- •Экзаменационные вопросы по дисциплине
- •2. Частота события. Статистическое определение вероятности.
- •3. Классическое и геометрическое определения вероятности.
- •4. Аксиомы теории вероятностей. Основные следствия из аксиом.
- •5. Условная вероятность. Независимость событий. Теорема умножения вероятностей.
- •6. Теорема сложения вероятностей.
- •7. Формула полной вероятности. Формула Байеса.
- •8. Вычисление вероятностей событий с помощью биномиальной и полиномиальной формул.
- •9. Понятие случайной величины и её закона распределения. Дискретные и непрерывные величины.
- •10. Ряд и многоугольник распределения дискретной случайной величины.
- •11. Функция распределения случайной величины и её свойства.
- •12. Плотность распределения непрерывной случайной величины и её свойства.
- •13. Математическое ожидание, мода и квантили случайной величины.
- •14. Моменты, дисперсия и среднее квадратическое отклонение случайной величины.
- •15. Биномиальное распределение. Распределение Пуассона. Геометрическое распределение. Биномиальное распределение
- •Распределение Пуассона
- •Геометрическое распределение
- •16. Равномерное распределение. Показательное распределение. Равномерное распределение
- •Показательное распределение
- •17. Одномерное нормальное распределение.
- •18. Понятие случайного вектора. Ряд распределения двумерного дискретного случайного вектора.
- •19. Функция и плотность распределения случайного вектора.
- •20. Зависимость и независимость случайных величин.
- •21. Корреляционный момент и коэффициент корреляции двух случайных величин.
- •22. Многомерное нормальное распределение.
- •23. Математическое ожидание и дисперсия функции случайных величин.
- •24. Основные свойства математического ожидания.
- •25. Основные свойства дисперсии и коэффициента корреляции.
- •26. Распределения “хи-квадрат”, Стьюдента и Фишера.
- •27. Закон больших чисел.
- •28. Центральная предельная теорема.
- •29. Дискретная цепь Маркова: основные понятия и свойства.
- •30. Выборка и её вариационный ряд. Статистический ряд результатов измерений.
- •31. Гистограмма и полигон частот.
- •32. Статистическая функция распределения.
- •33. Понятие о точечных оценках параметров и их свойствах.
- •34. Точечные оценки математического ожидания, дисперсии и среднего квадратического отклонения.
- •35. Понятие об интервальном оценивании параметров.
- •36. Построение доверительных интервалов для математического ожидания и дисперсии нормально распределённой случайной величины.
- •37. Проверка статистических гипотез: основные определения и общая схема проверки.
- •38. Критерий согласия Пирсона.
- •39. Критерий согласия Колмогорова. Критерий однородности Смирнова. Критерий согласия Колмогорова
- •. Критерий однородности Смирнова
30. Выборка и её вариационный ряд. Статистический ряд результатов измерений.
Пусть некоторая СВ Х наблюдается (измеряется) n раз. Это означает, что эксперимент состоит в последовательном наблюдении (измерении) СВ , где – СВ, соответствующая результату i-го наблюдения (измерения). Предполагается, что наблюдения (измерения) проводятся независимо друг от друга и условия проведения эксперимента не изменяются при переходе от одного измерения к другому, т.е. – независимые СВ, имеющие тот же закон распределения, что и СВ Х.
Измеряемая СВ Х
в математической статистике называется
генеральной совокупностью, а соответствующий
ей случайный вектор
– случайной выборкой объёма n
из генеральной совокупности Х.
Числовой вектор
,
полученный в конкретной серии
последовательных измерений, называется
реализацией случайной выборки или
просто выборкой измерений СВ Х.
Вариационным рядом
выборки
называется числовой вектор
,
компонентами которого являются элементы
выборки, расположенные в порядке
неубывания, т.е. имеет место
.
Величина
называется размахом выборки. Поскольку
значения
случайным образом меняются в различных
сериях измерений, то их можно считать
реализацией некоторых СВ
,
удовлетворяющих условию
.
Случайная величина
называется i-й
порядковой статистикой, а случайный
вектор
– вариационным рядом случайной выборки.
При большом объёме n выборка перестаёт быть наглядной формой представления результатов измерений СВ Х. Поэтому на практике результаты измерений обычно представляют в виде статистического ряда.
Сначала рассмотрим
случай, когда Х
– дискретная СВ. Пусть выборка
содержит k
различных элементов
,
записанных в порядке возрастания, при
этом
встречается
раз, где
.
Число
называется частотой элемента
,
при этом
.
Статистическим
рядом называется последовательность
пар
,
,
которая обычно записывается в виде
таблицы:
-
Z
...
...
При достаточно большом объёме выборки статистический ряд может служить статистическим аналогом ряда распределения дискретной СВ Х.
Рассмотрим случай,
когда Х
– непрерывная СВ. Построив вариационный
ряд выборки
,
возьмём произвольный интервал числовой
прямой, охватывающий все элементы
выборки с небольшим запасом. Разобьём
этот интервал на k
непересекающихся интервалов
,
.
Пусть
– число элементов выборки, попавших в
i-й
интервал (
),
тогда число
называется частотой интервала
,
при этом
.
Под статистическим рядом понимается следующая таблица:
Номер интервала i |
Границы интервала |
Середина интервала
|
Частота
|
Накопленная частота
|
1 |
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
... |
... |
... |
... |
... |
k |
|
|
|
|
Выбор количества
интервалов k
зависит от объёма выборки n.
Рекомендуется брать
.
Длины интервалов проще взять одинаковыми,
однако при существенной неравномерности
распределения наблюдаемой СВ целесообразно
в области наибольшей плотности интервалы
брать короче, чем в областях малой
плотности. Желательно, чтобы каждый
интервал содержал не менее пяти элементов
выборки (интервалы, содержащие менее
пяти элементов, объединяются с соседними
интервалами).
