
- •Казанский кооперативный институт (филиал)
- •Теория вероятностей и математическая статистика конспект лекций
- •Общие организационно-методические рекомендации преподавателю
- •Литература:
- •Структура занятия и расчёт времени
- •Текст лекции
- •1. Предмет и задачи теории вероятностей
- •2. Основные понятия теории вероятностей. События и соотношения между ними. Классификация событий
- •3. Частота и вероятность события. Способы определения вероятности
- •Аксиомы теории вероятностей
- •Лекция 2 Основные формулы для вычисления вероятностей
- •Литература:
- •Структура занятия и расчёт времени
- •Текст лекции
- •1. Основные формулы для вычисления вероятностей
- •6. (Рисунок 4).
- •7. (Рисунок 5).
- •Задание на самостоятельную работу
- •Лекция 3 Основные теоремы теории вероятностей: сложение, умножение, формула полной вероятности
- •Литература:
- •Структура занятия и расчёт времени
- •Текст лекции
- •1. Правила сложения вероятностей
- •2. Правила умножения вероятностей
- •3. Формула полной вероятности
- •1. Формула Байеса, вероятность появления хотя бы одного события
- •Лекция 5 Основные законы распределения дискретных случайных величин. Формула Бернулли
- •Литература:
- •Структура занятия и расчёт времени
- •Текст лекции
- •1. Понятие о случайной величине и законе её распределения
- •Р исунок 1
- •Р исунок 3
- •2. Формы закона распределения случайной величины: ряд распределения, функция распределения, функция плотности распределения
- •3. Формула Бернулли
- •Задание на самостоятельную работу
- •Лекция 6 Основные законы распределения дискретных случайных величин. Локальная теорема Муавра-Лапласа, формула Пуассона
- •Литература:
- •Структура занятия и расчёт времени
- •Текст лекции
- •1. Локальная теорема Муавра-Лапласа
- •2. Распределение Пуассона
- •Задание на самостоятельную работу
- •Лекция 7 Основные законы распределения дискретных случайных величин. Интегральная теорема Лапласа
- •Литература:
- •Структура занятия и расчёт времени
- •Текст лекции
- •1.1 Определение вероятности попадания случайной величины х с использованием приведенной табличной функции распределения
- •1.2 Определение вероятности попадания случайной величины на заданный интервал с использованием табличной функции плотности распределения
- •1.3 Определение вероятности попадания случайной величины на заданный интервал с использованием таблиц приведенной функции Лапласа
- •Текст лекции
- •1. Понятие случайной величины
- •2. Законы распределения дискретных случайных величин
- •Задание на самостоятельную работу
- •Лекция 9 Числовые характеристики: математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое отклонение
- •Литература:
- •Структура занятия и расчёт времени
- •Текст лекции
- •1. Понятие о числовых характеристиках случайной величины
- •2. Числовые характеристики положения: математическое ожидание и его основные свойства
- •3. Числовые характеристики рассеивания: дисперсия, среднеквадратическое отклонение. Основные свойства дисперсии
- •Задание на самостоятельную работу
- •Лекция 10 Непрерывные случайные величины: функция распределения случайной величины
- •Литература:
- •Структура занятия и расчёт времени
- •Текст лекции
- •1. Функция распределения непрерывной случайной величины для определения вероятности попадания случайной величины на интервал
- •1.1. Функция распределения непрерывной случайной величины
- •1.2. Свойства функции распределения
- •Задание на самостоятельную работу
- •Лекция 11 Плотность вероятности. Числовые характеристики. Моменты случайных величин
- •Литература:
- •Структура занятия и расчёт времени
- •Текст лекции
- •1. Плотность распределения непрерывной случайной величины для определения вероятности попадания случайной величины на интервал
- •1.1. Плотность распределения
- •1.2. Свойства плотности распределения
- •2.5. Медиана
- •2.6. Начальный момент
- •2.7. Центральный момент
- •2.8. Коэффициент асимметрии
- •2.9. Эксцесс
- •Задание на самостоятельную работу
- •Лекция 12 Законы распределения непрерывных величин: нормальное, равномерное, показательное
- •Литература:
- •Структура занятия и расчёт времени
- •Текст лекции
- •1. Равномерное распределение
- •2. Показательное распределение
- •2.1. Функция надёжности
- •3. Нормальный закон распределения
- •3.1. Функция Лапласа
- •3.2. Правило трёх сигм
- •Задание на самостоятельную работу
- •Лекция 13 Понятие закона больших чисел
- •Литература:
- •Структура занятия и расчёт времени
- •Текст лекции
- •Закон больших чисел
- •1.1. Неравенство Чебышева
- •1.2. Теорема Чебышева
- •1.3. Теорема Бернулли
- •1.4. Теорема Пуассона
- •1.5. Предельные теоремы
- •1.6. Теорема Муавра – Лапласа
- •Текст лекции
- •1. Генеральная и выборочная совокупности
- •1.1. Статистическое описание результатов наблюдений
- •Текст лекции
- •1. Интервальные оценки параметров распределения. Непрерывное и дискретное распределения признаков
- •1.2. Интервальные оценки.
- •Текст лекции
- •1. Вариационные ряды
- •2. Построение интервального вариационного ряда
- •3. Графическое изображение вариационных рядов
- •4. Средние величины
- •5. Медиана и мода
- •6. Показатели вариации
- •7. Свойства эмпирической дисперсии
- •8. Эмпирические центральные и начальные моменты
- •9. Эмпирические асимметрия и эксцесс
- •Текст лекции
- •1. Доверительные вероятности, доверительные интервалы
- •Текст лекции
- •1. Корреляционный анализ
- •1.1. О связях функциональных и статистических
- •1.2. Определение формы связи. Понятие регрессии
- •1.3. Основные положения корреляционного анализа
- •1.4. Свойства коэффициента корреляции
- •1.5. Поле корреляции. Вычисление оценок параметров двумерной модели
- •1.6. Проверка гипотезы о значимости коэффициента корреляции
- •1.7. Корреляционное отношение
- •1.8. Понятие о многомерном корреляционном анализе
- •1.9. Ранговая корреляция
- •2. Регрессионный анализ
- •2.1. Основные положения регрессионного анализа
- •2.2. Линейная регрессия
- •2.3. Нелинейная регрессия
- •2.4. Оценка значимости коэффициентов регрессии. Интервальная оценка коэффициентов регрессии
- •2.5. Интервальная оценка для условного математического ожидания
- •2.6. Проверка значимости уравнения регрессии
- •2.7. Многомерный регрессионный анализ
- •2.8. Факторный анализ
- •Приложения
- •Функция Лапласа
- •Задание на самостоятельную работу
7. Свойства эмпирической дисперсии
Рассмотрим основные свойства эмпирической дисперсии, знание которых позволит упростить её вычисление.
1°. Дисперсия постоянной величины равна нулю.
Доказательство этого свойства очевидно вытекает из того, что дисперсия является показателем рассеяния наблюдений вокруг средней арифметической, а средняя арифметическая постоянной равна этой постоянной.
2°. Если все результаты наблюдений уменьшить (увеличить) на одно и то же число с, то дисперсия не изменится.
Доказательство свойств 2° и 3° проведём в предположении, что по результатам наблюдений построен вариационный ряд.
Доказательство. Если все варианты уменьшить на число с, то в соответствии со свойством 2° средней арифметической средняя для измененного вариационного ряда равна ( —с), следовательно, его дисперсия
т.е.
совпадает с дисперсией первоначального
вариационного ряда. Аналогично можно
показать, что
s2x+c =s2.
Доказанное свойство позволяет вычислять дисперсию не по данным вариантам, а по уменьшенным, (увеличенным) на одно и то же число с, так как дисперсия, вычисленная для измененного ряда, равна первоначальной.
3°. Если все результаты наблюдений уменьшить (увеличить) в одно и то же число k раз, то дисперсия уменьшится (увеличится) в k2 раз.
Доказательство. Если все варианты уменьшить в k раз, то, согласно свойству 3° средней арифметической, средняя для измененного вариационного ряда равна /k, следовательно, его дисперсия
Аналогично
можно показать, что
.
Это свойство позволяет эмпирическую дисперсию вычислять не по данным вариантам, а по уменьшенным (увеличенным) в одно и то же число k раз. Если дисперсию, вычисленную для измененного ряда, увеличить (уменьшить) в k2 раз, то получим дисперсию для первоначального вариационного ряда.
Следствие. Если все варианты уменьшить (увеличить) в k раз, то среднеквадратическое отклонение уменьшится (увеличится) в число раз, равное k.
Следствие очевидно вытекает из определения среднеквадратического отклонения.
Прежде чем рассматривать следующее свойство дисперсии, докажем теорему.
Теорема. Эмпирическая дисперсия равна разности между средней арифметической квадратов наблюдений и квадратом средней арифметической, т.е.
.
(18)
Доказательство
проведём для случая взвешенных средних
арифметических, т.е.
.
Доказательство. Тождественно преобразуя выражения для дисперсии, имеем
4°, Если ряд наблюдений состоит из двух групп наблюдений, то дисперсия всего ряда равна сумме средней арифметической групповых дисперсий и средней арифметической квадратов отклонений групповых средних от средней всего ряда, причем ' при вычислении средних арифметических весами являются объемы групп.
Пусть
и п2
— число наблюдений соответственно в
1-й и 2-й группах;
—
средние арифметические для 1-й и 2-й групп
наблюдений;
—дисперсии
для 1-й и 2-й групп наблюдений;
и s2—
средняя арифметическая и дисперсия для
всего ряда
+ п2
наблюдений.
Требуется доказать, что
Доказательство.
Пусть
—
ряд наблюдавшихся значений признака,
причем к первой группе относятся
наблюдения
,
а ко второй — наблюдения
Обозначим
символом i
порядковый
номер наблюдения, попавшего в
1-ю группу, а через j
— порядковый номер наблюдения, попавшего
во 2-ю группу. На основании теоремы о
дисперсии имеем
Следовательно,
первое слагаемое имеет вид
В
соответствии со свойством 4° средней
арифметической можно записать
.
Учитывая
последнее равенство, преобразуем второе
слагаемое:
Используя найденные выражения для слагаемых, получаем
Свойство 4° можно обобщить на случай, когда ряд наблюдений состоит из любого количества k≥2 групп наблюдений. Введём понятия межгрупповой и внутригрупповой дисперсий.
Если
ряд наблюдений состоит из
k
групп наблюдений,
то межгрупповой
дисперсией
(б2)
называют среднюю арифметическую
квадратов отклонений групповых средних
от средней
всего ряда наблюдений
,
причём весами являются объёмы групп
т.е.
Средней
групповых дисперсий или внутригрупповой
дисперсией
называют
среднюю арифметическую групповых
дисперсий
,
причём весами
являются объёмы групп
.
Следствие
(свойства
4°). Если
ряд наблюдений состоит из k
групп
наблюдений, то дисперсия всего ряда s2
равна сумме
внутригрупповой и межгрупповой дисперсий,
т.е.
Вычисление
дисперсии вариационного ряда
непосредственно по формуле (16) приводит
к громоздким расчётам, если числовые
значения вариантов и соответствующие
им частоты велики. Поэтому часто дисперсию
вычисляют не по первоначальным вариантам
х, а по
вариантам
х'=(х — с)/k.
Зная
(дисперсию для измененного ряда), легко
вычислить дисперсию s2
для первоначального
ряда:
(19)
Действительно, принимая во внимание свойства 3° и 2° дисперсии, получаем
откуда следует, что
Требования к с и k предъявляют те же, что и в упрощенном способе вычисления средней арифметической.