- •Теория вероятностей
- •Составитель е. Н. Грибанов
- •Кемерово 2001
- •Теория вероятностей Случайные события
- •Элементы комбинаторики
- •Алгебра событий
- •Классическое определение вероятности
- •Теоремы умножения
- •Геометрическая вероятность
- •Теоремы сложения
- •Формула полной вероятности
- •8. Формула Байеса
- •10. Наивероятнейшее число появления событий
- •11. Локальная теорема Муавра-Лапласа
- •12. Интегральная теорема Муавра-Лапласа
- •Формула Пуассона.
- •Случайные величины
- •14. Закон распределения случайной величины
- •16. Плотность распределения
- •17. Математическое ожидание
- •18. Дисперсия и среднее квадратическое отклонение
- •19. Начальные и центральные моменты
- •20. Равномерное распределение
- •21. Нормальное распределение
- •22. Биномиальное распределение
- •Распределение Пуассона
- •24. Показательное распределение
- •Закон больших чисел
- •25. Лемма Маркова
- •26. Неравенство Чебышева
- •27. Теорема Чебышева
- •28. Основные понятия математической статистики
- •29. Вариационные ряды
- •30. Графическое изображение вариационного ряда.
- •31. Эмпирическая функция распределения
- •32. Средние величины
- •33. Медиана и мода
- •34. Показатели вариации
- •Свойства эмпирической дисперсии
- •35. Эмпирические центральные и начальные моменты
- •36. Эмпирические асимметрия и эксцесс
- •37. Метод условных вариантов для расчёта основных
- •38. Статистическое оценивание параметров
- •39. Основные свойства оценок
- •40. Оценка математического ожидания и дисперсии
- •Доказательство. Вычислим
- •41. Метод максимального правдоподобия
- •42. Метод наименьших квадратов
- •43. Распределение средней арифметической
- •44. Распределение дисперсии в выборках
- •45. Понятие доверительного интервала.
- •46. Доверительный интервал для математического
- •47. Доверительный интервал для
- •48. Доверительный интервал для дисперсии
- •49. Понятие статистической гипотезы
- •50.Ошибки, допускаемые при проверке статистических гипотез
- •51. Проверка гипотезы о равенстве математических
- •52. Сравнение выборочных средних при неизвестной
- •53.Сравнение выборочных дисперсий
- •54. Проверка гипотез о законе распределения
- •55. Выборочный коэффициент корреляции и его свойства
- •Доказательство. По определению
- •56. Метод вычисления выборочного коэффициента
- •57. Проверка гипотезы о значимости
- •58. Эмпирическая и теоретическая
- •60. Корреляционное отношение
- •Приложение
- •Критические точки распределения Стьюдента
- •Составитель
- •650026, Кемерово, ул. Весенняя, 28.
- •650099, Кемерово, ул. Д. Бедного, 4а.
30. Графическое изображение вариационного ряда.
Графическое изображение вариационного ряда позволяет представить в наглядной форме закономерности варьирования значений признака. Наиболее широко используются следующие виды графического изображения вариационных рядов: полигон, гистограмма, кумулятивная кривая.
Полигон,
как правило, служит для изображения
дискретного вариационного ряда. Для
его построения в прямоугольной системе
координат наносят точки с координатами
,
где
-вариант,
-соответствующая
ему частота. Иногда вместо точек
строят точки
.
Затем эти точки последовательно соединяют
отрезками в порядке возрастания
.
Полученная линия носит название полигон
частот или полигон относительных частот.
Иногда интервальный ряд изображают с
помощью полигона. В этом случае интервалы
заменяют их серединными значениями и
к ним относят интервальные частоты. Для
полученного дискретного ряда строят
полигон.
Гистограмма служит для изображения только интервального вариационного ряда. Для её построения в прямоугольной системе координат по оси абсцисс откладывают отрезки, изображающие интервалы варьирования, и на них строят прямоугольники с высотами, равными частотам (или частостям) соответствующего интервала. В результате получают ступенчатую фигуру, состоящую из прямоугольников, которую называют гистограммой.
Кумулятивная
кривая
(кривая накопленных частот или накопленных
частостей) строится следующим образом.
Если вариационный ряд дискретный, то в
прямоугольной системе координат строят
точки с координатами
,
где xi-
вариант,
-
соответствующая накопленная частота.
Иногда вместо точек
строят точки
.
Полученные точки соединяют отрезками.
Если вариационный ряд интервальный, то по оси абсцисс откладывают интервалы. Верхним границам интервалов соответствуют накопленные частоты (или накопленные частости); нижней границе первого интервала – накопленная частота, равная нулю. Построив кумулятивную кривую, можно приблизительно установить число наблюдений (или их долю в общем количестве наблюдений), в которых признак принял значения, меньшие заданного. Иногда кумулятивную кривую называют кумулятой.
Пример 34. Построить полигон частот, гистограмму, кумуляту для интервального вариационного ряда.
Интервалы |
4 - 8 |
8 - 12 |
12 -16 |
16 - 20 |
20 –24 |
24 -28 |
Частоты |
4 |
6 |
12 |
14 |
8 |
6 |
Решение.
Построим полигон частот. Вынесем на
координатную плоскость точки
,
где
-
середины соответствующих интервалов,
то есть точки
. Соединив их ломаной кривой, получим
полигон частот.
Для построения гистограммы отложим на оси абсцисс интервалы варьирования и на них как на основаниях построим прямоугольники высотами, равными соответствующим частотам.
Для построения кумулятивной кривой отложим на координатной плоскости точки (4;0), (8;4), (12;10), (16;22), (20;36), (24;44), (28;45) и соединим их ломаной линией, получим кумуляту.
31. Эмпирическая функция распределения
Эмпирической
функцией
распределения случайной величины Х
называют функцию
,
определяющую для каждого значения х
частость события
:
,
где пх
– число вариантов хi,
меньших х;
п
– объём выборки.
Эмпирическая функция распределения обладает всеми свойствами интегральной функции распределения. Действительно, из определения эмпирической функции распределения следует, что:
значения эмпирической функции распределения принадлежат отрезку
;- неубывающая функция;
если х1 - наименьшее, а хп – наибольшее наблюденное значение, то
при
и
при
.
Основное
значение эмпирической функции
распределения состоит в том, что она
используется в качестве оценки функции
распределения
.
Пример 35. Построить эмпирическую функцию распределения для вариационного ряда
Варианты |
6 |
10 |
14 |
18 |
Частота |
4 |
8 |
6 |
2 |
Решение. Согласно определению эмпирическая функция распределения имеет вид
И её график имеет вид
