
- •С.Н.Дементьев, а.М.Слиденко, с.О.Стрыгина
- •Воронеж
- •Дементьев с.Н.
- •Часть I. Теория вероятностей Введение
- •Основные понятия
- •Классическое определение вероятности
- •Основные понятия комбинаторики
- •Геометрическое определение вероятности
- •Статистическое определение вероятности
- •Примеры решения индивидуальных заданий
- •Основные понятия
- •Примеры решения индивидуальных заданий
- •Основные понятия
- •Основные понятия
- •Формула Бернулли
- •Формула Пуассона
- •Локальная формула Лапласа
- •Интегральная формула Лапласа
- •Основные понятия
- •Основные понятия Равномерное распределение
- •Показательное (экспоненциальное) распределение
- •Примеры решения индивидуальных заданий
- •Основные понятия
- •Пример решения индивидуального задания
- •Основные понятия
- •Распределение Стьюдента ( распределение)
- •Распределение Фишера ( -распределение)
- •Примеры решения индивидуальных заданий
- •Основные понятия
- •Часть II. Математическая статистика Введение
- •Основные понятия Методика рациональной организации выборки большого объема
- •Нахождение точечных и интервальных статистических оценок неизвестных числовых характеристик теоретических распределений
- •Основные понятия
- •Проверка гипотезы о равенстве дисперсий двух нормально распределенных генеральных совокупностей
- •Проверка гипотезы о равенстве средних
- •Дисперсии которых неизвестны и одинаковы
- •Проверка гипотезы о нормальном распределении случайной величины с помощью критерия Пирсона
- •«Проверка статистических гипотез»
- •«Проверка статистических гипотез»
- •Основные понятия
- •«Однофакторный дисперсионный анализ»
- •«Однофакторный дисперсионный анализ»
- •Основные понятия
- •Проверка качества модели регрессии с помощью коэффициента детерминации
- •Проверка значимости регрессии по критерию Фишера
- •Построение доверительных интервалов для генеральных параметров регрессии
- •Построение доверительного интервала для прогноза индивидуального значения отклика
- •«Корреляционный и регрессионный анализ»
- •«Корреляционный и регрессионный анализ»
- •Часть III. Примеры лабораторных работ по математической статистике в системе mathcad Темы лабораторных работ и их основные цели
- •Лабораторная работа №1 (листинги 1-5) Распределения, связанные с нормальным законом распределения
- •Лабораторная работа №2 (листинги 6-8) Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло)
- •Лабораторная работа №3 (листинги 9-15) Описательные статистики
- •Лабораторная работа №4 (листинги 16-18) Проверка гипотезы о нормальном распределении
- •Лабораторная работа №5 (листинги 19-24) Примеры проверки статистических гипотез
- •Лабораторная работа №6 (листинги 25-27) Однофакторный дисперсионный анализ
- •Лабораторная работа №7 (листинги 28-31) Корреляция и регрессия
- •Продолжение приложения 2
- •Приложение 4
- •Критические точки распределения Фишера
- •Критические точки распределения Фишера
- •Примеры тестовых вопросов по теории вероятностей и математической статистике
- •394087, Воронеж, ул. Мичурина, 1
Основные понятия
В математической статистике важную роль играют некоторые законы распределения случайных величин, являющихся функциями независимых нормальных случайных величин. К ним относятся распределения хи-квадрат, Стьюдента и Фишера.
Распределение
хи-квадрат
(
-распределение)
Пусть
независимые нормально распределенные
стандартные случайные величины
Тогда распределение случайной величины
называется
распределением хи-квадрат с
степенями свободы
.
Распределение Стьюдента ( распределение)
Пусть
независимые нормально распределенные
стандартные случайные величины:
Тогда случайная величина
имеет
по определению распределение
Стьюдента
(или
распределение)
с
степенями свободы
.
Распределение Фишера ( -распределение)
Пусть
независимые нормальные случайные
величины, причем
Тогда по определению случайная величина
имеет
распределение Фишера (или
распределение)
со степенями свободы
.
На рис. 8.18.3 изображены графики плотностей вероятности рассматриваемых распределений.
Рис.
8.1. Кривая распределения
при
n = 6 (1), n = 12 (2), n = 22 (3) и n = 32 (4)
Рис. 8.2. Кривая распределения Стьюдента при
n = 1 (1) и n = 30 (2)
Рис.
8.3. Кривая распределения Фишера при
(1);
(2);
(3)
З а м е ч а н и я.
1.Можно показать, что каждое из рассмотренных выше распределений при неограниченном увеличении числа степеней свободы стремится к нормальному. Это достаточно хорошо прослеживается на рис. 7.17.3.
2.Критические точки рассматриваемых распределений можно найти в таблицах приложений 35.
ИНДИВИДУАЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ К ТЕМЕ 8
Задача 8.1. Исходя из того, что
являются
независимыми случайными величинами,
привести примеры случайных величин
Вариант |
k |
m |
p |
q |
130 |
Значения параметров назначьте сами |
Примеры решения индивидуальных заданий
Пример 8.1. Заданы независимые случайные величины
Составить
случайную величину, имеющую распределение
.
Решение.
Рассмотрим случайные величины
,
Они независимы, имеют нормальные
распределения. Найдем параметры этих
распределений:
Отсюда
и, следовательно,
,
т.е. имеет распределение хи-квадрат с тремя степенями свободы.
Пример 8.2. Заданы независимые случайные величины
Составить
случайную величину, имеющую распределение
Стьюдента с тремя степенями свободы
(
).
Решение. Случайные величины
имеют
стандартные нормальные распределения
(
).
Тогда, например, случайная величина
т.е. имеет распределение Стьюдента с тремя степенями свободы.
Пример
8.3. Заданы
независимые случайные величины
;
;
;
;
.
Составить
случайную величину, которая распределена
по закону Фишера со степенями свободы
Решение. Рассмотрим случайные величины
Поскольку они имеют стандартные нормальные распределения, то случайная величина
,
т.е.
имеет распределение Фишера со степенями
свободы
КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ К ТЕМЕ 8
1.Дайте определение закона распределения хи-квадрат.
2.Дайте определение распределения Стьюдента.
3.Распределение какой случайной величины называют распределением Фишера?
4.Как
ведут себя законы распределений случайных
величин
,
при
5.Как
ведет себя закон распределения случайной
величины
при
6.Заданы
независимые случайные величины
Составить случайную величину, которая
распределена по закону хи-квадрат с
четырьмя степенями свободы.
7.Заданы
независимые случайные величины
Составить случайную величину, имеющую
распределение Стьюдента с двумя степенями
свободы.
8.Заданы
независимые случайные величины
Составить случайную величину, которая
распределена по закону Фишера со
степенями свободы
9.Случайная
величина X
имеет распределение хи-квадрат с 4
степенями свободы. Используя таблицы
критических точек распределения
хи-квадрат, найти значения
,
если заданы вероятности событий:
а)
где
;
б)
где
10.Пусть
независимые случайные величины,
причем
Показать, что случайная величина
имеет распределение
11.Случайная
величина X
имеет распределение Стьюдента с 10
степенями свободы. Используя таблицы
критических точек распределения
Стьюдента, найти значения
если:
а)
где
б)
где
в)
где
12.Случайная
величина X
имеет распределение Фишера со степенями
свободы
и
Используя таблицы критических точек
распределения Фишера, найти значения
если заданы вероятности событий:
а)
где
б)
где
Тема 9. |
СИСТЕМЫ ДВУХ ДИСКРЕТНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН: ТАБЛИЦА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ, БЕЗУСЛОВНЫЕ И УСЛОВНЫЕ ЗАКОНЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СОСТАВЛЯЮЩИХ, ЛИНИИ РЕГРЕССИИ, КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ |