- •1. Предмет теории вероятности. Вероятность и статистика.
- •2.Понятие события. Классификация событий.
- •3.Операции над событиями.
- •4.Статистический подход к определению вероятности.
- •6.Геометрический подход к определению вероятностей.
- •5.Классический подход к определению вероятности. Свойства вероятности.
- •7.Элементы комбинаторики.
- •8. Условная вероятность. Независимые события.
- •10 Формула полной вероятности. Формула Байеса.
- •9 Вероятность суммы событий и произведения событий.
- •11 Понятие случайной величины. Типы случайны величин. Закон распределения.
- •12 Дискретные случайные величины.
- •13 Непрерывные случайные величины.
- •15. Равномерное распределение,
- •17. Пуассона распределение,
- •14 Параметры распределения случайных величин.
- •16. Биномальное распределение
- •Моменты
- •18. Нормальное распределение,
- •Цели регрессионного анализа
- •21. Зако́н больши́х чи́сел
- •Слабый закон больших чисел
- •Усиленный закон больших чисел
- •25. Точечные оценки параметров распределения.
- •22.Понятие статистического исследования. Генеральная совокупность и выборка. Выборочный метод.
- •26. Интервальные оценки параметров распределения.
- •27. Оценки вероятности события.
- •23, 24.
- •1.1 Мода
- •1.2 Медиана
- •1.3 Выборочное среднее
- •1.4 Разброс выборки
- •1.5 Дисперсия
1.5 Дисперсия
Дисперсия - это среднее арифметическое квадратов отклонений значений переменной от её среднего значения.
Дисперсия как статистическая величина характеризует, насколько частные значения отклоняются от средней величины в данной выборке. Чем больше дисперсия, тем больше отклонения или разброс данных.
![]()
где 5 - выборочная дисперсия, или просто дисперсия;
2 (……) - выражение, означающее, что для всех х, от первого до последнего в данной выборке необходимо вычислить разности между частными и средними значениями, возвести эти разности в квадрат и просуммировать;
п - количество испытуемых в выборке или первичных значений, по которым вычисляется дисперсия. Однако сама дисперсия, как характеристика отклонения от среднего, часто неудобна для интерпретации. Для того, чтобы приблизить размерность дисперсии к размерности измеряемого признака применяют операцию извлечения квадратного корня из дисперсии. Полученную величину называют стандартным отклонением.
Из суммы квадратов, делённых на число членв ряда извлекаеся квадратный корень.
![]()
Иногда исходных частных первичных данных, которые подлежат статистической обработке, бывает довольно много, и они требуют проведения огромного количества элементарных арифметических операций. Для того чтобы сократить их число и вместе с тем сохранить нужную точность расчетов, иногда прибегают к замене исходной выборки частных эмпирических данных на интервалы. Интервалом называется группа упорядоченных по величине значений признака, заменяемая в процессе расчетов средним значением.
