
- •Пәндердің оқу-әдістемелік кешені «Ықтималдықтар теориясы және математикалық статистика»
- •5В070300 «Ақпараттық жүйелер» мамандығы үшін
- •Мазмұны
- •2 Дәріс оқулар
- •1 Комплексті шарт, сынау, оқиға, жағдайлар
- •2. Оқиғалар классификациясы
- •2 Дәріс. Кездейсоқ оқиғалар. Ықтималдықтың классикалық анықтамасы.
- •2 Ықтималдықтарды тікелей есептеуге мысалдар
- •Қосу теоремасы
- •Қосудың кеңейтілген теоремасы
- •3 Дәріс. Қосу және көбейту теоремалары.
- •1 Тәуелсіз және тәуелді оқиғалар.
- •3 Ықтималдықтарды көбейту теоремасы
- •4 Дәріс . Ең болмағанда бір оқиғаның пайда болуының ықтималдығы
- •2. Ықтималдықтың толық (орта) формуласы
- •Байес формуласы
- •5 Дәріс. Толық ықтималдық формуласы. Байес формуласы
- •Сынауды қайталау
- •-Нің жуық формуласы
- •Муавр-Лапластың интегралдық теоремасы
- •6 Дәріс. Бернулли, Лаплас және Пуассон формулары
- •7 Дәріс . Дискретті кездйсоқ шама және олардың сипаттамалары
- •Бернулли формуласындағы үлкен сандар заңы
- •Пуассонның шектік теоремасы
- •8 Дәріс. Дискретті кездейсоқ шамалардың кейбір үлістірімі Дискретті кездейсоқ шамалардың үлестіру заңдары
- •9 Дәріс. Үзіліссіз кездейсоқ шамалар және олрадың сипаттамалары.
- •Кездейсоқ шаманың үлестіру функциясы және үлестіру тығыздығы
- •Үлестіру функциясының қасиеттері
- •Ықтималдықтар үлестіруінің тығыздығы
- •10 Дәріс.Үзіліссіз кездейсоқ шамалардың кейбір заңдары Кездейсоқ шама функциясы, кездейсоқ шамаларға қолданылатын операциялар
- •11 Дәріс .Үлкен сандар заңдылығы
- •Кездейсоқ шамалардың сандық сипаттамалары
- •Математикалық күтім (орта)
- •Математикалық күтімнің қасиеттері
- •Дисперсия
- •Дисперсияның қасиеттері
- •12 Дәріс .Математикалық статистиканың элементтері Математикалық статистика
- •Вариациялық қатар
- •Эмпирикалық үлестіру функциясы
- •Вариациалық қатардларды графиктік кескіндеу
- •Үлестіру сипаттамалары
- •Арифметикалық орта
- •Құрылымдық орталар
- •Медиана
- •Квартильдер
- •13 Дәріс .Статистикалық болжамдарды тексеру
- •Ауытқу өлшеуіштері
- •Вариация құлашы
- •Сызықтық ауытқу
- •Вариация коэффициенті
- •Дисперсия және квадраттық ауытқу
- •Эмпирикалық моменттер
- •Бас жиын үлестіруі параметрлерін бағалау Белгісіз параметрлерді бағалау әдістері
- •Нормаль үлестірілген кездейсоқ шаманың математикалық күтімі үшін белгілі жағдайдағы сенімділік интервалы
- •14 Дәріс .Дисперсиялық талдау элементтері Іріктеменің негізгі сипаттамаларын есептеу әдістері.
- •Шартты варианта
- •Іріктеме ортасы мен дисперсиясын көбейту әдісімен есептеу
- •Алғашқы берілген варианталарды бірдей қашықтықты варианталарға келтіру
- •15 Дәріс. Корреляциялық және регрессиялық талдау элементтері. Сызықтық және сызықтық емес корреляциялық регрессия теңдеуі Эмпирикалық және теориялық жиілік Дискретті үлестіру
- •Эмпирикалық үлестірудің қалыпты ауытқуын бағалау. Ассиметрия және эксцесс.
- •3 Практикалық сабақтар
- •2. Математикалық күтім, дисперсия және орта квадраттық ауытқу
- •Мысал-17. Iрiктеудi статистикалық үлестiрiлу мынандай болады:
- •Студенттің өздік жумысы
- •Бақылау есептер
- •Тестік сұрақтар
Эмпирикалық моменттер
Практикада бастапқы төрт моментті қарастырады. Қалған тұрақты А-ға қатысты ретті момент
формуласымен
өрнектеледі.
болса, бастапқы момент
- ты аламыз, Ал
болса, центрлік момент
- ты аламыз. Олай болса, бастапқы моменттер:
бұдан
болғанда
Центрлік моменттер
бұдан болғанда
Центрлік моменттерді бастапқы моменттер арқылы есептеуге болады.
Алғашқы төрт ретті бастапқы моменттерді есептеуге мына кестені пайдаланамыз
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
... |
... |
... |
... |
... |
... |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Алғашқы төрт ретті центрлік моменттерді есептеуге мына кестені пайдаланамыз
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Бас жиын үлестіруі параметрлерін бағалау Белгісіз параметрлерді бағалау әдістері
Математикалық статистикада белгісіз параметрлерді бағалау үшін әр түрлі әдістерді пайдаланады, мысалға, байестік әдіс, ең аз квадраттар әдісі, моменттер әдісі, Фишер ұсынған шындыққа максимал ұқсастық принципі т.т. Қазіргі уақытта соңғы әдіске көбірек назар аударып жүр. Ол әдіс арқылы тиімді және қисынды бағалар алады.
Белгісіз
параметр
-ның
бір ғана
санымен бағалануының мынадай бір үлкен
кемістігі бар: бірнеше параметрлер
бойынша қисынды, ығыспаған және тиімді
баға талаптарына жауап бере отырып, бұл
бағалау бізге бас жиынның параметріне
жуықтау дәлдігі мен сенімділігі туралы
мәлімет бермейді. Бұл кемістік бақылаулар
саны аз болған сайын көзге түсерліктей
байқала береді. Сондықтан мұндай кемістік
болмау үшін бағалаудың сенімділік
интервалы ұғымын енгізеді.
Сенімділік
интервалын анықтау үшін әрқайсысы
бақылаудан алынған
аргументтерінің функциясы болатын
кездейсоқ шамаларын табу керек және
бұлардан жасалған
аралығы Р-дан
кем емес ықтималдықпен
параметрі мәнін қамтуы қажет. Былайша
айтқанда, бұл жерде Р
ықтималдықпен
теңсіздігі орындалады. Мұндағы
- сенімділік интервалының төменгі
шекарасы, ал
- жоғарғы шекарасы ролін атқарады. Алдағы
уақытта Р
ықтималдығын сенімділік немесе сенімді
ықтималдық деп айтатын боламыз. Бұл
жерде сенімділік интервалын максимум
ұзындығы
маңызды роль атқарады. Мұның жартысы
бағалауымыздың дәлдігін сипаттайды.
Өйткені интервал ұзындығы қаншалықты
кіші болған сайын, яғни
кіші болған сайын, параметр
-ның
бағалануы дәлдене түседі. Айталық,
болсын.
теңсіздігінен
немесе
теңсіздігі шығады.
Сонда
.
Бұл
теңдікті былай ұғу керек:
интервалының белгісіз параметрдің
мәнін қамту ықтималдығы
-ға
тең. Бұл интервал сенімділік интервалы
деп аталады.