- •Глава 1. Основные понятия теории вероятностей
- •1.1. Элементы комбинаторики
- •Основные правила комбинаторики
- •1.2. Случайные события
- •1.3. Операции над событиями
- •1.4. Классическое, статистическое и геометрическое определения вероятностей
- •Глава 2. Основные теоремы теории вероятностей
- •2.1 Зависимые и независимые события. Теоремы сложения и умножения вероятносте.
- •Глава 3. Повторение испытаний
- •3.1. Формула Бернулли
- •3.2. Наивероятнейшее число наступлений события
- •3.3. Асимптотические формулы. Локальная и интегральная теоремы Лапласа. Формула Пуассона
- •Глава 4. Случайные величины. Законы распределения и числовые характеристики
- •4.1. Понятие случайной величины
- •4.2. Дискретные случайные величины.
- •Cвойства функции распределения
- •4.4. Плотность распределения вероятностей
- •1); 2); 3);
- •4); 5).
- •4.5. Числовые характеристики случайных величин.
- •Пример 4.6.
- •Глава 5. Наиболее распространенные законы распределения случайных величин и их числовые характеристики
- •5.1. Биномиальное распределение
- •Геометрическое и гипергеометрическое распределения
- •5.3. Распределение Пуассона
- •5.4. Равномерное распределение
- •5.5. Показательное распределение
- •5.6. Нормальное распределение
- •Глава 6. Системы случайных величин
- •6.1. Закони распределения систем случайных величин.
- •6.2. Числовые характеристики системы случайных величин
- •Для дискретных систем случайных величин
- •Для непрерывных систем случайных величин
- •6.3 Законы равномерного и нормального распределения систем случайных величин
- •Глава 7. Функции одного и двух случайных аргументов
- •7.1. Функции одного случайного аргумента. Законы распределения. Числовые характеристики
- •7.2 Законы распределения функций двух случайных аргументов. Числовые характеристики
- •7.3. Теоремы о числовых характеристиках и их применение
- •Глава 8. Элементы математической статистики
- •8.1. Вариационный ряд. Представление и первоначальная обработка
- •8.2. Графические характеристики выборки
- •8.3. Точечные характеристики выборки (оценки параметров)
- •8.4. Интервальные оценки параметров
- •8.5. Проверка статистических гипотез
- •8.5.1. Проверка гипотезы о равенстве генеральных средних двух генеральных совокупностей
- •8.5.2. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий двух генеральных совокупностей. Критерий Фишера-Снедекора.
- •8.5.3. Сравнение выборочной средней с гипотетической генеральной средней нормально распределенной совокупности
- •8.5.4. Сравнение исправленной выборочной дисперсии с гипотетической генеральной дисперсией
- •8.5.5 Построение теоретического закона распределения по опытным данным. Проверка гипотезы о законе распределения
- •8.6. Построение теоретической кривой по методу наименьших квадратов
- •Список рекомендованной литературы
- •Продолжение табл. П1
Глава 8. Элементы математической статистики
Установление статистических закономерностей, присущих массовым случайным явлениям, основано на изучении статистических данных – сведений о том, какие значения принял в результате наблюдений интересующий нас признак.
В математической статистике изучаются две основные задачи:
- указать способы сбора и группировки статистических сведений (данных), полученных в результате наблюдений или поставленных экспериментов (здесь не рассматриваются);
- разработать методы анализа статистических данных в зависимости от поставленных целей исследования.
С математической статистикой тесно связаны такие науки как планирование эксперимента, последовательный анализ данных, регрессионный анализ, эконометрика и ряд других. Современную математическую статистику определяют как науку о принятии решений в условиях неопределенности.
Генеральная и выборочная совокупность.
Вся совокупность объектов, изучаемая относительно некоторого количественного признака Х (случайной величины) называется генеральной совокупностью. Количество объектов в ней может быть и не известно.
Любое количество объектов, каким-либо образом отобранных из генеральной совокупности называется выборочной совокупностью или просто выборкой.
Полное количество членов в любой из совокупностей называется ее объемом.
8.1. Вариационный ряд. Представление и первоначальная обработка
Различные значения
признака Х,
обозначаемые
называютсявариантами.
Выборка, упорядоченная по возрастанию
и оформленная в виде таблицы (см. таблицу
1) называетсяпростым
статистическим
рядом. Если
объем выборки значителен, а повторяемость
вариант небольшая, то весь объем выборки
разбивают на части – интервалы. В
результате получается ряд интервалов
– вариационный
ряд (таблица
2). При этом фиксируется только факт
попадания варианты в конкретный интервал.
Количество интервалов m
рекомендуется выбирать в соответствии
с формулой Стерджеса:
,
а ширину интервала
-
,
где
-
разность между наибольшей и наименьшей
вариантами, аn
– объем
выборки.
Пример 8,1. Изучается выработка на одного рабочего предприятия в текущем году, взятая в процентах по отношению к прошлому году. Пусть из генеральной совокупности (общего числа сотрудников) сделана выборка объемом n=100. Получены следующие данные:
X={101, 98, 110, 111, 100, 97, 102, 89, 94, 101, 113, 95, 90, 92, 89, 102, 100, 93, 116, 96, 106, 105, 98, 101, 112, 97, 101, 104, 97, 100, 100,112, 103, 109, 94, 94, 94, 101, 96, 100, 97, 102, 89, 100,112, 102, 100, 94, 104, 99, 110, 111, 101, 100, 101, 103, 99, 94, 101, 98, 111, 111, 102, 101, 111, 96, 103, 104, 97, 99, 100, 100,112, 103, 109, 94, 113, 96, 106, 105, 98, 101, 111, 97, 101, 106, 97, 100, 107,112, 113, 96, 106, 105, 98, 101, 112, 97, 101, 104,}.
Требуется построить статистические ряды.
Расположим признак в порядке возрастания вариант.
X={89, 89, 89, 90, 92, 93, 94, 94, 94,94, 94, 94, 94, 95, 96, 96, 96, 96, 96, 97, 97, 97, 97, 97, 97, 97, 97, 98, 98, 98, 98, 98, 99, 99, 99, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 101, 101, 101, 101, 101, 101, 101 101, 101, 101, 101, 101, 101, 102, 102, 102, 102, 102, 103, 103, 103, 103, 104, 104, 104, 104, 105, 105, 105, 106, 106, 106, 106, 107, 109, 109, 110, 110, 111, 111, 111, 111, 111, 111, 112, 112, 112, 112, 112, 112, 113, 113, 113, 116}.
Подсчитаем количество повторяющихся вариант и построим простой статистический ряд в виде таблицы 1:
Таблица 1.
|
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
16 |
17 |
18 |
19 |
|
|
89 |
90 |
92 |
93 |
94 |
95 |
96 |
97 |
98 |
99 |
100 |
101 |
102 |
103 |
104 |
105 |
106 |
107 |
109 |
|
|
3 |
1 |
1 |
1 |
7 |
1 |
5 |
8 |
5 |
3 |
11 |
13 |
5 |
4 |
4 |
3 |
4 |
1 |
2 |
|
i |
20 |
21 |
22 |
23 |
24 |
|
|
110 |
111 |
112 |
113 |
116 |
|
|
2 |
6 |
6 |
3 |
1 |
Здесь
-
количество появлений значения признака
(варианты)
в выборке. Очевидно,
что
.
Учитывая, что в большинстве случаев каждое значение варианты встречается редко, 1–3 раза, перейдем к вариационному интервальному ряду.
![]()
;
примем:
(%).
За начало первого
интервала рекомендуется брать величину
В данном случае
.
Сгруппированный вариационный ряд
представляется в виде таблицы 2:
Таблица 2.
-
i
1
2
3
4
5
6
7
8

87–91
91 – 95
95 – 99
99– 103
103–107
107–111
111-115
115-119

4
10
16
33
16
5
15
1

0,04
0,1
0,16
0,33
0,16
0,05
0,15
0,01
Числа
,
показывающие, сколько раз встретиласьi-тая
варианта, называются частотами,
а отношения их к общему числу вариант
–
частностями илиотносительными
частотами.
