
- •Оглавление
- •1. Выбор на основе классического определения вероятности
- •1. Основы выбора на базе классического определения вероятности
- •1.2. Решение типового задания по теме «Выбор на основе классического определения вероятности» 解题方法
- •1.3. Задания по теме «Выбор на основе классического определения вероятности» 习题
- •Сумма и произведение событий
- •2.1. Основы алгебры событий 基本事件代数
- •2.2. Решение типового задания по теме «Сумма и произведение событий» 例题解答
- •2.3. Задания по теме «Сумма и произведение событий»习题
- •Формула полной вероятности и формула байеса
- •3.1. Основы экспертного оценивания 基本评估
- •Пример решения типового задания по теме «Формула полной вероятности и формула Байеса»例题解答
- •3.3. Задания по теме «Формула полной вероятности и формула Байеса» 习题
- •Ряд распределения дискретной случайной величины
- •4.1. Основы теории дискретных случайных величин
- •4.2. Пример решения типовых заданий по теме «Ряд распределения дискретной случайной величины» 例题详解
- •4.3. Задания по теме «Ряд распределения дискретной случайной величины»习题
- •Числовые характеристики дискретной случайной величины
- •5.1. Основы теории числовых характеристик дискретной случайной величины 随机变量数字特征基本理论
- •5.2. Пример решения типового задания по теме «Числовые характеристики дискретной случайной величины»
- •5.3. Задания по теме «Числовые характеристики дискретной случайной величины»习题
- •Варианты задания
- •Биномиальное распределение 二项分布、伯努利实验 (схема бернулли)
- •6.1. Основы теории биномиального распределения 二项分布基本理论
- •6.2. Пример решения типового задания по теме «Биномиальное распределение»例题详解
- •6.3. Задания по теме «Биномиальное распределение» 习题
- •7. Распределение пуассона (закон редких событий)泊松分布
- •7.1. Основы теории распределения Пуассона
- •7.2. Пример решения типового задания по теме «Распределение Пуассона»例题详解
- •7.3. Задания по теме «Распределение Пуассона» 习题
- •8. Равномерное распределение
- •8.1. Основы теории равномерного распределения均匀分布的基础理论
- •8.2. Пример решения типового задания по теме «Равномерное распределение» 例题详解
- •8.3. Задания по теме «Равномерное распределение» 习题
- •Варианты задания
- •9. Локальная и интегральная теоремы лапласа
- •9.1. Основы применения теорем Лапласа для приближенного вычисления вероятностей событий при независимых испытаниях独立实验中使用拉普拉斯定理计算事件概率
- •9.2. Пример решения типового задания по теме «Локальная и интегральная теоремы Лапласа» 例题详解
- •9.3. Задания по теме «Локальная и интегральные теоремы Лапласа»
- •10. Вариационный и статистический ряды
- •10.1. Основы выборочного метода 基本样本方法
- •10.2. Пример решения типового задания по теме «Вариационный и статистический ряды» 例题详解
- •10.3. Задания по теме «Вариационный и статистический ряды»习题
- •Варианты задания
- •11. Группированный статистический ряд
- •11.1. Основы группировки статистических данных
- •11.2. Пример решения типового задания по теме «Группированный статистический ряд»
- •11.3. Задания по теме «Группированный статистический ряд»
- •Варианты задания
- •12. Точечные оценки выборочных числовых характеристик 点估计
- •12.1. Основы точечного оценивания
- •12.2. Пример решения типового задания по теме «Точечные оценки выборочных числовых характеристик»
- •12.3. Задания по теме «Точечные оценки выборочных числовых характеристик»
- •Варианты задания
- •13. Точность и надежность оценки вероятности 估计概率的准确性与可靠性 (формула муавра-лапласа)
- •13.1. Основы интервального оценивания вероятности 区间估计
- •13.2. Пример решения типового задания по теме «Точность и надежность оценки вероятности»
- •13.3. Задания по теме «Точность и надежность оценки вероятности» 习题
- •14. Проверка гипотез методом доверительных интервалов
- •14.1. Основы проверки гипотез методом доверительных интервалов
- •14.2. Пример решения типового задания по теме «Проверка гипотез методом доверительных интервалов»例题详解
- •14.3. Задания по теме «Проверка гипотез методом доверительных интервалов»习题
- •15. Критерий пирсона
- •15.1. Основы проверки гипотезы о нормальном распределении
- •15.2. Пример решения типового задания по теме «Критерий Пирсона»
- •15.3. Задания по теме «Критерий Пирсона»
- •Варианты задания
- •16. Корреляционный анализ 相关分析
- •16.1. Основы корреляционного анализа
- •Степени корреляции
- •16.2. Пример решения типового задания по теме «Корреляционный анализ»
- •16.3. Задания по теме «Корреляционный анализ»
- •Варианты задания
- •17. Корреляционный анализ при дихотомическОм оценивании
- •17.1. Основы применения корреляционного анализа при дихотомическом оценивании
- •Степени тесноты связи при дихотомическом оценивании
- •17.2. Пример решения типового задания по теме «Корреляционный анализ при дихотомическом оценивании»
- •17.3. Задания по теме «Корреляционный анализ при дихотомическом оценивании»
- •Варианты задания
- •18. Регрессионный анализ 回归分析
- •18.1. Основы регрессионного анализа
- •18.2. Пример решения типового задания по теме «Регрессионный анализ»
- •18.3. Задания по теме «Регрессионный анализ»
- •Варианты задания
- •Приложения
- •Функция гаусса
- •Функция лапласа
- •Распределение χ2
16.3. Задания по теме «Корреляционный анализ»
Текст задания. Найти выборочный коэффициент корреляции по двумерной выборке и сделать вывод о наличии корреляционной связи между Х и У и ее степени.
Таблица 16.2
Варианты задания
16.1. |
16.2. |
|||||||||||
Х |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
Х |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
У |
0 |
2 |
4 |
5 |
7 |
У |
13 |
10 |
10 |
2 |
1 |
|
16.3. |
16.4. |
|||||||||||
Х |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
Х |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
У |
3 |
5 |
5 |
8 |
10 |
У |
7 |
7 |
2 |
2 |
1 |
|
16.5. |
16.6. |
|||||||||||
Х |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
Х |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
У |
5 |
4 |
5 |
4 |
5 |
У |
0 |
2 |
3 |
2 |
1 |
|
16.7. |
16.8. |
|||||||||||
Х |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
Х |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
У |
0 |
2 |
4 |
6 |
6 |
У |
13 |
10 |
6 |
6 |
2 |
|
16.9. |
16.10. |
|||||||||||
Х |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
Х |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
У |
1 |
4 |
6 |
8 |
12 |
У |
4 |
3 |
3 |
1 |
0 |
17. Корреляционный анализ при дихотомическОм оценивании
二分估计法的相关分析
17.1. Основы применения корреляционного анализа при дихотомическом оценивании
Часто при проведении анкетирования или тестирования рассматриваются только два значения переменной, например «0» и «1» («нет» или «да»). Возникает ситуация т.н. «дихотомического оценивания». Пусть группа вопросов анкеты посвящена исследованию одного признака. Задачей корреляционного анализа в этом случае может быть оценка тесноты связи между вопросами анкеты, принадлежащими данной группе, а целью – оценка качества самой анкеты в отношении исследования рассматриваемого признака.
В простейшем учебном варианте дихотомического оценивания изучают тесноту связи только двух вопросов. В качестве переменных рассматривают ответы на вопросы анкеты Х и У со значениями «0» и «1». Эти ответы были даны группой респондентов или тестируемых. Исходной в таком случае является матрица корреляции
У Х |
0 |
1 |
0 |
|
|
1 |
|
|
Здесь – процентная доля респондентов, ответивших «0» на оба вопроса, – процентная доля респондентов, ответивших «0» на вопрос Х и «1» на вопрос У и т.д. Выполняется условие нормировки
.
(17.1)
Построим ряды распределения случайных величин Х и У по отдельности. Для этого складываем элементы корреляционной матрицы по столбцам и по строкам:
|
0 |
1 |
|
|
0 |
1 |
Р |
|
|
|
Р |
|
|
,
,
,
(17.2)
Находим параметры, аналогичные определенным формулами (16.1) – (16.8). Математические ожидания вычисляются по формулам (5.2)
;
(17.3)
.
(17.4)
Дисперсии вычисляются по формуле (5.3)
;
(17.5)
.
(17.6)
Средне квадратические отклонения вычисляются по формулам (5.4)
,
.
(17.7)
Ковариация вычисляется по формуле
.
(17.8)
Коэффициент корреляции вычисляется по формуле
.
(17.9)
При дихотомическом оценивании принимается обычно градация степеней корреляции, отличная от приведенной в разд. 16 (табл. 17.1).
Таблица 17.1.