- •Математическая статистика для психологов
- •Предмет и содержание курса, взаимосвязь курса со смежными дисциплинами, его значимость для профессиональной подготовки выпускников
- •Стохастичность и вероятность Стохастический характер реальности
- •Современное философское понимание вероятности
- •Роль математики в развитии понятия о вероятности
- •Вероятность как мера случайности
- •Предмет теории вероятностей
- •Определения понятия вероятности
- •Случайные события
- •Классическое определение вероятности
- •Геометрическое определение вероятности
- •Статистическое определение вероятности
- •Субъективная вероятность
- •Алгебра случайных событий
- •Аксиомы алгебры случайных событий
- •Отношения между случайными событиями
- •Простейшие свойства вероятности, помогающие их вычислять
- •Условная вероятность, независимые события и формула умножения вероятностей
- •Формула сложения вероятностей
- •Случайные величины Понятие функции в математике
- •Понятие случайной величины
- •Типы случайных величин
- •Закон распределения случайной величины
- •Ряд распределения дискретной случайной величины
- •Функция распределения случайной величины и её свойства
- •Плотность распределения вероятностей случайной величины
- •Математическое ожидание случайной величины и его свойства
- •Математическое ожидание дискретной случайной величины с конечным числом значений
- •Математическое ожидание дискретной случайной величины с бесконечным числом значений
- •Математическое ожидание непрерывной случайной величины
- •Свойства математического ожидания
- •Дисперсия случайной величины и его свойства
- •Свойства дисперсии
- •Другие характеристики центральных тенденций и изменчивости распределений случайных величин
- •Медиана
- •Квантили
- •Характеристики формы распределения случайной величины Понятие моментов случайной величины и z-оценки
- •Коэффициент асимметрии случайной величины
- •Эксцесс случайной величины
- •Совместные распределения случайных величин
- •Ряд распределения двумерной дискретной случайной величины
- •Плотность распределения для двумерной непрерывной случайной величины
- •Зависимые и независимые случайные величины
- •Понятие ковариации двух случайных величин и его свойства
- •Коэффициент корреляции двух случайных величин и его свойства
- •Законы больших чисел
- •Сходимость по вероятности
- •Неравенства Чебышева
- •Теорема Бернулли
- •Центральная предельная теорема
- •Понятие нормального распределения
- •Стандартное нормальное распределение
- •Правило трёх сигм
- •Нормальное распределение в реальном мире
- •Функция Лапласа
- •Вероятность попадания значения нормальной случайной величины в заданный промежуток
- •Вероятность отклонения значения нормальной случайной величины от математического ожидания
- •Прикладная статистика в психологии Происхождение и история статистики
- •Современное понимание статистики
- •Общее представление о прикладной статистике
- •Основные разделы прикладной статистики
- •Прикладная статистика как способ проверки вероятностных моделей
- •Специфика использования прикладной статистики в психологии
- •Стандарты обработки данных, нормативы представления результатов анализа данных в научной психологии
- •Шкалы измерений, связи и зависимости Научное знание и задачи науки
- •Моделирование в науке
- •Признаки и переменные
- •Понятие измерения в современной науке
- •Мера, метрика, показатель
- •Шкалы измерений, типы данных и переменных
- •Графическое представление данных
- •Зависимые и независимые переменные. Связи и зависимости: причинная и функциональная.
- •Понятие анализа данных, его цели и задачи. Связь анализа данных со статистикой
- •Описательная статистика Понятие описательной статистики
- •Ряд распределения
- •Полигон частот. Выборочная функция распределения и гистограмма.
- •Средние характеристики и характеристики рассеяния рядов распределений
- •Аналитическая статистика Понятие аналитической статистики, её составляющие
- •Выборочный метод в прикладной статистике Выборка как модель генеральной совокупности. Цели и задачи выборочного метода.
- •Статистическое понимание случайной выборки
- •Основные этапы формирования выборки
- •Единица отбора выборки
- •Определение объема выборки
- •Типы выборки и методы отбора Многоступенчатая и одноступенчатая выборки
- •Случайные и неслучайные выборки
- •Выборки для психологических исследований
- •Эмпирическая функция распределения и её свойства
- •Статистические оценки параметров генеральной совокупности
- •Параметры генеральной совокупности и выборочные статистики
- •Понятие точечной оценки и её свойства
- •Выборочное среднее как статистическая оценка среднего в генеральной совокупности
- •Статистическая оценка генеральной дисперсии
- •Статистическая оценка вероятности или генеральной доли
- •Понятие интервальной оценки
- •Доверительный интервал и доверительная вероятность
- •Основные задачи интервального оценивания
- •Доверительный интервал для математического ожидания при известном стандартном квадратичном отклонении
- •Доверительный интервал для математического ожидания при неизвестном стандартном квадратичном отклонении
- •Доверительный интервал для генеральной доли
- •Проверка статистических гипотез Понятие статистической проверки гипотез, её цели, задачи и основные понятия
- •Статистический критерий для проверки статистической гипотезы
- •Критическая область критерия: односторонняя и двусторонняя
- •Основной принцип проверки статистической гипотезы
- •Этапы проверки статистических гипотез, минимальный уровень значимости
- •Проверка статистической гипотезы о среднем
- •Проверка статистической гипотезы о равенстве средних
- •Проверка статистической гипотезы о генеральной доле
- •Проверка статистической гипотезы о равенстве долей или вероятностей
- •Программное обеспечение прикладной статистики Информационные технологии расчётов в электронных таблицах (пример - Microsoft Excel)
- •Статистические функции и их использование в Microsoft Excel
- •Построение диаграмм и графиков в Microsoft Excel
- •Информационные технологии статистической обработки данных
Классическое определение вероятности
Классическое определение вероятности даётся для группы равновозможных событий какого-то опыта, т.е. для группы исходов.
Пусть
в опыте возможно всего n
исходов. Для события A
благоприятными являются k
исходов. Тогда вероятностью события A
по определению называется
,
т.е. отношение числа благоприятных
исходов испытаний к общему числу исходов.
Из определения следует, что вероятность
всегда заключена от 0 до 1.
В
определении вероятности события иногда
используют несколько иные обозначения:
– число благоприятных исходов для
события
,
– общее число возможных исходов. Тогда
по определению вероятность события
можно записать так:
.
Стоит еще раз обратить внимание на то, что эта формула справедлива только для случая, когда все исходы равновероятны.
Классическое определение вероятности часто используется для определения вероятностей, когда случайность описывается дискретными величинами, показателями и т.п.
Примечание. Вероятность часто обозначают буквой p, потому что это понятие происходит от латинского слова probability.
Геометрическое определение вероятности
Геометрическое определение вероятности связывает это понятие с мерами длин, площадей и объёмов.
Пусть
дана какая-то геометрическая область
G на прямой, на плоскости
или в пространстве. Пусть внутри этой
области содержится другая область g. По
определению считается, что вероятность
какой-то точки находиться внутри области
g при условии, что равновероятно для
этой точки находиться внутри области
G, равна отношению мер этих двух областей,
т.е. отношению или длин, или площадей,
или объёмов:
.
Как и в случае классического определения
вероятности, её значение при геометрическом
определении заключено от 0 до 1, поскольку
область g находится целиком внутри
области G.
Геометрическое определение вероятности часто используется для определения вероятностей, когда случайность описывается непрерывными величинами, показателями и т.п.
Статистическое определение вероятности
Статистическое определение вероятности связывает это понятие с результатами реально проведённых испытаний или опытов.
Пусть
проведено n испытаний, в
каждом из которых могло наступить
некоторое событие A. Реально оно наступило
k раз. Тогда относительной частотой
наступления этого события является
,
т.е. отношение числа осуществлений этого
события к общему числу проведённых
испытаний. Относительная частота
является случайной величиной, её реальное
значение может меняться от одной серии
испытаний к другой.
Однако, если число испытаний в серии будет достаточно большим, относительная частота будет проявлять определённую устойчивость – значения этой относительной частоты будут концентрироваться вокруг некоторого значения, можно считать его средним значением относительной частоты. Это среднее значение относительной частоты и называется вероятностью события A в соответствии со статистическим определением вероятности.
Из определения следует, что вероятность всегда заключена от 0 до 1.
Субъективная вероятность
Субъективная вероятность используется в тех случаях, когда трудно или невозможно вычислить вероятность каким-то из описанных выше способов. В таких случаях экспертам предлагают оценить вероятность того или иного события. Их опыт и знания нередко позволяют определять вероятности наступления тех или иных событий, следовательно, прогнозировать их.
Субъективной вероятностью называется заключённая от 0 до 1 численная мера уверенности того или иного субъекта, эксперта, специалиста в наступлении рассматриваемого события. На словах нередко субъективная вероятность выражается большей или меньшей уверенностью эксперта, специалиста в том, что событие A произойдёт.
