
- •9) Сумма вероятностей событий, образующих полную группу.
- •Предмет теории вероятностей. Событие. Классификация событий.
- •2)Классическое и статистическое определение вероятностей.
- •3)Геометрическая вероятность
- •4)Элементы комбинаторики
- •5) Произведение событий. Зависимые и независимые события. Условная вероятность события. Теоремы умножения вероятностей.
- •6)Независимые события. Теорема умножения для независимых событий.
- •7) Сумма событий. Совместные и несовместные события. Теоремы сложения вероятностей.
- •8) Следствия из теорем сложения и умножения.
- •9) Сумма вероятностей событий, образующих полную группу.
- •10)Вероятность противоположного события. Вероятность осуществления только одного и хотя бы одного события.
- •11)Условная вероятность. Теорема умножения двух зависимых событий.
- •12) Теорема сложения вероятностей совместных событий.
- •Формулировка
- •Следствие
- •16. Наивероятнейшее число появления события а в n независимых испытаниях
- •19. Дискретные и непрерывные случайные величины
- •20. Законы распределения случайных величин
- •Свойства дисперсии
- •25.Математическое ожидание непрерывной случайной величины:
- •26. Дисперсия и среднее квадратическое отклонение непрерывной случайной величины.
- •27.Моменты, коэффициенты асимметрии и эксцесса
- •29. Закон распределения вероятностей многомерных с.В.
- •30.Числовые характеристики системы двух дтскретных случайных величин
- •31.Корреляционный момент. Коэффициент корреляции
- •32.Функцич распределения вероятностей
- •34.Условные законы распределения составляющих
- •35.Функция случайных аргументов
- •36.Функция дискретного случайного аргумента и ее числовые характеристики
- •37.Неравенство Чебушева
- •39. Теорема Бернулли
- •40 Центральная предельная теорема теории вероятностей . Теорема Ляпунова
- •41. Классификация точечных оценок
- •43. Числовые характеристики выборки и методы их расчета переходом к условным вариантам.
- •Выборочное среднее
- •44. Эффективные, несмещенные и состоятельные оценки генеральных параметров по выборочным данным.
- •45. Точечная оценка генеральной средней по выборочной средней
- •46. Точечная оценка генеральной дисперсии по выборочной средней
- •47 Исправленная дисперсия
- •48.Интервальные оценки. Доверительный интервал. Надежность. Доверительный интервал оценки параметров нормального распределения.
- •49. Элементы корреляционного анализа. Линейная корреляция. Уравнения прямых линий регрессии. Коэффициент корреляции. Оценка коэффициента корреляции по выборочным данным.
- •Линейная корреляция
- •50. Определение параметров уравнения регрессии методом наименьших квадратов. Формула для вычисления коэффициента корреляции.
43. Числовые характеристики выборки и методы их расчета переходом к условным вариантам.
числовых характеристик выборки. Главные из них: среднее значение, дисперсия, среднее квадратическое значение, моменты. Так как функцию выборочных значений называют статистикой, то числовые характеристики, вычисленные по выборке, также называют статистиками. Числовые характеристики, вычисленные по генеральной совокупности, называют параметрами генеральной совокупности.
Выборочное среднее
Для конкретной
выборки объема n
ее выборочное
среднее
определяется
соотношением
где
хi
– значение элемента выборки.
Обычно
требуется описать статистические
свойства произвольных случайных выборок
одного объема, а не одной из них.
Это значит,
что рассматривается математическая
модель, которая предполагает достаточно
большое количество выборок объема n. В
этом случае элементы выборки рассматриваются
как независимые случайные величины Хi,
принимающие значения хi с одной и тоже
плотностью вероятностей f(x), являющейся
плотностью вероятностей генеральной
совокупности.
Тогда
выборочное среднее также является
случайной величиной
,
равной
Среднее значение
генеральной совокупности, из которой
производится выборка, будем называть
генеральным
средним и
обозначать mх.
При значительном объеме выборки можно
ожидать, что выборочное среднее не будет
заметно отличаться от генерального
среднего. Поскольку выборочное среднее
является случайной величиной, то для
нее можно найти математическое
ожидание:
Таким
образом, математическое
ожидание выборочного среднего равно
генеральному среднему.
Так как выборочное среднее является случайной величиной, флуктуирующей вокруг генерального среднего, то желательно оценить эту флуктуацию с помощью дисперсии выборочного среднего. Рассмотрим выборку, объем которой n значительно меньше объема генеральной совокупности N (n << N). Предположим, что при формировании выборки характеристики генеральной совокупности не меняются, что эквивалентно предположению N = ¥. Тогда
Случайные величины
Хi
и Xj
(i¹j)
независимы, следовательно,
Подставим
полученный результат в формулу для
дисперсии:
,
где
–
дисперсия
генеральной совокупности.
По выборочным
данным важно знать не только выборочное
среднее, но и разброс выборочных значений
около выборочного среднего. Если
выборочное среднее является оценкой
(приближенным значением) генерального
среднего, то выборочная дисперсия должна
быть оценкой генеральной дисперсии.
Выборочная дисперсия
для
выборки, состоящей из случайных величин
,
определяется следующим образом:
Часто по выборочным
данным нужно знать оценки таких параметров
генеральной совокупности как: центрального
(начального)
момента k – го порядка, коэффициента
асимметрии As, эксцесса Ех.
Выборочным
центральным (начальным)
моментом k – го порядка
(
)называют
величину
(
)
Для
оценки отклонения статистического
распределения выборки от нормального
распределения используют числовые
характеристики - выборочный
коэффициент асимметрии
и
выборочный эксцесс
.
Выборочным
коэффициентом
называют
число, которое вычисляется по
формуле:
.
Выборочным
эксцессом
статистического
распределения называют число
.
Заметим,
что представленные формулы записаны с
использованием статистического ряда.
В случае интервального вариационного
ряда эти формулы преобразуются путем
введения весов, равных частоте появления
варианты хj.
Эти характеристики называются взвешенными
числовыми характеристиками.