- •Практикум по теории вероятностей и математической статистике
- •Содержание
- •1. Теория вероятностей и математическая статистика
- •1. Краткие сведения из комбинаторики
- •2. Классическое определение вероятности события
- •3. Геометрические вероятности события
- •4. Основные теоремы теории вероятностей
- •5. Формула полной вероятности
- •6. Формулы Бейеса
- •7. Повторение испытаний
- •Основные формулы
- •8. Случайные величины: дискретные и непрерывные
- •Основные формулы для вычисления числовых характеристик
- •I. Примеры некоторых распределений дискретных случайных величин
- •II. Примеры некоторых распределений непрерывных случайных величин
- •9. Элементы математической статистики. Методы статистического описания результатов наблюдений
- •9.1. Основные задачи математической статистики
- •9.2. Выборка, способы её представления.
- •9.3. Функция распределения.
- •9.4. Гистограмма и полигон.
- •9.6. Числовые характеристики выборочного распределения.
- •9.7. Выборочные коэффициенты асимметрии, эксцесса. Квантиль.
- •9.8. Двумерный случайный вектор, его статистическое описание
- •9.9. Корреляционная таблица
- •10 .Статистическое оценивание характеристик распределения генеральной совокупности по выборке
- •10.1. Точечные оценки и их свойства. Метод подстановки.
- •10.2. Метод максимального правдоподобия
- •10.3. Метод моментов
- •10.4. Распределения χ2, Стьюдента и Фишера.
- •11. Интервальные оценки
- •11.1. Доверительные интервалы и доверительная вероятность.
- •11.2. Доверительные интервалы для вероятности успеха в схеме Бернулли
- •11.3. Доверительные интервалы для коэффициента корреляции ρ.
- •11.4. Примеры доверительных интервалов.
- •12. Проверка статистических гипотез
- •12.1. Основные понятия. Проверка гипотез о параметрах
- •12.2. Ошибки первого и второго рода
- •12.3. Критерии значимости для проверки гипотез
- •12.4. Проверка гипотез о параметре р биномиального распределения
- •12.6. Определение наилучшей критической области для проверки простых гипотез.
- •12.7. Критерий χ2 и его применение
- •12.8. Методика вычисления теоретических частот нормального распределения
- •12.9. Модель применения критериев
- •13. Рекомендации представления результатов статистической обработки для различных критериев и методов анализа «Метода проверки гипотез или статистических критериев»
- •14. Элементы теории корреляции
- •15. Дополнительные задачи по математической статистике
- •II. Задания для типовых расчетов
- •2.1. Элементы теории вероятностей
- •2.2. Элементы математической статистики и теории корреляции
- •Варианты: 2.1. -2.5.
- •Варианты: 2.6. -2.10.
- •Варианты: 2.11. -2.15.
- •Варианты: 2.16. -2.20.
- •Варианты: 2.21. -2.25.
- •Варианты: 2.26. -2.30.
9.7. Выборочные коэффициенты асимметрии, эксцесса. Квантиль.
Выборочные
коэффициенты асимметрии и эксцесса
вычисляются по
формулам
,
.
Вычисление выборочных коэффициентов асимметрии и эксцесса для группированной выборки значительно упрощается, если данные предварительно преобразовать. При этом используют следующие формулы:
,
.
Для
контроля подсчета сумм
,
l
= 1,2,3,4 вычисляют отдельно правую и левую
части тождества
.
Результаты
вычислений следует оформить в виде
таблицы.
Перейдем
к рассмотрению понятия выборочной
квантили. Пусть х(1),...,х(n)
- вариационный ряд выборки объема п.
Если пр
- не целое
число, то выборочной
квантилью
порядка р
(0 < р
< 1) называется
k
- ый член
вариационного ряда, где k
= [пр]+1.
Если же пр —
целое число, то соответствующая квантиль
не определена
(она может принимать любое значение из
интервала [x(k),х(k+1)).
Пример 34. Вычислить среднее, дисперсию, коэффициенты асимметрии и эксцесса для следующей группированной выборки:
Границы интервалов |
10-12 |
12-14 |
14-16 |
16-18 |
18-20 |
20-22 |
22-24 |
Частоты |
2 |
4 |
8 |
12 |
16 |
10 |
3 |
Длина
интервала группировки b
= 2. Значение
zi
, встречающееся
с наибольшей частотой,
.
Поэтому преобразование имеет вид
,
где i
= 1,2,...,7.
Все вычисления оформим в виде таблицы 3.
Таблица 3
i |
zi |
ui |
ni |
ni ui |
ui2 |
ni ui2 |
ui3 |
ni ui3 |
ui4 |
ni ui4 |
ui +1 |
(ui +1)4 |
ni (ui +1)4 |
1 |
11 |
-4 |
2 |
-8 |
16 |
32 |
-64 |
-128 |
256 |
512 |
-3 |
81 |
162 |
2 |
13 |
-3 |
4 |
-12 |
9 |
36 |
-27 |
-108 |
81 |
324 |
-2 |
16 |
64 |
3 |
15 |
-2 |
8 |
-16 |
4 |
32 |
-8 |
-64 |
16 |
128 |
-1 |
1 |
8 |
4 |
17 |
-1 |
12 |
-12 |
1 |
12 |
-1 |
-12 |
1 |
12 |
0 |
0 |
0 |
5 |
19 |
0 |
16 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
16 |
6 |
21 |
1 |
10 |
10 |
1 |
10 |
1 |
10 |
1 |
10 |
2 |
16 |
160 |
7 |
23 |
2 |
3 |
6 |
4 |
12 |
8 |
24 |
16 |
48 |
3 |
81 |
243 |
|
- |
- |
55 |
-32 |
- |
134 |
- |
-278 |
- |
1034 |
- |
- |
653 |
|
- |
-0,582 |
- |
2,436 |
- |
-5,054 |
- |
18,8 |
- |
- |
- |
||
Контроль вычислений будет 54 + 4·(-32) + 6·134 + 4·(-278) + 1034 = 653.
Находим искомые характеристики выборочного распределения:
,
,
,
,
.
