статистическое распределение выборки Наблюдаемые значения xi (i=1,…,n) называют вариантами, а последовательность значений (вариант), записанных в возрастающем
- 14. Статистическим распределением выборки называют перечень вариант xi и соответствующих им частот ni или относительных частот pi*.
- 15. Построение статистического ряда: размах выборки разбивается на q конечных (или бесконечных) интервалов Xj-0,5ΔXj 2. Количество интервалов
- 16. 3. В том случае, если полученные из опыта данные группируются вокруг некоторых значений, то желательно, чтобы
- 17. Выбор количества интервалов существенно зависит от объема выборки. Существуют такие рекомендации по использованию формулы Старджеса q=log2n+1≅3,32ln
- 18. Так как длина интервала hj может быть большой, а количество численных значений nj, попавших в него,
- 19. Полученные результаты сводятся в таблицу вида:
- 20. 6.3.Полигон частот и гистограмма Полигоном частот называют ломанную линию, отрезки которой соединяют точки (x1,n1), (x2,n2), …,
- 21. Для построения полигона частот на оси абсцисс откладывают варианты xi, а по оси ординат – соответствующие
- 22. Полигоном относительных частот называют ломанную, отрезки которой соединяют точки (x1,р*1), (x2,р*2), …, (xn,р*n).
- 23. Гистограммой частот называют ступенчатую фигуру, состоящую из прямоугольников, основаниями которых служат интервалы длиною hj=ΔXj, а высоты
- 24. Гистограммой относительных частот называют ступенчатую фигуру, состоящую из прямоугольников, основаниями которых служат частичные интервалы длиною hj
- 26. 6.4. Эмпирические функции распределения Эмпирической функцией распределения (функцией распределения выборки) называют функцию F*(x), определяющей для каждого
- 27. Из т. Бернулли следует, что при неограниченном увеличении n относительная частота события X Эмпирическая (статистическая) функция
- 28. Это подтверждается тем, что F*(x) обладает всеми свойствами F(x): 1) значения эмпирической функции принадлежат отрезку [0;1];
- 30. Скачать презентацию