
- •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
Іріктеме ортасы мен дисперсиясын көбейту әдісімен есептеу
Көбейту
әдісі вариациялық қатардың бірдей
қашықтықта орналасқан варианталардың
әртүрлі ретті шартты моменттерін
есептеудің қолайлы әдісін береді. Ал
одан кейін бізге керекті бастапқы және
орталық эмпирикалық моменттерді табамыз.
Одан кейін жоғарыдағы формулалар арқылы
мен
-ны табамыз. Ол үшін төмендегідей есептеу
кестесін пайдаланамыз, ол былай
толтырылады.
1-ші бағанға іріктеме вариантасын өспелі түрде жазамыз.
2-ші бағанға варианта жиілігін жазамыз, ең төменге олардың қосындысын (п-ді) жазамыз.
3-ші бағанға шартты варианта -ді жазамыз. Жалған нөль С үшін ең жиілігі үлкен вариантаны аламыз, ал көрші екі вариантаның айырмасы.
Жиілікті шарты вариантаға көбейтіп оның көбейтіндісі
-ді 4-ші бағанға жазамыз, барлық алынған сандарды қосып, оның қосындысы
-ді төменгі торға жазамыз.
-ті 5-ші бағанға жазамыз.
төменге жазамыз.
6-шы бағанға жазамыз.
төменге жазамыз.
Есептеу кестесін толтырып болған соң, есептеудің дұрыстығын тексереміз. Оны мына формула бойынша
тексереміз.
Одан
кейін
шартты моменттерді табамыз. Одан кейін
, табамыз.
Алғашқы берілген варианталарды бірдей қашықтықты варианталарға келтіру
Практикада бақылау нәтижелері бірдей қашықтықты варианталар бола бермейді. Ондай варианталарды бірдей қашықтықты варианталарға келтіреміз. Ол үшін алғашқы варианталарды бірнеше тең интервалдарға бөлеміз. Сонан соң сол аралықтардың ортасын аламыз. Олар бірдей қашықтықты варианталар жасайды. Сол аралықтағы варианталар жиілігін сол варианта жиілігі етіп аламыз.
Мысал.
Көлемі
болатын іріктеме былай берілген.
|
|
|
|
|
|
1,00 |
1 |
1,19 |
2 |
1,37 |
6 |
1,03 |
3 |
1,20 |
4 |
1,38 |
2 |
1,05 |
6 |
1,23 |
4 |
1,39 |
1 |
1,06 |
4 |
1,25 |
8 |
1,40 |
2 |
1,08 |
2 |
1,26 |
4 |
1,44 |
3 |
1,10 |
4 |
1,29 |
4 |
1,45 |
3 |
1,12 |
3 |
1,30 |
6 |
1,46 |
2 |
1,15 |
6 |
1,32 |
4 |
1,49 |
4 |
1,16 |
5 |
1,33 |
5 |
1,50 |
2 |
Бірдей қашықтықта орналасқан варианталарды құрыңдар
Іріктеме
ортасы мен дисперсиясын табыңдар
.
Сол сияқты бірдей қашықтықты вариантаның
іріктеме ортасмы мен дисперсиясын
-сын
табыңдар.
Шешуі:
1,00-1,50 интервалын 5 интервалға бөлейік.
1,00-1,10; 1,10-1,20; 1,20-1,30; 1,30-1,40; 1,40-1,50. Сонда
болады. Енді
варианталар жиілігін аламыз.
сонда
|
1,05 |
1,15 |
1,20 |
1,35 |
1,45 |
|
18 |
20 |
25 |
22 |
15 |
Енді
-ті
табамыз.
Жауабы:
Жоғарыда көргеніміздей, алғашқы вариантаны бірдей қашықтықты варианталармен ауыстыру көп қателікке келтірмейді, әрі есептеу жұмысы біртадлай жеңілденді. Топтаған кезде таңдама дисперсиясын есептеуде кететін қателікті азайту үшін «Шеппард түзетуін» жасайды.
Сонда
.