- •Методические указания
- •Программа 1‑й части курса
- •Раздел I «Элементы теории вероятностей и математической статистики»
- •Введение
- •1.2 Непосредственный подсчёт вероятностей
- •1.3 Относительная частота. Теорема бернулли
- •1.4 Сумма событий. Теорема сложения вероятностей для несовместных событий
- •1.7 Многократные испытания. Формула бернулли
- •1.5 Произведение событий. Теорема умножения
- •1.6 Теорема сложения для совместных событий
- •2 Случайные величины и законы распределения их вероятностей
- •2.1 Виды случайных величин
- •2.2 Формы задания закона распределения дискретных случайных величин
- •2.3 Формы задания закона распределения для непрерывных случайных величин
- •2.4 Вероятность попадания случайной величины на заданный интервал
- •2.5 Числовые характеристики случайной величины. Математическое ожидание
- •2.6 Моменты. Дисперсия. Среднее квадратическое отклонение
- •3 Нормальный закон распределения
- •3.1 Нормальный закон и его основные параметры
- •3.2 Понятие о центральной предельной теореме
- •3.3 Вероятность попадания нормально распределённой случайной величины на заданный интервал
- •3.4 Интеграл вероятностей
- •3.5 Дополнительные характеристики разброса случайной величины
- •4 Элементы математической статистики
- •4.1 Основные задачи. Понятия
- •4.2 Числовые характеристики
- •4.3 Дополнительные характеристики: асимметрия и эксцесс
- •4.4 Определение закона распределения на основе опытных данных
- •4.5 Критерий согласия пирсона
- •4.6 Оценивание параметров
- •4.7 Доверительные интервалы и доверительная вероятность
- •5 Элементы корреляционного анализа
- •5.1 Понятие о статистических связях
- •5.2 Коэффициент корреляции
- •5.3 Уравнение регрессии
- •3. Составим уравнение регрессии на d:
4 Элементы математической статистики
4.1 Основные задачи. Понятия
463Equation Section (Next)Математическая статистика — наука, которая занимается разработкой методов приближённого решения вероятностных задач на основе статистических данных.
Основные задачи математической статистики:
Определение закона распределения случайной величины — задача сглаживания или выравнивания статистического ряда;
"Задача проверки правдоподобия гипотез", тесно связанная с первой задачей, позволяет ответить на вопрос: согласуются ли результаты опыта с гипотезой о подобранном законе распределения вида
(для ответа на этот вопрос служат
"критерии согласия");Задача об определении наилучших оценок неизвестных параметров, например, параметров
и
и задача оценки точности этих оценок.
Основные понятия.
Результаты
наблюдений
над случайной величинойХ
называют выборкой
из генеральной совокупности
(из всех
возможных
значений случайной величины Х).
При
большом числе наблюдений выборку
оформляют в виде статистического
группированного ряда:
при этом весь диапазон значений хi
делится на интервалы, подсчитывается
количество значений xi,
приходящееся на каждый интервал mi
, затем
вычисляют частоты
.
Составляют таблицу: статистический ряд
распределения.
|
Таблица 4.1 | ||||
|
Интервалы |
|
|
… |
|
|
M |
m1 |
m2 |
… |
mi |
|
Q |
Q1 |
Q2. |
… |
Qi |
Практика показывает, что число интервалов k должно быть порядка 10–20.
Статистический ряд графически оформляется в виде гистограммы.
Для
этого по оси абсцисс откладывают
интервалы, на которых строят прямоугольники,
площади которых равны Qi (рис. 4.1).
Ясно, что
.
Высоты прямоугольников вычисляют по
формуле
|
|
47347\* MERGEFORMAT (.) |
Аналогом
функции распределения
в математической статистике служит
статистическая функция распределения
|
|
48348\* MERGEFORMAT (.) |
4.2 Числовые характеристики
Статистические начальные и центральные моменты определяются по формулам:
|
|
49349\* MERGEFORMAT (.) |
|
|
50350\* MERGEFORMAT (.) |
Статистические математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратическое отклонение определяют соответственно по формулам:
|
|
51351\* MERGEFORMAT (.) |
|
|
52352\* MERGEFORMAT (.) |
|
|
53353\* MERGEFORMAT (.) |
4.3 Дополнительные характеристики: асимметрия и эксцесс
Нормированный центральный момент третьего порядка называют асимметрией (скошенностью)
|
|
54354\* MERGEFORMAT (.) |
а величина
|
|
55355\* MERGEFORMAT (.) |
называется
эксцессом
и является
мерой крутости, т.е. островершинности
или плосковершинности кривой. Для
кривой плотности нормального закона:
,
.
Критериями нормального закона служат неравенства [1,стр.84]:
|
|
56356\* MERGEFORMAT (.) |
где
|
|
57357\* MERGEFORMAT (.) |
Значительное
отклонение
и
от нуля, т.е. невыполнение условий 356,
означает отклонение исследуемого
распределения случайной величины от
нормального.
4.4 Определение закона распределения на основе опытных данных
Исследование распределения статистического ряда начинается с построения гистограммы (рис. 4.1). По виду гистограммы, а также из соображений, связанных с существом задачи, делают предположение о виде теоретической кривой распределения. Если, например, исследуется ряд случайных ошибок измерений, то можно считать, что теоретической кривой является кривая нормального распределения вида 133.
Оценки
и
неизвестных параметров
и
определяются по формулам 351 и 352.
Тогда уравнение кривой 133 принимает
вид
|
|
58358\* MERGEFORMAT (.) |
Выражение 358 обычно приводят к виду
|
|
59359\* MERGEFORMAT (.) |
где
|
|
60360\* MERGEFORMAT (.) |
выбирают из таблиц Приложения A по аргументу
.
Затем
на графике гистограммы строится
выравнивающая её теоретическая кривая
по значениям хi и
,
вычисленным для левых границ интерваловхi
(см. таблицу 4.1).

Рис. 4.1 —
Гистограмма и выравнивающая кривая 




.
.
;
.
;
;
.
,
и
,
и
,
.
.