- •1 Основные понятия и теоремы теории вероятностей.
- •1 События и их виды,вероятность
- •2 Непосредственный подсчёт вероятностей
- •3 Относительная частота. Теорема бернулли
- •4 Сумма событий. Теорема сложения вероятностей для несовместных событий
- •5 Произведение событий. Условная и безусловная вероятности. Теорема умножения для независимых событий
- •6. Условие независимости событий.Теорема умножения вероятностей для независимых событий.
- •7 Теорема сложения для совместных событий
- •8 Многократные испытания. Формула бернулли
- •9. Вероятное число появлений событий
- •10 Виды случайных величин. Понятие закона распределения
- •11 Формы задания закона распределения дискретных случайных величин
- •13 Функция распределения и ее свойства
- •14 Вероятность попадания случайной величины на заданный интервал
- •16 Математическое ожидание, его свойства
- •15 Моменты
- •21 Нормальный закон распределения и его основные параметры
- •22 Понятие о центральной предельной теореме
- •24 Вероятность попадания нормально распределённой случайной величины на заданный интервал
- •23 Интеграл вероятностей, его связь с ф. Распределения
- •27 Не до конца!!! дополнительные характеристики разброса случайной величины
- •29 Основные задачи.
- •30 Основные понятия математической статистики.
- •31 Статистические моменты
- •39 Дополнительные характеристики: асимметрия и эксцесс
- •32 Определение закона распределения на основе опытных данных
- •33 Критерий согласия пирсона
- •34 Оценивание параметров
- •36 Точечные оценки параметров и понятие о доверительных интервалах
- •5.1 Понятие о статистических связях
- •41 Коэффициент корреляции
- •44 Уравнение регрессии
- •3. Составим уравнение регрессии на d:
- •20. Связь предельной погрешности округлений со средним квадратическим отклонением погрешности округлений.
- •37. Доверительный интервал для математического ожидания при известном среднем квадратическом отклонении
- •42. Оценка надежности коэффициента корреляции при малом числе измерений.
- •43. Оценка надежности коэффициента корреляции при большом числе измерений
- •Приложения
41 Коэффициент корреляции
Теснота линейной корреляционной связи между двумя величинами Х и Y (степень близости корреляционной связи к функциональной) характеризуется коэффициентом корреляции
|
|
оценка которого определяется по формуле
|
|
где
—
статистический
корреляционный момент
(
—
центральный смешанный момент второго
порядка, важная числовая характеристика
системы двух случайных величин).
,
,
вычисляются по формулам:
|
|
Коэффициент
корреляции изменяется в пределах
.
В
случае, когда
,
имеет место отрицательная корреляция;
при
говорят о положительной корреляции.
Если
,
то имеет место функциональная прямолинейная
связь; если
,
то междуХ и Y
прямолинейная корреляционная связь
отсутствует (однако другой вид связи
может существовать).
Для
оценки надёжности коэффициента
корреляции
при большом числе измерений (
)
применяюткритерий
Романовского:
связь считается
установленной, если выполняется условие
|
|
где
|
|
Для
оценки надёжности
при
малом числе измерений (
)
применяюткритерий
Фишера (см. задачу 5.1).
44 Уравнение регрессии
Уравнение линейной регрессии Y на Х, отражающее прямолинейную корреляционную связь между переменными Х и Y, имеет вид:
|
|
где
—
коэффициент регрессии Y на Х,
вычисляемый по формуле
|
|
Задача 5.1. В таблице 5.1 приведены результаты измерений линий Di (в км) и абсолютные значения ошибок i (в см).
Вычислить коэффициент корреляции; с вероятностью 0,90 оценить его надёжность и составить уравнение регрессии на D.
Прежде
чем решать задачу, прибегают к графическому
изображению точек
.

Рис. 5.1 — Прямая регрессии
График на рис. 5.1 указывает на наличие корреляции между D и .
Решение. Вычисление необходимых сумм, а также контроли вычислений поместим в таблице 5.1.
|
Таблица 5.1 | ||||||||
|
№ п/п |
км |
см |
|
|
|
|
|
Примечания |
|
1 |
8,7 |
6,8 |
+4,0 |
+3,0 |
16,00 |
9,00 |
+12,00 |
1)
Контроль:
Контроль выполнен. |
|
2 |
3,7 |
3,1 |
–1,0 |
–0,7 |
01,00 |
0,49 |
0+0,70 | |
|
3 |
6,0 |
3,8 |
+1,3 |
–0,0 |
01,69 |
0,00 |
0+0,00 | |
|
4 |
3,3 |
2,9 |
–1,4 |
–0,9 |
01,96 |
0,81 |
0+1,26 | |
|
5 |
5,1 |
4,1 |
+0,4 |
+0,3 |
00,16 |
0,09 |
0+0,12 | |
|
6 |
6,1 |
3,7 |
+1,4 |
–0,1 |
01,96 |
0,01 |
0–0,14 | |
|
7 |
2,7 |
2,6 |
–2,0 |
–1,2 |
04,00 |
1,44 |
0+2,40 | |
|
8 |
4,9 |
4,4 |
+0,2 |
+0,6 |
00,04 |
0,36 |
0+0,12 | |
|
9 |
3,1 |
2,0 |
–1,6 |
–1,8 |
02,56 |
3,24 |
0+2,88 | |
|
10 |
3,7 |
4,5 |
–1,0 |
+0,7 |
01,00 |
0,49 |
0–0,70 | |
|
|
47,3 |
37,9 |
+0,3 |
-0,1 |
30,37 |
15,93 |
+18,64 | |
|
| ||||||||
Вычисление
по формуле , которая в данной задаче
примет вид:
;
;
;
.
Оценка надёжности
.
Так как число измерений сравнительно
небольшое (
),
для оценки надёжности вычисленного
значения коэффициента корреляции
применимкритерий
Фишера,
основанный на преобразовании вида:
|
|
По
таблице Приложения C,
пользуясь коэффициентом корреляции
,
как аргументом, находим
.
Величина
подчинена нормальному закону распределения.
Доверительный интервал для истинного
значенияZ
имеет вид:
|
|
определяем
по формуле
|
|
Для
вероятности 0,90 по таблице Приложения B
находим
.

Из
таблицы Приложения C
находим соответствующие крайним
значениям Z
значения границ коэффициента корреляции
(0,56 и 0,95). Получаем доверительный интервал,
с вероятностью 0,90 накрывающий истинное
значениеr:
.
Так как имеет место соотношение
(
),
то прямолинейную корреляционную связь
можно считать установленной.

,
,
;
;
.
.
.
.
.