
- •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
15 Дәріс. Корреляциялық және регрессиялық талдау элементтері. Сызықтық және сызықтық емес корреляциялық регрессия теңдеуі Эмпирикалық және теориялық жиілік Дискретті үлестіру
Дискретті үлестіру
Эмпирикалық үлестірудің қалыпты ауытқуын бағалау. Ассиметрия және эксцесс.
Үлестіру
заңы белгісіз,
Х
дискретті кездейсоқ шаманы қарастырайық.
Айталық, п
сынпау жүргізгенде кездейсоқ шама Х
мәнін
рет,
мәнін
рет,...,
мәнін
рет алсын, әрі
болсын.
Эмпирикалық жиілік деп нақты бақыланатын жиілік -ді айтады.
Қарастырып отырған Х шама белгілі бір заңмен үлестірілген деп жорамалдайтын негіз бар болсын.
Сол жорамалдау берілген бақылаумен үйлесетінін тексеру үшін, бақыланатын мәндердің жиілігін есептейміз, яғни Х шаманың әрбір қабылдайтын мәндерін теориялық түрде қанша реттен қабылдайтынын есептейміз, егер ол болжам отырған заңмен үлестірілсе.
Нақтылы
бақыланатын эмпирикалық жиіліктен
өзгеше, теориялық есептеу арқылы
табылатын
жиілігін теңестіретін (теориялық) жиілік
деп атаймыз.
Теңестіретін
жиілікті
теңдігінен табамыз, мұндағы
-сынау саны,
- Х
болжағандай
үлестірілді дегендегі
мәнін бақылау ықтималдығы.
Мысал.
Эксперимент қорытындысында
сынау жүргізгенде төмендегідей
эмпирикалық үлестіру тіркелген.
Бақылау Мәндері |
|
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
Эмпирикалық жиілік |
|
120 |
167 |
130 |
69 |
27 |
5 |
1 |
1 |
Егер кездейсоқ шама Х Пуассон заңымен үлестірілген деп жорып, теңестіруші (теориялық) жиілік -ті табайық.
Шешуі:
Пуассон үлестіруіндегі параметр
,
сол үлестірудің математикалық күтіміне
тең. Математикалық күтімді іріктеме
ортасы арқылы бағалайды, олай болса
-ны да таңдама ортасы
арқылы бағалаймыз. Іріктеме ортасы
1,5-ке тең екенін берілгені бойынша оңай
табуға болады. Олай болса,
деп алуға болады.
Сонымен Пуассон формуласы
төмендегідей
болады.
;
Осы
формуланы қолданып,
ықтималдығын табамыз.
Егер
болса:
Теориялық (теңестіруші жиілікті) табайық. (1-ге дейін жуықтап)
Бақылау Мәндері |
|
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
Эмпирикалық жиілік |
|
120 |
167 |
130 |
69 |
27 |
5 |
1 |
1 |
Теориялық жиілік |
|
116 |
174 |
131 |
65 |
25 |
7 |
2 |
0 |
Эмпирикалық жиілік пен теориялық жиілік арасындағы аз ғана салыстырмалы айырмашылық, қарастырылған үлестіру Пуассон заңына бағынатындығы деген жорамалдың шындыққа жуық екенін дәлелдейді.
Енді
таңдама дисперсиясын осы үлестіру
бойынша есептесек оның да таңдама
ортасына тең екенін, яғни 1,5-ке тең екенін
көреміз. Бұл біздің жасаған жорамалымыздың
дұрыс екенінің тағы бір дәлелдеуі
болады, өйткені Пуассон үлестіруінде
.