
- •Курс лекций Лекция 1 : Предмет математической статистики. Статистические ряды распределения
- •1.1. Какие закономерности познает математическая статистика
- •1.2 Основные понятия и термины математической статистики
- •1.2.1 Статистическая совокупность
- •1.2.2 Признаки и их классификация
- •2.1 Ранжированный ряд распределения
- •2.1.1 Сущность ранжированного ряда распределения .Табличное и
- •2.1.2 Аналитические возможности ранжированного ряда распределения.
- •2.2 Вариационные ряды распределения
- •2.2.1. Вариационный ряд распределения для дискретного призна
- •2.2.2 Интервальный вариационный ряд распределения
- •2.2.3 Вариационный ряд распределения по качественному признаку
- •2.2.4 Аналитические возможности вариационных рядов распределения
- •2.2.5 Распределение накопленных частот
- •1.1. Система показателей для количественной характеристики статистических распределений.
- •1.2.1 Виды показателей центральной тенденции
- •1.2.3 Средняя гармоническая
- •1.2.4 Средняя геометрическая
- •1.2.5 Мода и медиана
- •1.3 Показатели вариации
- •1.3.1 Размах вариации
- •1.3.2 Среднее линейное отклонение
- •1.3.3 Объем вариации, дисперсия, стандартное отклонение
- •1.3.4 Коэффициент осцилляции, относительное линейное отклонение, коэффициент вариации.
- •1.3. 5 Математические свойства показателей вариации
- •1.4 Показатели ассиметрии распределения
- •1.5 Показатели эксцесса распределения
- •2.1 Закон сложения ( разложения ) вариации
- •2.2 Показатель эффективности разбиения на группы
- •1.1. Сущность и необходимость использования выборочного наблюдения
- •1.2 Основные понятия выборочного наблюдения
- •2.1 Ошибки систематические и случайные
- •2.2 Конкретная, средняя и предельная ошибки выборки
- •3.1 Два типа задач решаемых на основе выборочного метода.
- •3.4 Определение вероятности появления заданной ошибки
- •1.2 Общая схема проверки гипотез
- •2.1 Проверка гипотез относительно средних по данным двух независимых выборок
- •2.2 Проверка гипотезы относительно средней по данным двух зависимых выборок
- •2.1 Конкретизация результатов дисперсионного анализа
- •2.2 Модели дисперсионного анализа
- •1.3 Интерпретация коэффициентов уравнения связи
- •2.1 Показатели тесноты связи
- •2.2 Оценка выборочных показателей связи
- •К расчету показателей центральной тенденции
- •Вначале необходимо составить макет таблицы, внося туда результаты построения интервального ряда (занятие 1) и произвеcсти необходимые расчеты таб.3.1 )
- •Условие: имеются данные интервального ряда распределения (таб. 1.3)
- •1.Интервальная оценка генеральной средней и доли
- •3. Определение вероятности появления заданной ошибки
- •1.Интервальная оценка генеральной средней
- •3. Определение вероятности появления заданной ошибки
1.2.2 Признаки и их классификация
Признак - это свойство, которым характеризуются единицы статистической совокупности. Как правило, при переходе от одной единицы совокупности к другой признаки меняют свою величину или качество., иными словами для совокупности характерна изменчивость (вариация признака). Признаки, характеризующие единицы статистической совокупности подразделяются на качественные ( атрибутивные ) и количественные. Качественные признаки – это те, которые могут быть выражены только словами. Если качественный признак имеет только две градации (два уровня, типа «да» или «нет» ) он называется альтернативным.
Количественные признаки - это признаки, выражаемые числом мерой. Среди количественных признаков выделяют дискретные и непрерывные. Дискретные признаки в некоторых границах принимают лишь отдельные, чаще всего целочисленные ленные значения. Количественные непрерывные признаки в некоторых границах могут принимать любые значения. Количественные признаки подразделяются на первичные и вторичные, Первичный признак характеризует единицу совокупности непосредственно, прямо. Если он количественный, то его величина по каждой единице совокупности устанавливается путем подсчета ( измерения ). Вторичный признак характеризует единицу совокупности через первичный, который в этом случае сам является совокупностью, поэтому значение вторичного признака определяется через алгоритмы расчета средних величин. Признаки подразделяются также на прямые и обратные. Прямые отражают свойство, исходя из его содержания, например, скорость в м/сек. Обратные отражают свойства обратной величиной , например, та же скорость может быть выражена затратами времени на единицу пути ( мин на 1 км )
Численность совокупности
Число единиц , объединенных общим содержанием получило название численности совокупности
Вопросы для повторения
1-1.Что включает в себя познание закономерностей , свойственных статистическим совокупностям ?
1-2.Что такое статистическая совокупность ?
1-3.Что есть определяющее свойство?
1-4. Какие признаки относятся количественным ?
1-5.В чем отличие признаков дискретных и непрерывных ?
1-6.В чем отличие первичных и вторичных признаков ?
Резюме:
Уяснив задачи математической статистики в связи с исследованием
статистических совокупностей, оперируя основными понятиями математической статистики , на последующих этапах изучения курса предстоит выяснить каким образом решаются поставленные задачи
Модульная единица 2.
Статистические ряды распределения
Цель и задачи при изучении этой модульной единицы состоят в освоении подходов и алгоритмов упорядочения статистической совокупности
2.1 Ранжированный ряд распределения
2.1.1 Сущность ранжированного ряда распределения .Табличное и
графическое отображение ранжированного ряда распределения
Исходным моментом познания закономерностей статистической совокупности является ее упорядочение, которое в свою очередь означает построение так называемых рядов распределения. Построение рядов распределения предполагает вначале выбор признака или признаков, по которым будет производится упорядочение совокупности (построение рядов распределения ) . Выбор признака определяется целями исследования, то есть какие особенности статистической совокупности представляют интерес для исследователя. После выбора признака и определения его значения по каждой единице совокупности следует построение первого из рядов распределения, а именно ранжированного ряда распределения. Ранжированный ряд распределения – это расположение единиц совокупности в порядке возрастания или убывания значения признака. Следовательно, ранжированный ряд может быть построен только по количественному признаку. Ранжированный ряд может существовать в натуральном виде, а статистически он отображается в виде таблицы, состоящей из двух строк. В верхней строке фиксируются номер единице в ранжированном ряду, в нижней- значение признака .Таблица должна иметь название (пример)
Таблица 2.1.1
Ранжированный ряд распределения коров по суточному удою ( кг )
№ в ряду |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
Удой ( кг ) |
8 |
9 |
10 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
14 |
14 |
15 |
16 |
17 |
18 |
20 |
Если в совокупности присутствуют единицы с одинаковым значением признака, то им присваиваются нарастающие номера, то есть в ранжированном ряду не может быть единиц с одинаковыми номерами. Построенный в табличной форме ранжированный ряд распределения графически отображается в виде огивы распределения. При построении огивы на оси абсцисс откладывается в соответствующем масштабе номер в ранжированном ряду, на оси ординат в выбранном масштабе значение признака (пример)