- •Математическая статистика для психологов
- •Предмет и содержание курса, взаимосвязь курса со смежными дисциплинами, его значимость для профессиональной подготовки выпускников
- •Стохастичность и вероятность Стохастический характер реальности
- •Современное философское понимание вероятности
- •Роль математики в развитии понятия о вероятности
- •Вероятность как мера случайности
- •Предмет теории вероятностей
- •Определения понятия вероятности
- •Случайные события
- •Классическое определение вероятности
- •Геометрическое определение вероятности
- •Статистическое определение вероятности
- •Субъективная вероятность
- •Алгебра случайных событий
- •Аксиомы алгебры случайных событий
- •Отношения между случайными событиями
- •Простейшие свойства вероятности, помогающие их вычислять
- •Условная вероятность, независимые события и формула умножения вероятностей
- •Формула сложения вероятностей
- •Случайные величины Понятие функции в математике
- •Понятие случайной величины
- •Типы случайных величин
- •Закон распределения случайной величины
- •Ряд распределения дискретной случайной величины
- •Функция распределения случайной величины и её свойства
- •Плотность распределения вероятностей случайной величины
- •Математическое ожидание случайной величины и его свойства
- •Математическое ожидание дискретной случайной величины с конечным числом значений
- •Математическое ожидание дискретной случайной величины с бесконечным числом значений
- •Математическое ожидание непрерывной случайной величины
- •Свойства математического ожидания
- •Дисперсия случайной величины и его свойства
- •Свойства дисперсии
- •Другие характеристики центральных тенденций и изменчивости распределений случайных величин
- •Медиана
- •Квантили
- •Характеристики формы распределения случайной величины Понятие моментов случайной величины и z-оценки
- •Коэффициент асимметрии случайной величины
- •Эксцесс случайной величины
- •Совместные распределения случайных величин
- •Ряд распределения двумерной дискретной случайной величины
- •Плотность распределения для двумерной непрерывной случайной величины
- •Зависимые и независимые случайные величины
- •Понятие ковариации двух случайных величин и его свойства
- •Коэффициент корреляции двух случайных величин и его свойства
- •Законы больших чисел
- •Сходимость по вероятности
- •Неравенства Чебышева
- •Теорема Бернулли
- •Центральная предельная теорема
- •Понятие нормального распределения
- •Стандартное нормальное распределение
- •Правило трёх сигм
- •Нормальное распределение в реальном мире
- •Функция Лапласа
- •Вероятность попадания значения нормальной случайной величины в заданный промежуток
- •Вероятность отклонения значения нормальной случайной величины от математического ожидания
- •Прикладная статистика в психологии Происхождение и история статистики
- •Современное понимание статистики
- •Общее представление о прикладной статистике
- •Основные разделы прикладной статистики
- •Прикладная статистика как способ проверки вероятностных моделей
- •Специфика использования прикладной статистики в психологии
- •Стандарты обработки данных, нормативы представления результатов анализа данных в научной психологии
- •Шкалы измерений, связи и зависимости Научное знание и задачи науки
- •Моделирование в науке
- •Признаки и переменные
- •Понятие измерения в современной науке
- •Мера, метрика, показатель
- •Шкалы измерений, типы данных и переменных
- •Графическое представление данных
- •Зависимые и независимые переменные. Связи и зависимости: причинная и функциональная.
- •Понятие анализа данных, его цели и задачи. Связь анализа данных со статистикой
- •Описательная статистика Понятие описательной статистики
- •Ряд распределения
- •Полигон частот. Выборочная функция распределения и гистограмма.
- •Средние характеристики и характеристики рассеяния рядов распределений
- •Аналитическая статистика Понятие аналитической статистики, её составляющие
- •Выборочный метод в прикладной статистике Выборка как модель генеральной совокупности. Цели и задачи выборочного метода.
- •Статистическое понимание случайной выборки
- •Основные этапы формирования выборки
- •Единица отбора выборки
- •Определение объема выборки
- •Типы выборки и методы отбора Многоступенчатая и одноступенчатая выборки
- •Случайные и неслучайные выборки
- •Выборки для психологических исследований
- •Эмпирическая функция распределения и её свойства
- •Статистические оценки параметров генеральной совокупности
- •Параметры генеральной совокупности и выборочные статистики
- •Понятие точечной оценки и её свойства
- •Выборочное среднее как статистическая оценка среднего в генеральной совокупности
- •Статистическая оценка генеральной дисперсии
- •Статистическая оценка вероятности или генеральной доли
- •Понятие интервальной оценки
- •Доверительный интервал и доверительная вероятность
- •Основные задачи интервального оценивания
- •Доверительный интервал для математического ожидания при известном стандартном квадратичном отклонении
- •Доверительный интервал для математического ожидания при неизвестном стандартном квадратичном отклонении
- •Доверительный интервал для генеральной доли
- •Проверка статистических гипотез Понятие статистической проверки гипотез, её цели, задачи и основные понятия
- •Статистический критерий для проверки статистической гипотезы
- •Критическая область критерия: односторонняя и двусторонняя
- •Основной принцип проверки статистической гипотезы
- •Этапы проверки статистических гипотез, минимальный уровень значимости
- •Проверка статистической гипотезы о среднем
- •Проверка статистической гипотезы о равенстве средних
- •Проверка статистической гипотезы о генеральной доле
- •Проверка статистической гипотезы о равенстве долей или вероятностей
- •Программное обеспечение прикладной статистики Информационные технологии расчётов в электронных таблицах (пример - Microsoft Excel)
- •Статистические функции и их использование в Microsoft Excel
- •Построение диаграмм и графиков в Microsoft Excel
- •Информационные технологии статистической обработки данных
Математическое ожидание случайной величины и его свойства
В теории вероятностей математическое ожидание случайной величины понимается как средневзвешенная величина всех возможных значений, которые может принимать эта случайная величина. Математическое ожидание случайной величины X будем обозначать M(X). Это обозначение происходит от названия математического ожидания на английском языке – Mean value (среднее значение). И, действительно, математическое ожидание случайной величины – это её среднее значение.
В зависимости от типа случайной величины вычисление её математического ожидания выполняется по различным формулам, имеющим, тем не менее, общие основания.
Математическое ожидание дискретной случайной величины с конечным числом значений
Для
дискретной случайной величины X с
конечным числом значений её математическое
ожидание:
,
где
– это число значений случайной величины,
– это число значений случайной величины,
– i-тое по номеру значение
случайной величины,
– это вероятность i-того
по номеру значения случайной величины.
Пример. Нефтяная компания ведёт поиск нефти в 4 районах. Вероятность обнаружения нефти в каждом из этих районов одинакова и равна 0,6. 1) Составить ряд распределения числа районов, в которых обнаружена нефть, считая его случайной величиной. 2) Построить диаграмму (многоугольник) ряда распределения, т.е. отобразить его графически. 3) Вычислить математическое ожидание этой случайной величины.
Ряд распределения этой случайной величины:
Число районов с нефтью |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
Вероятности |
0,0256 |
0,1536 |
0,3456 |
0,3456 |
0,1296 |
Если вероятность найти нефть в конкретном районе равна 0,6, то вероятность не найти нефть в этом районе равна 1-0,6=0,4. Тогда, если нефть не нашли ни в одном районе, то это происходит независимо в каждом из них, поэтому общая вероятность не найти нефть в них равна произведению вероятностей 0,4*0,4*0,4*0,4=0,0256.
Если нефть нашли сразу во всех районах, то аналогично эта вероятность равна произведению вероятностей 0,6*0,6*0,6*0,6=0,1296.
Если нефть найдена только в одном первом районе, то во всех остальных её не нашли. Поэтому вероятность такого исхода будет 0,6*0,4*0,4*0,4=0,0384. Но найти нефть могли с такой вероятностью в любом из 4 районов, но только в одном из них, т.е. независимо. Поэтому вероятности нахождения нефти в одном из 4 районов складываются: 0,0384+0,0384+0,0384+0,0384=4*0,0384=0,1536.
Аналогично, если нефть нашли во всех районах, кроме одного, то же самое вычисление нужно делать для произведения 0,6*0,6*0,6*0,4=0,0864, где только одна вероятность 0,4 – нефть не найдена в одном из районов, а в остальных – вероятности 0,6, т.е. там нефть найдена. И таких вариантов снова будет 4, тогда получается общая вероятность нахождения нефти в 3 районах из 4 равна 4*0,0864=0,3456.
Если же нефть была найдена в 2 районах из 4, то для одной такой комбинации событий вероятность будет 0,6*0,6*0,4*0,4=0,0576. Но таких комбинаций по 2 района из 4, в которых найдена нефть, будет 6. Ведь для районов с нефтью на первое место можно поставить 4 района, на второе – 3 оставшихся, получается 12 вариантов. Но порядок выбора этих районов не важен, а мы могли получить при выборе одного набора из двух районов с нефтью сначала первый, потом второй, либо сначала второй, потом первый. Поэтому 12 вариантов с учётом порядка выбора нужно разделить пополам, чтобы получить 6 вариантов без учёта порядка выбора районов с нефтью. В итоге вероятность, что нефть будет найдена в 2 любых районах из 4 равна 6*0,0576=0,3456.
Диаграмма ряда распределения соответствующей случайной величины – числа районов, в которых обнаружена нефть – представлена ниже.
Математическое ожидание этой случайной величины вычисляется по её ряду распределения: M(X)=0*0,0256+1*0,1536+2*0,3456+3*0,3456+4*0,1296=2,4.
