Статистические параметры выборки. Закономерности случайной вариации. Оценка достоверности статистических параметров
Содержание
- 2. Понятие о биометрии. Предмет изучения биометрии Биометрия – наука о применении математических методов для изучения биологических
- 3. Задачи биометрии Задачи биометрии очень разнообразны, постоянно развиваются и меняются в зависимости от применяемых математических методов:
- 4. История биометрии До ХVIII века биология развивалась только на основе качественного анализа явлений, то есть, была
- 5. Предпосылки для внедрения математики в биологию Переход от чисто описательного метода к экспериментальному, эксперимент неизбежно требует
- 6. Роль математики и биологии особенно возрасла с развитием теории информации, кибернетики, программирования В настоящее время в
- 7. Понятие о совокупности Совокупностью называется всякое множество отдельных, отличающихся друг от друга и в то же
- 8. Единица совокупности характеризуется определенными признаками. Признак – это то, что характеризует то или иное свойство единицы
- 9. Значение признака у той или иной единицы совокупности называют вариантой и обозначают хi, где i- порядковый
- 10. Большая совокупность может состоять из более мелких, частных совокупностей. Например, совокупность растений того или иного вида,
- 11. Понятие о переменных Анализ данных сильно зависит от того, каков характер вариации изучаемых признаков. Различают два
- 12. Способы учета признаков – шкалы оценки Чтобы оценить значение признака, необходимо выбрать шкалу оценки. Шкала оценки
- 13. Номинальная (категориальная) шкала Является низшей шкалой оценки состояний переменного Номинальные шкалы используют для оценки качественных признаков
- 14. Состояние качественного номинального признака называется модальностью. В связи с этим, признаки в выборке могут быть мономодальными
- 15. Порядковая (ранговая, ординальная) шкала Применяется для таких переменных, у которых их отдельные состояния можно упорядочить (ранжировать)
- 16. В общем виде рангом Ri наблюдения хi среди величин х1,…… хn называют тот порядковый номер, который
- 17. Интервальная шкала Является основной шкалой оценки количественных признаков. Отдельное состояние признака в интервальной шкале называется вариантой
- 18. Группировка данных при качественной вариации Для анализа совокупности необходимо провести группировку вариант у различных единиц совокупности.
- 19. Группировка данных при количественной дискретной вариации Вначале определяются минимальное и максимальное значения признака (хmin;хmax) Затем вычисляется
- 20. Существует 2 способа графического изображения вариационных рядов: По оси абсцисс наносятся середины классов (среднее значение из
- 22. Группировка данных при количественной непрерывной вариации Группировка данных при непрерывной изменчивости наиболее сложная. Основная сложность заключается
- 23. Закономерности распределения вариант в вариационном ряду Общие закономерности: 1) большинство вариант располагается в средней части ряда;
- 24. Две группы статистических показателей совокупности Вариационные ряды различаются по двум свойствам: 1) по средней тенденции, вокруг
- 25. Мода Мода (Мо) – значение модального класса, то есть класса, который встречается с максимальной частотой. Для
- 26. Медиана Медиана (Ме) – это значение варианты, которая находится точно в середине (центре) ранжированного вариационного ряда.
- 27. Среднее арифметические Обычно среднее арифметическое вычисляется на один знак после запятой точнее, чем отдельные наблюдения. Свойства
- 28. Размах изменчивости Размах изменчивости (lim) – разница между максимальным и минимальным значениями признака в совокупности: Недостатки
- 29. Дисперсия Дисперсия (варианса, σ2) в общем виде – это средний квадрат отклонений вариант от средней арифметической
- 30. Среднее квадратическое отклонение Представляет собой корень квадратный из дисперсии: В отличие от дисперсии измеряется в тех
- 31. Коэффициент вариации Коэффициент вариации (cv) применяется для сравнения вариации разных признаков. Коэффициент вариации есть частное от
- 32. Основные статистические параметры выборки 1) объем выборки (N); 2) среднее арифметическое ( ) как наиболее важный
- 33. Закономерности случайной
- 34. Понятие о вероятности и статистической закономерности Отдельные члены совокупности, как правило, варьируют. Каждый из них представляет
- 35. Вероятность – это возможность осуществления определенного события в некотором количестве случаев из общего числа возможных. Другими
- 36. Эмпирическая и теоретическая вероятности Эмпирические вероятности приложимы только к конкретным совокупностям, для которых они вычислены. По
- 37. Распределение вероятностей Вариационный ряд с характерным для него расположением большинства вариант вблизи его центральной части и
- 39. Нормальное распределение При биномиальном распределении значение показателя степени «k» бинома (p+q)k конечно. При приближении «k» к
- 40. Для изучения вариации при нормальном распределении широко пользуются так называемым нормированным отклонением (t): отклонение варианты от
- 41. Имеется специально составленная таблица так называемого нормального интеграла вероятностей. Геометрически величины в этой таблице являются долями
- 42. Доверительные вероятности
- 43. Уровни значимости Определенным значениям вероятностей соответствуют так называемые уровни значимости. Вероятности 0,95 (95%) соответствует уровень значимости
- 44. Проблема достоверности в статистике Проблема достоверности состоит в расхождении между статистическими показателями выборки и статистическими показателями
- 45. Ошибка репрезентативности средней арифметической
- 46. Распределение средних арифметических малых выборок
- 48. Доверительный интервал средней арифметической генеральной совокупности
- 49. Определение необходимого объема выборочной совокупности Для определения необходимого объема выборки необходимо задать следующие параметры: 1) желаемую
- 50. Нулевая гипотеза Общие принципы сравнения выборок основываются на анализе так называемой нулевой гипотезы (Н0). Согласно этой
- 51. Оценка достоверности различий между выборочными средними арифметическими Разница между средними арифметическими генеральных совокупностей всегда достоверна, даже
- 52. Сравнение средних квадратических отклонений и дисперсий Сравнение варианс проводится с использованием критерия Фишера, представляющего отношения дисперсий.
- 53. Основы дисперсионного анализа. Однофакторный дисперсионный анализ
- 54. Задачи дисперсионного анализа Сущность дисперсионного анализа заключается в установлении влияния отдельных факторов на изменчивость того или
- 55. Общие теоретические предпосылки анализа Предположим, что на изменчивость какого либо признака оказывает влияние какой-то один фактор.
- 56. Усложним задачу: на признак оказывают влияние 2 фактора А и В. Например, на ту же урожайность
- 57. Градации факторов Для того, чтобы влияние фактора можно было изучить, этот фактор должен иметь несколько состояний
- 58. Схемы дисперсионного анализа Схемы дисперсионного анализа различаются по следующим особенностям: 1) по числу факторов – однофакторные,
- 59. Ограничения При проведении дисперсионного анализа должны соблюдаться следующие правила: 1) число градаций по фактору должно быть
- 60. Нулевая гипотеза Нулевая гипотеза во всех схемах дисперсионного анализа состоит в том, что вся вариация признака
- 61. Общие этапы дисперсионного анализа
- 62. Спасибо за внимание!!!
- 66. Скачать презентацию