
- •ЛЕКЦИЯ 9
- •Основные понятия
- •Основные понятия
- •Основные понятия
- •Основные понятия
- •Основные понятия
- •Основные понятия
- •Основные понятия
- •Важно!
- •Порядковые статистики
- •Порядковые статистики
- •Способы представления выборки
- •Способы представления выборки
- •Группированный статистический ряд
- •Эмпирическая функция распределения
- •Пример
- •Важно!
- •Почему это важно:
- •Еще один пример
- •График
- •Общая запись эмпирической функции распределения
- •Замечание
- •Пример
- •Пример
- •Пример
- •Свойства эмпирической функции распределения
- •Свойства эмпирической функции распределения
- •Теорема 1
- •Теорема 2 (теорема Колмогорова)
- •Теорема Колмогорова
- •Группировка выборки
- •Группированный статистический ряд
- •Группировка выборки
- •Пример. Неупорядоченная выборка
- •Упорядоченная выборка
- •Нахождение числа интервалов k и длины интервала h
- •Таблица частот группированной выборки
- •Группированная выборка
- •Графические характеристики выборки
- •Замечание
- •Задача
- •Смысл гистограммы и полигона
- •Замечание
- •Гистограмма и плотность
- •Кумулята

Порядковые статистики
Очевидно, что порядковые статистики удовлетворяют неравенствам
X1*≤ X2* ≤ … ≤ Xn*
X1* и Xn* называются экстремальными значениями выборки.
X1* = Xmin, Xn* = Xmax.
Последовательность X1*, X2*, …, Xn*
называют вариационным рядом.

Способы представления выборки
Вариационным рядом выборки
называется способ ее записи, при котором элементы упорядочиваются по величине, т.е. записываются в виде упорядоченной последовательности.
Разность между максимальным и
минимальным элементами выборки называется размахом выборки.

Способы представления выборки
Статистическим рядом называется последовательность пар (xj,nj).
Здесь xj – значения, а nj – частота
элемента выборки
X1 |
X2 |
… |
Xk –1 |
Xk |
Xi |
|
|
|
|
n1 |
n2 |
… |
nk –1 |
nk |
ni |
|
|
|

Группированный статистический ряд
Интер |
X1 – X2 |
… |
Xk –1 – Xk |
Xk – Xk+1 |
–валы |
|
|
|
|
|
|
|
|
n1 |
… |
nk –1 |
nk |
ni |
|
|

Эмпирическая функция распределения
Пусть Х=(X1, ..., Хn) – выборка из генеральной совокупности наблюдаемой случайной величины.
Эмпирической функцией распределения
называется случайная функция от Fn(x), вычисляемая по формуле
Fn x nn ,
где νn – число элементов выборки Х, значения которых меньше х.

Пример
Выборка: X = {1, 2, 2, 3}
|
0, |
x 1 |
|
1/ 4, |
1 x 2 |
|
||
Fn (x) |
3/ 4, |
2 x 3 |
|
||
|
1, |
x 3 |
|

Важно!
Эмпирическая функция распределения выборки совпадает с функцией распределения дискретной случайной величины X, заданной рядом распределения:
X X1* |
X2* |
… Xn* |
P 1/n |
1/n |
… |
1/n |
|

Почему это важно:
Это означает, что выборку можно рассматривать как дискретную случайную величину, и применять к ней то, что мы уже знаем о случайных величинах.
X |
X1* |
X2* |
… |
Xn* |
X |
|
X1* |
X2* |
… |
XK* |
P |
1/n |
1/n |
… |
1/n |
P |
|
n1/n |
n2/n |
… |
nk/n |
|
|
|||||||||
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|

Еще один пример
X |
1 |
2 |
3 |
4 |
ni |
2 |
3 |
2 |
3 |
|
|
|
|
|
|
0, |
|
x 1 |
|
|
0.2, |
|
1 x 2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 x 3 |
|
Fn (x) 0.5, |
|
||
|
0.7, |
|
3 x 4 |
|
|
|
1 |
|
x 4 |
|
|
|
||
|
|
|
|
|
