
- •1 Расчёт основных статистических показателей для выборочных совокупностей
- •1. 1 Малая выборочная совокупность
- •Расчет статистических показателей для малой выборочной совокупности
- •Ошибки репрезентативности (представительности)
- •Точность опыта (относительная ошибка опыта)
- •Достоверность статистических показателей (надежность)
- •Доверительный интервал для генеральной средней
- •Необходимое число наблюдений для будущих исследований
- •Статистическое заключение
- •1.2. Большая выборочная совокупность
- •1.2.1 Схематическое представление вариационного ряда
- •1.2.2. Графическое представление вариационного ряда
- •Гистограмма
- •Кумулята
- •Полигон распределения
- •2. 3. Расчет статистических показателей для большой выборочной совокупности
- •По исходным данным
- •По преобразованным данным
- •Ошибки репрезентативности (представительности)
- •Необходимое число наблюдений для будущих исследований
- •Статистическое заключение
- •Расчёт показателей центральной тенденции
- •Расчёт показателей скошенности и крутизны рада распределения
- •2.0 Теоретические законы распределения случайных величин
- •Расчет теоретических частот для кривой нормального распределения
- •3. Критерии оценки статистических гипотез
- •Критерии проверки статистических гипотез
- •Нулевая гипотеза
- •3.1. Статистическое сравнение эмпирического распределения с теоретическим по критерию χ- квадрат Пирсона
- •Статистическое заключение
- •3.2. Статистическое сравнение эмпирического распределения с теоретическим по критерию λ Колмогорова – Смирнова
- •Статистическое заключение
- •3.3. Статистическое сравнение двух эмпирических рядов распределения по критерию λ Колмогорова – Смирнова
- •Статистическое заключение
- •3.4. Статистическое сравнение двух выборочных средних
- •Статистическое заключение
- •3.5. Статистическое сравнение двух выборочных средних
- •Статистическое заключение
- •4.0 Дисперсионный анализ
- •4.1 Схема обработки полученной информации на примере однофакторного, равномерного статистического комплекса
- •Вычисление суммы квадратов отклонений
- •Статистическое заключение
- •5. Корреляционный анализ
- •5.1. Расчё показателей корреляции на примере малой выборочной совокупности
- •Статистическое заключение
- •6.0 Расчет среднеквадратических ошибок
- •Основные свойства ошибок и причины их возникновения
- •Статистическое заключение
- •7.0 Регрессионный анализ Постановка задачи
- •7.1. Линейное уравнение с логарифмированием факторного признака
- •Статистическое заключение
- •7.2. Уравнение гиперболы
- •Статистическое заключение
- •7.3. Уравнение показательной кривой
- •Статистическое заключение
- •Окончательный выбор типа уравнения регрессии
- •Библиографический список
- •Задачи для контрольной работы
Статистическое заключение
В результате анализа большой выборочной совокупности в виде измерения диаметра деревьев на высоте 1,3 м в сосновом древостое получили следующие статистические показатели с их ошибками репрезентативности:
- средняя арифметическая величина 24,88 ± 0,74 см;
- стандартное отклонение (среднее квадратичное отклонение) 7,45 ± 0,53 см;
- коэффициент вариации 29,94 ± 2,30 % , которому по шкале Мамаева соответствует повышенный уровень изменчивости;
- коэффициент дифференциации 39,46 %, которому по классификации соответствует значительная степень дифференциации.
Точность опыта 2,99± 0,23 %, по которой можно сделать вывод о том, что процент расхождения между генеральной и выборочной средней невелик. Следовательно по выборке можно сделать достоверное заключение о все совокупности в целом.
Все статистические показатели достоверны, т. к. их отношение к ошибкам репрезентативности больше 3 во всех случаях.
Доверительный интервал генеральной средней 29,34 ÷ 32,82 см. Расстояние между точками интервала невелико, следовательно выборочная совокупность достаточно точнее характеризует генеральные параметры.
Необходимое число наблюдений для будущих исследований, которое бы обеспечивало заданную точность 2% при известном коэффициенте вариации 29,94 % и трех пороговых уровнях доверительной вероятности следующее:
- для 1го порогового уровня 224 штук;
- для 2го порогового уровня 878 штук;
- для 3го порогового уровня 1550 штук.
Расчёт показателей центральной тенденции
К показателям центральной тенденции эмпирической совокупности относятся:
- средняя величина (средняя арифметическая, средняя арифметическая взвешенная, средняя квадратическая, средняя геометрическая, средняя гармоническая)
- мода
- медиана
Мода и медиана – это структурные средние.
Средняя
величина
()–
это одна из основных характеристик
эмпирической совокупности и отражает
уровень, по отношению к которому
колеблются значения вариант в ней.
Способ вычисления среднего значения
изучаемого признака зависит от того,
что, в конечном счете, должна характеризовать
эта средняя величина.
Для большой выборочной совокупности, в курсовой работе, средняя величина рассчитана, как средняя арифметическая взвешенная по формуле:
Например: x = 2488 / 100 = 24,88 см.(смотри тему: большая выборка стр. 13)
Мода
(Мо
или
)
– наиболее часто встречаемая варианта
в эмпирической совокупности. Класс с
наибольшей частотой называется модальным.
Например, имеется следующий рад
распределения деревьев по ступеням
толщины (по диаметрам):
Класс I II III IV V VI VII VIII IX X
Групповая варианта (хi) 8 12 16 20 24 28 32 36 40 44
Частота класса (ni) 2 4 11 16 30 14 10 8 3 2
Наибольшее количество вариантов находится в V классе – 30 штук. Следовательно V класс – модальный. Соответственно варианта, которая наиболее часто встречается в данной выборочной совокупности, равна 24 см. Она же будет модой.
=
24 см.
Для определения моды можно использовать формулу:
,
где
хнm – нижняя граница модального класса (22 см)
С – классовый интервал (4 см)
nm – частота модального класса, т.е класса с наибольшей частотой (30 шт)
nm-1 –частота класса, предшествующего модальному (16 шт)
nm+1 – частота следующего за модальным класса (14 шт)
Тогда для приведённого ряда распределения мода численно будет равна:
Медиана
(или
)–
это значение
признака относительно, которого ряд
распределения делится на две равные по
численности части. Медиана – это варианта
ряда которая занимает срединное в нём
положение и делящая всю совокупность
на две равные половины. Для небольших
выборок определяется довольно просто.
Для этого варианты выборки выстраивают
в порядке возрастания и если число
вариантов нечётное, то центральная
варианта и будет его медианой.
Например имеем ряд чисел:
Групповая варианта (хi) 8 12 16 20 24 28 32 36 40
Тогда медиана будет равна 24 см, т.к она занимает срединное положение, по обе стороны от неё расположено по 4 варианты.
=
24 см.
При чётном числе вариантов медиана определяется по полусумме двух соседних вариант, расположенных в центре ряда.
Например по большой выборочной совокупности медиана будет равна:
Групповая варианта (хi) 8 12 16 20 24 28 32 36 40 44
=
(24+28)/2 = 26 см.
Если варианты выборочной совокупности сгруппированы в вариационный ряд, то медиану можно определить следующим образом. Сначала необходимо произвести накопление частот от класса к классу, при этом варианты ряда должны быть выстроены в порядке возрастания (т.е от меньшего к большему).
Например:
Класс I II III IV V VI VII VIII IX X
Границы классов 6 - 10 – 14 – 18 – 22 – 26 – 30 – 34 – 38 – 42 - 46
Групповая варианта (хi) 8 12 16 20 24 28 32 36 40 44
Частота класса (ni) 2 4 11 16 30 14 10 8 3 2
Накопленная частота (Σ ni) 2 6 17 33 63 77 87 95 98 100
Далее медиана определяется по формуле:
,
где
хнme – значение нижней границы класса в котором находится медиана или класса в котором содержится половина накопленных частот (22 см, т.к N/2 = 100/2 = 50 шт. находится в V классе)
C – величина классового интервала (4 см)
S1 – полусумма общей численности ряда (N/2 = 100/2 = 50 шт.)
S2 – число накопленных частот класса, предшествующего классу с медианой (33 шт.)
nme – частота того класса в котором находится медиана ( 30 шт.)
Медиана может быть определена и графическим путём по кумуляте. Для этого на оси ординат отмечают точку, соответствующую половине накопленных частот ряда распределения. Затем из этой точки восстанавливают перпендикуляр дог пресечения с кумулятой. Опущенный из точки пересечения на ось абсцисс перпендикуляр указывает значение медианы.
Например: полусумма накопленных частот рада распределения равна 50 шт. Отметив точку на оси ординат равную 50, проводим перпендикуляр до пересечения с кумулятой и опустив второй перпендикуляр из этой точки на ось абсцисс получаем, что численное значение медианы равно 24 см.
В курсовой работе произвести расчёт средней арифметической взвешенной, моду и медиану по представленным формулам. Медиану определить и графическим способом. Кумуляту построить на отдельном листе миллиметровой бумаги, формата А4.