- •Теория вероятностей и математическая статистика
- •Содержание
- •В ведение
- •1.1 Теоретические сведения к практической работе №1
- •1.2 Примеры решения задач к практической работе №1
- •1.3 Ход работы
- •1.4 Содержание отчета
- •1.5 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •1.6 Вопросы к защите практической работы №1
- •2.1 Теоретические сведения к практической работе №2
- •2.1.1 Случайные события
- •2.1.2 Классическое определение вероятности
- •2.1.3 Относительная частота события
- •2.1.4 Статистическая и геометрическая вероятности
- •2.2 Примеры решения задач к практической работе №2
- •2.3 Ход работы
- •2.4 Содержание отчета
- •2.5 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •2.6 Вопросы к защите практической работы №2
- •3.1 Теоретические сведения к практической работе №3
- •3.1.1 Теорема сложения вероятностей несовместных событий
- •3.1.2 Противоположные события
- •3.1.3 Теорема умножения вероятностей
- •3.1.4 Вероятность появления хотя бы одного события
- •3.1.5 Формула полной вероятности
- •3.1.6 Формулы Байеса
- •3.2 Примеры решения задач к практической работе №3
- •3.3 Ход работы
- •3.4 Содержание отчета
- •3.5 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •3.6 Вопросы к защите практической работы №3
- •4.1 Теоретические сведения к практической работе №4
- •4.1.1 Формула Бернулли
- •4.1.2 Локальная теорема Лапласа
- •4.1.3 Интегральная теорема Лапласа
- •4.2 Примеры решения задач к практической работе №4
- •4.3 Ход работы
- •4.4 Содержание отчета
- •4.5 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •4.6 Вопросы к защите практической работы №4
- •5.1 Теоретические сведения к практической работе №5
- •5.1.1 Случайная величина
- •5.1.2 Дискретная случайная величина (дсв)
- •5.1.3 Независимые случайные величины
- •5.1.4 Функция распределения случайной величины
- •5.2 Ход работы
- •5.3 Содержание отчета
- •5.4 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •5.5 Вопросы к защите практической работы №5
- •6.1 Теоретические сведения к практической работе №6
- •6.1.1 Математическое ожидание дискретной случайной величины
- •6.1.2 Свойства математического ожидания
- •6.1.3 Дисперсия дискретной случайной величины
- •6.1.4 Свойства дисперсии
- •6.1.5 Среднее квадратическое отклонение дискретной случайной величины
- •6.1.6 Мода и медиана дискретной случайной величины
- •6.2 Ход работы
- •6.3 Содержание отчета
- •6.4 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •6.5 Вопросы к защите практической работы №6
- •7.1 Теоретические сведения к практической работе №7
- •7.1.1 Биноминальное распределение вероятностей
- •7.1.2 Распределение Пуассона
- •7.1.3 Геометрическое распределение вероятностей
- •7.1.4 Непрерывная случайная величина (нсв)
- •7.1.5 Равномерно распределённая нсв
- •7.2 Ход работы
- •7.3 Содержание отчета
- •7.4 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •7.5 Вопросы к защите практической работы №7
- •8.1 Теоретические сведения к практической работе №8
- •8.1.1 Функция плотности нсв
- •8.1.2 Свойства плотности распределения
- •8.1.3 Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •8.2 Ход работы
- •8.3 Содержание отчета
- •8.4 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •8.5 Вопросы к защите практической работы №8
- •9.1 Теоретические сведения к практической работе №9
- •9.1.1 Нормальный закон распределения.
- •9.1.2 Функция Лапласа
- •9.1.3 Показательное распределение
- •9.1.4 Показательный закон надежности
- •9.2 Ход работы
- •9.3 Содержание отчета
- •9.4 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •9.5 Вопросы к защите практической работы №9
- •10.1 Теоретические сведения к практической работе №10
- •10.1.1 Генеральная и выборочная совокупности
- •10.1.2 Повторная и бесповторная выборки.
- •10.1.3 Способы отбора
- •10.1.4 Статистическое распределение выборки
- •10.1.5 Эмпирическая функция распределения
- •10.1.6 Полигон и гистограмма
- •10.1.7 Статистические оценки параметров распределения
- •10.1.8 Несмещенные, эффективные и состоятельные оценки
- •10.1.9 Генеральная и выборочная средняя
- •10.1.10 Генеральная и выборочная дисперсия
- •10.1.12 Доверительные интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения
- •10.1.11 Точность оценки, надёжность. Доверительный интервал
- •10.1.13 Доверительные интервалы для оценки среднего квадратического отклонения нормального распределения
- •10.1.14 Характеристики вариационного ряда
- •10.2 Ход работы
- •10.3 Содержание отчета
- •10.4 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •10.5 Вопросы к защите практической работы №10
- •Список использованных источников
- •Приложение а (обязательное)
- •Приложение б (обязательное)
- •Приложение в (обязательное)
- •Приложение г (обязательное)
10.1.9 Генеральная и выборочная средняя
Пусть изучается дискретная генеральная совокупность относительно количественного признака X.
Генеральной
средней
называют среднее арифметическое значений
признака генеральной совокупности.
Если
все значения
,
,
...,
признака
генеральной совокупности объема N
различны, то
.
Если
же значения признака
,
,
...,
имеют соответственно частоты
,
,
...,
,
причем
,то
или
.
Пусть для изучения генеральной совокупности относительно количественного признака X извлечена выборка объема n.
Выборочной
средней
называют среднее арифметическое значение
признака выборочной совокупности.
Если
все значения
,
,
...,
признака
генеральной совокупности объема n
различны, то
.
Если
же значения признака
,
,
...,
имеют соответственно частоты
,
,
...,
,
причем
,то
или
,
где
- варианта выборки,
- частота варианты
,
- объём выборки.
Выборочная средняя является несмещённой оценкой генеральной средней.
Пример. Из генеральной совокупности извлечена выборка:
Найти несмещённую оценку генеральной средней.
Решение:
Несмещённой оценкой генеральной средней
является выборочная средняя
10.1.10 Генеральная и выборочная дисперсия
Для того чтобы охарактеризовать рассеяние значений количественного признака X генеральной совокупности вокруг своего среднего значения, вводят сводную характеристику - генеральную дисперсию.
Генеральной
дисперсией
называют среднее арифметическое
квадратов отклонений значений признака
генеральной совокупности от их среднего
значения
.
Если
все значения
,
,
...,
признака генеральной совокупности
объема N различны, то
Если
же значения признака
,
,
...,
имеют соответственно частоты
,
,
...,
,
причем
,
то
Пример 1. Генеральная совокупность задана таблицей распределения:
Найти генеральную дисперсию.
Решение: Найдем генеральную среднюю:
.
Найдем генеральную дисперсию:
Кроме дисперсии для характеристики рассеяния значений признака генеральной совокупности вокруг своего среднего значения пользуются сводной характеристикой - средним квадратическим отклонением.
Генеральным
средним квадратическим отклонением
(стандартом)
называют квадратный корень из генеральной
дисперсии:
.
Для того чтобы охарактеризовать рассеяние наблюдаемых значений количественного признака выборки вокруг своего среднего значения вводят сводную характеристику - выборочную дисперсию.
Выборочной
дисперсией
называют среднее арифметическое
квадратов отклонения наблюдаемых
значений признака от их среднего значения
.
Если все значения , , ..., признака выборки объема n различны, то
Если
же значения признака
,
,
...,
имеют соответственно частоты
,
,
...,
,
причем
,
то
.
Пример 2. Выборочная совокупность задана таблицей распределения:
Найти выборочную дисперсию.
Решение: Найдем выборочную среднюю:
.
Найдем выборочную дисперсию:
Кроме дисперсии для характеристики рассеяния значений признака выборочной совокупности вокруг своего среднего значения пользуются сводной характеристикой - средним квадратическим отклонением.
Выборочным
средним квадратическим отклонением
(стандартом)
называют квадратный корень из выборочной
дисперсии:
Вычисление дисперсии, безразлично - выборочной или генеральной, можно упростить, используя следующую теорему.
Теорема.
Дисперсия
равна среднему квадратов значений
признака минус квадрат общей средней:
.
Пример. Найти выборочную дисперсию по данному распределению
Решение. Найдем выборочную среднюю:
.
Найдем среднюю квадратов значений признака:
.
Искомая
дисперсия:
.
Пусть
нам необходимо по данным выборки оценить
(приближенно найти) неизвестную
генеральную дисперсию
.
Если в качестве оценки генеральной
дисперсии принять выборочную дисперсию,
то эта оценка будет приводить к
систематическим ошибкам, давая заниженное
значение генеральной дисперсии.
Объясняется это тем, что, как можно
доказать, выборочная дисперсия является
смещенной оценкой
другими словами, математическое ожидание
выборочной дисперсии не равно оцениваемой
генеральной дисперсии, а равно
.
Легко
«исправить» выборочную дисперсию так,
чтобы ее математическое ожидание было
равно генеральной дисперсии. Достаточно
для этого умножить
на дробь
.
Сделав это, получим исправленную
дисперсию, которую обычно обозначают
через
:
.
Исправленная дисперсия является, конечно, несмещенной оценкой генеральной дисперсии.
Итак, в качестве оценки генеральной дисперсии принимают исправленную дисперсию .
Для оценки же среднего квадратического отклонения генеральной совокупности используют «исправленное» среднее квадратическое отклонение, которое равно квадратному корню из исправленной дисперсии:
