Содержание
- 2. Лекция 2 Статистическая обработка данных Ростов-на-Дону 2012
- 3. Содержание лекции №2 Генеральная совокупность и выборка. Статистическое распределение. Гистограмма. Характеристики положения и рассеяния. Оценка параметров
- 4. Математическая статистика (МС) – это наука, изучающая методы обработки результатов наблюдений массовых случайных явлений, обладающих статистической
- 5. Два основных направления МС: Оценка неизвестных параметров. 2. Проверка статистических гипотез. генеральная совокупность выборка Основные понятия
- 6. Генеральная совокупность и выборка Пример: число единиц товара, произведенных фирмой за год. Рост студентов I курса
- 7. Выборка – совокупность случайно отобранных наблюдений. Выборка характеризуется: - варианта - частота встречаемости Выборка – это
- 8. Объем выборки. Репрезентативность Объем выборки – это количественная характеристика выборки. Это количество вариант в выборке. Это
- 9. Выборка должна быть репрезентативной, то есть свойства выборки должны отражать свойства генеральной совокупности. Репрезентативность ( фр.
- 10. Статистическое распределение (вариационный ряд) Пример: Рост 175 см встретился 5 раз; рост 168 см – 7
- 11. Гистограмма – это ступенчатая фигура, состоящая из смежных прямоугольников, построенных на одной прямой, основания которых одинаковы
- 12. Гистограмма распределения 168; 155; 168; 177; 189; 192; 196; 184; 189; 165 вариационный размах Измеряют рост.
- 13. Характеристики положения (мода, медиана, выборочное среднее) и рассеяния (выборочная дисперсия и выборочное среднее квадратическое отклонение). Мода
- 14. Мода – это такое значение варианты, что предшествующие и следующие за ней значения имеют меньшие частоты
- 15. Медиана (Ме) – это структурная средняя признака, относительно которой вариационный ряд делится на две равные части.
- 16. Выборочная средняя – это среднее арифметическое значение вариант статистического ряда. Пример: Гемоглобин (He) в крови одной
- 17. - отклонение Но “+” компенсируют “-” ∑=0. Поэтому возводим в квадрат и находим среднее. Выборочная дисперсия
- 18. Пример: Дана выборка
- 19. Пример. Дана выборка 3, 4, 5
- 20. Оценка параметров генеральной! совокупности по характеристикам ее выборки! (точечная и интервальная) Генеральная совокупность –это гипотетическое множество
- 21. ПАРАМЕТРЫ 1. Выборочное среднее 2. Выборочная дисперсия Выборка Генеральная совокупность ПАРАМЕТРЫ 1. Генеральное среднее 2. Генеральная
- 22. Точечная оценка – это выборочная характеристика, используемая в качестве приближенного значения неизвестной генеральной характеристики. Определяется одним
- 23. Генеральное среднее Генеральная дисперсия Генеральное среднее равно математическому ожиданию выборочной средней Генеральная дисперсия не равна математическому
- 24. Исправленная дисперсия (более точная) Генеральная дисперсия равна математическому ожиданию исправленной дисперсии. Характеризует изменчивость признака в единых
- 25. II. Интервальная оценка – это числовой интервал, содержащий неизвестный параметр генеральной совокупности с заданной вероятностью. Определяется
- 26. Доверительный интервал и доверительная вероятность Доверительный интервал – это интервал, в котором с той или иной
- 27. - нормированный показатель распределения Стьюдента, с (n-1) степенями свободы, который определяется вероятностью попадания генерального параметра в
- 28. Доверительная вероятность Р – это такая вероятность, что событие 1-Р – можно считать невозможным. Признана достаточной
- 29. В жизни: Гипотеза (hypothesis) H – предположение, описывающее возможную взаимосвязь между событиями. В науке: Гипотеза –
- 30. Например: Статистическая гипотеза – это предположение о виде неизвестного распределения или о параметрах известного распределения. Ответ:
- 31. Общая постановка задачи проверки гипотез Проверка гипотезы – это процедура сопоставления высказанной гипотезы о генеральной совокупности
- 32. Откуда ошибка? Почему малым? Потому что это вероятность ошибочного заключения. Каким малым числом? ВОПРОС: ВОПРОС: ВОПРОС:
- 33. (из выборочных данных). Для проверки H0 вычисляют величину критерия К, отвечающего H0. Статистический критерий – это
- 34. Это в случае использования параметрических! критериев. Если непараметрический критерий, то наоборот. Как понимать термин “параметрический критерий”?
- 35. Проверка гипотез относительно средних Одна серия экспериментов Другая серия, например, контроль Средний результат отличается это расхождение
- 36. Выводы Выдвигаем
- 37. Различие недостоверно. Выводы:
- 38. t-критерий Стьюдента 1876-1937
- 40. Скачать презентацию