- •Вопрос 15. Геометрическое и гипергеометрическое распределения.
- •Вопрос 16. Математическое ожидание дискретной случайной величины и его свойства.
- •Вопрос 17. Вероятностный смысл мат. Ожидания. Математическое ожидание числа появлений события в независимых испытаниях.
- •Вопрос 18. Дисперсия дискретной случайной величины и ее свойства. Введем случайную величину представляющую собой отклонение от математического ожидания.
- •Вопрос 19. Дисперсия числа появления событий в независимых испытаниях. Среднее квадратическое отклонение.
- •Вопрос 20. Мат. Ожидание, дисперсия и среднее квадратическое отклонение среднего арифметического одинаково распределенных взаимно независимых величин.
- •Вопрос 21. Неравенство Чебышева.
- •Вопрос 22. Теорема Чебышева.
- •Вопрос 23. Теорема Бернулли.
- •Вопрос 24. Функция распределения и ее свойства.
- •Вопрос 25. Плотность распределения, ее свойства.
- •Вопрос 26. Вероятность попадания случайной величины в заданный интервал. Нахождение функции распределения по известной плотности распределения. Вероятностный смысл плотности распределения.
- •Вопрос 27. Числовые характеристики непрерывной случайной величины. Числовые характеристики св
- •Математическое ожидание (мо)
- •Мо основных св
- •Дисперсия св
- •Дисперсия основных св
- •Математическое ожидание и дисперсия суммы случайных величин
- •Вопрос 28. Закон равномерного распределения.
- •Вопрос 29. Нормальное распределение
- •Вопрос 30. Нормальная кривая (Кривая Гаусса).
- •Вопрос 31. Вероятность попадания нормально распределенной случайной величины в интервал.
- •Вопрос 32. Вероятность отклонения нормально распределенной случай ной величины.
- •Вопрос 33. Показательное распределение
- •Вопрос 34. Функция надежности
- •Вопрос 35. Закон распределения вероятностей двумерной случайной величины.
- •Вопрос 36. Вероятность попадания случайной величины в полуполосу.
- •Вопрос 37. Плотность совместного распределения вероятностей непрерывной двумерной случайной величины.
- •Вопрос 38. Нахождение плотностей вероятности составляющих двумерной случайной величины.
- •Вопрос 39. Зависимые и независимые случайные величины. Корреляционный момент и коэффициент корреляции.
- •Вопрос 40. Коррелированность и зависимость случайных величин.
- •Вопрос 41. Нормальное распределение на плоскости.
- •Вопрос 42. Линейная регрессия. Прямые линии среднеквадратической регрессии.
- •Вопрос 43. Характеристическая функция случайной величины. Основные свойства. Формула обращения и теорема единственности.
- •Вопрос 44. Цепи Маркова. Вероятность перехода за n шагов. Эргодическая теорема Маркова.
- •Вопрос 45. Марковские процессы. Процессы гибели и размножения
- •Вопрос 46. Стационарный случайный процесс. Теорема Хинчина.
- •Вопрос 47. Понятие стохастического интеграла. Теорема о спектральном представлении.
- •Вопрос 48. Задачи математической статистики. Выборка. Статистический и вариационный ряды.
- •Вопрос 49. Полигон и гистограмма. Эмпирическая функция распределения.
- •Вопрос 50. Понятие оценки параметров распределения. Оценка генеральной средней по выборочной средней.
- •Вопрос 51. Генеральная и выборочная дисперсия. Вычисление дисперсии.
- •Вопрос 52. Оценка генеральной дисперсии по исправленной выборочной.
- •Вопрос 53. Доверительные интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения при известном .
- •Вопрос 54. Доверительные интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения при неизвестном .
- •Вопрос 55. Доверительные интервалы для оценки среднего квадратического отклонения нормального распределения.
- •Вопрос 56. Оценка вероятности биномиального распределения по относительной частоте.
- •Вопрос 57. Выборочные уравнения регрессии.
- •Вопрос 58. Выборочный коэффициент корреляции.
- •Вопрос 59. Понятие статистической гипотезы. Статистический критерий проверки нулевой гипотезы
- •Вопрос 60. Критическая область. Отыскание критической области.
- •Вопрос 61. Сравнение двух дисперсий нормальных генеральных совокупностей.
- •Вопрос 62. Проверка гипотезы о нормальном распределении. Критерий согласия Пирсона.
Вопрос 49. Полигон и гистограмма. Эмпирическая функция распределения.
Пусть известно статистическое
распределение частот количественного
признака Х. Обозначим:
-
число наблюдений, при которых наблюдалось
значение признака, меньшее х; n
– общее число наблюдений (объем выборки).
Ясно, что относительная частота события
Х<x равна
![]()
/n.
Если х меняется, то меняется и относительная
частота, т.е относительная частота
/n
есть функция от х. Так как эта функция
находится опытным путем, то ее называют
эмпирической. Эмпирическая функция
– это функция
,
определяющая для каждого значения х
относительную частоту события Х<х ,
т.е
где n-объем выборки,
-
число вариант меньших х. Таким образом,
чтобы найти например
,
надо число вариант, меньших
,
разделить на объем выборки:
В отличие от эмпирической функции
распределения выборки функцию
распределения F(x)
генеральной совокупности называют
теоретической функцией распределения.
Различие между эмпирической и
теоретической функциями состоит в том,
что теоретическая функция определяет
вероятность события, а эмпирическая
определяет относительную частоту этого
же события. Теоретическая и эмпирическая
функции обладают общими свойствами.
Свойства эмпирической функции:1)
значения эмпирической функции принадлежат
отрезку
;
2)
-
неубывающая функция; 3) если
- наименьшая варианта, то
=0
при
;
если
-
наибольшая варианта, то
=1
при
.
Таким образом, эмпирическая функция
распределения выборки служит для оценки
теоретической функции распределения
генеральной совокупности.
Для наглядности строят различные графики
статистического распределения и, в
частности, полигон и гистограмму. Полигон
частот – ломаная, отрезки которой
соединяют точки
.
Для построения полигона частот на оси
абсцисс откладывают варианты
,
а на оси ординат – соответствующие им
частоты
.
Точки соединяют отрезками прямых и
получают полигон частот. Полигоном
относительных частот называют ломаную,
отрезки которой соединяют точки
.
Для построения полигона относительных
частот на оси Х откладывают варианты
,
а на оси Y – соответствующие
им относительные частоты Wi.
Точки соединяют отрезками прямых и
получают полигон относительных частот.
В случае непрерывного признака
целесообразно строить гистограмму, для
чего интервал, в котором заключены все
наблюдаемые значения признака, разбивают
на несколько различных частичных
интервалов длиной h и
находят для каждого частичного интервала
-
сумму частот вариант, попавших в i-й
интервал. Гистограммой частот
называют ступенчатую фигуру, состоящую
из прямоугольников, основаниями которых
служат частичные интервалы длиной h,
а высоты которых равны отношению
/h
(плотность частоты). Для построения
гистограммы частот по оси Х откладывают
частичные интервалы, а над ними проводят
отрезки, параллельные оси Х на расстоянии
/h.
Вопрос 50. Понятие оценки параметров распределения. Оценка генеральной средней по выборочной средней.
Статистической оценкой неизвестного
параметра называют функцию от случайной
величины
,
которые представляют собой значения,
полученные по выборке. Оценивают, как
правило, числовые характеристики
случайной величины. Оценки: 1)точечные
оценки, которые представляют собой
конкретное значение, которое рассматривается
как приближенное значение к точному
значению оцениваемого параметра; 2)
интервальная оценка, т.е. указывается
интервал значений, в который с наперед
заданной вероятностью может попасть
оцениваемое значение. Требования:
1) несмещенность
-точное
значение оцениваемого параметра;
-
некоторая его точечная оценка
;
2) эффективность оценки – при данном
фиксированном n дисперсия
оценки должна быть наименьшей; 3)
состоятельности – при достаточно
большом
оценка параметра по вероятности
стремиться к своему точному значению.
Генеральной средней
называется среднее арифметическое всех
наблюдаемых значений генеральной
совокупности.
;
,
где
-
генеральная средняя, n-
вся генеральная совокупность, ni
– частоты появления варианты. Выборочной
средней называется среднее
арифметическое наблюдений значений
выборки.
;
(1).
Покажем, что если рассматривать в
качестве оценки генеральную среднюю,
выбрать выборочную среднюю, то она будет
обладать свойством несмещенности.
-
частные значения независимых случайных
величин
.
;
;
-несмещенная оценка.
Состоятельность оценки следует из
закона больших чисел в виде теоремы
Чебышева: а именно, при
среднее арифметическое по вероятности
одинаково распределенных случайных
величин стремиться к математическому
ожиданию каждой из случайных величин,
т.е. к оцениваемому параметру. Значит,
оценка является состоятельной.
