- •Математическая статистика
- •Содержание
- •1. Общие методические рекомендации по самостоятельному изучению темы
- •2. Методические указания по изучению теоретического материала Содержательный модуль 1. Случайные процессы
- •Тема 1. Элементы теории случайных процессов и теории массового обслуживания
- •Содержательный модуль 2. Элементы математической статистики
- •Тема 2. Первичная обработка статистических данных
- •Тема 3. Статистическое и интервальное оценивание параметров распределения
- •Содержательный модуль 3. Статистическая проверка статистических гипотез
- •Тема 4. Проверка статистических гипотез
- •Содержательный модуль 3. Элементы теории корреляции
- •Тема 5. Элементы теории регрессии
- •Тема 6. Элементы дисперсионного анализа
- •Тема 7. Элементы теории корреляции
- •3. Методические указания к выполнению индивидуального задания
- •§ 1. Выборочный метод
- •1.1. Статистическое распределение выборки
- •1.2. Эмпирическая функция распределения
- •1.3. Полигон и гистограмма
- •1.3.1. Дискретное распределение признака
- •1.3.2. Непрерывное распределение признака
- •§ 2. Статистические оценки параметров распределения
- •2.1. Точечные оценки
- •2.2. Интервальные оценки
- •§ 3. Методы расчета сводных характеристик выборки
- •3.1. Метод произведений вычисления выборочной средней и дисперсии
- •3.1.1. Равноотстоящие варианты
- •3.1.2. Неравноотстоящие варианты
- •3.2. Асимметрия и эксцесс эмпирического распределения
- •§ 4. Проверки статистических гипотез о законе распределения
- •4.1. Применение критерия Пирсона к проверке гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности
- •Применение критерия Колмогорова к проверке гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности
- •4.3. Критерий в.И. Романовского
- •4.4. Критерий б.С. Ястремского
- •§ 5. Регрессионный анализ
- •5.1. Линейная корреляция
- •5.2.Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции
- •§ 6. Криволинейная корреляция
- •§ 7. Индивидуальные задания
- •Содержание заданий
- •. Варианты заданий
- •7.3 Значения случайных величин
- •4. Вопросы для подготовки к экзамену
- •Список рекомендованных источников Основные
- •Вспомогательные
- •Методическое обеспечение
- •Информационные ресурсы
3.1.2. Неравноотстоящие варианты
Если первоначальные варранты не являются равноотстоящими, то интервал, в котором заключены все варианты выборки, делят на несколько равных, длины , частичных интервалов (каждый частичный интервал должен содержать не менее 8-10 вариант). Затем находят середины частичных интервалов, которые образуют последовательность равноотстоящих вариант. В качестве частоты каждой середины интервала принимают сумму частот вариант, которые попали в соответствующий частичный интервал.
При
вычислении выборочной дисперсии для
уменьшения ошибки, вызванной группировкой
(особенно при малом числе интервалов),
делают поправку Шепарда, а именно
вычитают из вычисленной дисперсии одну
двенадцатую квадрата длины частичного
интервала. Таким образом, с учетом
поправки Шепарда дисперсия вычисляется
по формуле
3.2. Асимметрия и эксцесс эмпирического распределения
Асимметрия и эксцесс эмпирического распределения определяется соответственно равенствами:
здесь
-
выборочное среднее квадратическое
отклонение;
и
- центральные эмпирические моменты
третьего и четвертого порядков:
Эти моменты в случае равноотстоящих вариант с шагом (шаг равен разности между любыми двумя соседними вариантами) удобно вычислять по формулам
где
- условные моменты
-
го порядка;
-
условные варианты.
Здесь
-
первоначальные варианты,
–
ложный ноль, т.е. варианта,
имеющая наибольшую частоту (либо любая
варианта, расположенная примерно в
середине вариационного ряда).
Итак, для отыскания асимметрии и эксцесса необходимо вычислить условные моменты, что можно сделать методом произведений.
Пример 3.2. Найти методом произведений асимметрию и эксцесс по заданному распределению выборки объема :
варианта 12 14 16 18 20 22
частота 5 15 50 16 10 4
Решение. Воспользуемся методом произведений. Составим расчетную таблицу 2. В §1 этой части при решении примета уже было указано, как заполняются столбцы 1-5 расчетной таблицы, поэтому ограничимся краткими пояснениями.
Для заполнения столбца 6 удобно перемножить числа каждой строки столбцов 3 и 5.
Для заполнения столбца 7 удобно перемножать числа каждой строки столбцов 3 и 6.
Столбец 8 служит для контроля вычислений с помощью тождества
Таблица 3.2
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
|
|
|
|
|
|
|
12 |
5 |
-2 |
-10 |
20 |
-40 |
80 |
5 |
14 |
15 |
-1 |
-15 |
15 |
-15 |
15 |
- |
16 |
50 |
0 |
-25 |
- |
-55 |
- |
50 |
18 |
16 |
1 |
16 |
16 |
16 |
16 |
256 |
20 |
10 |
2 |
20 |
40 |
80 |
160 |
810 |
22 |
4 |
3 |
12 |
36 |
108 |
324 |
1024 |
|
|
|
48 |
|
204 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Контроль:
,
Совпадение контрольных сумм свидетельствует о правильности вычислений.
Найдем
условные моменты третьего и четвертого
порядков (условные моменты первого и
второго порядков вычислены в примере
3.1:
):
Найдем центральные эмпирические моменты третьего и четвертого порядков:
Подставляя
,
получим
Найдем
искомые асимметрию и эксцесс, учитывая,
что
(см. пример 3.1):
