18.Непрерывная случайная величина. Числовые характеристики непрерывных случайных величин.

Опр.: непрерывная СВ – это СВ имеющая бесконечное несчетное множество значений, покрывающая некоторый отрезок числовой оси.

Опр.: Закон распределения СВ – это всякое соотношение устанавливающее связь между возможными значениями СВ и соответствующими ими вероятностями. Говорят, что СВ распределена по данному закону или подчинена этому закону распределения.

Математическим ожиданием  непрерывной случайной величины Х, возможные значения которой принадлежат отрезку [a,b], называется определенный интеграл

Дисперсией непрерывной случайной величины называется математическое ожидание квадрата ее отклонения.

Средним квадратичным отклонением называется квадратный корень из дисперсии.

19. Закон равномерного распределения.

Непрерывная случайная величина имеет равномерное распределение на отрезке [a,b], если на этом отрезке плотность распределения случайной величины постоянна, а вне его равна нулю.

Для того, чтобы случайная величина подчинялась закону равномерного распределения необходимо, чтобы ее значения лежали внутри некоторого определенного интервала, и внутри этого интервала значения этой случайной величины были бы равновероятны.

20. Экспоненциальный закон распределения.

Случ вел-на ξ имеет экспоненц-ое (показательное) распр с параметром α>0, если имеет место след посл-ть распределения:

21. Нормальное распределение. Функция Лапласа.

Нормальное распределение.

Опред: Случ вел-на ξ имеет нормальное (Гауссовское) распр-е с параметрами a и σ (σ >0), если имеет место след плотность распр-ия:

Свойства:

1. F_a,σ ²(x)=F_0,1((x-a)/σ)

xR

2. ξ (x₁, x₂)

P(x₁≤ξ≤ x₂)=Ф((x₂-a)/σ) – Ф((x₁-a)/σ)

3. Ф-ция распр сл вел-ны ξ, распред-ой по норм закону, выражается через ф-цию Лапласа по формуле:

F_ξ(x)=½+Ф((x-a)/σ)

22. Нормальное распределение. Вероятность попадания в заданный интервал.

вероятность попадания нормально распределенной случайной величины на заданный интервал:

23. Математическая статистика. Основные понятия.

Матем статистика- раздел математики, изучающий математические методы сбора, систематизации, обработки и интерпретации результатов наблюдений с целью выявления статистических закономерностей. Матеем статистика опирается на теорию вероятностей. Если теория вероятностей изучает закономерности случайных явлений на основе абстрактного описания действительности (теоретической вероятностной модели), то матем статистика оперирует непосредственно результатами наблюдений над случайным явлением, представляющими выборку из некоторой конечной или гипотетической бесконечной генеральной совокупности. Используя результаты, полученные теорией вероятностей, матем статистика позволяет не только оценить значения искомых характеристик, но и выявить степень точности получаемых при обработке данных выводов.

Математическая статистика по наблюденным значениям оценивает вероятности этих событий либо осуществляет проверку предположений относительно этих вероятностей. В матем статистике, наоборот, исследование связано с конкретными данными и идет от практики к гипотезе и ее проверке.

Определим основные понятия математической статистики.

Генеральная совокупность – все множество имеющихся объектов.

Выборка – набор объектов, случайно отобранных из генеральной совокупности.

Объем генеральной совокупности N и объем выборки n – число объектов в рассматривае-мой совокупности.

Виды выборки:

Повторная – каждый отобранный объект перед выбором следующего возвращается в генеральную совокупность;

Бесповторная – отобранный объект в генеральную совокупность не возвращается.

24. Генеральная совокупность и выборка. Характеристики выборки.

В матем статистике понятие генеральной совокупности трактуется как совокупность всех мыслимых наблюдений, которые могли бы быть произведены при данном реальном комплексе условий. Иначе, совокупность объектов, из которых произведена выборка.ё ё

Выборочная совокупность-совокупность случайно отобранных объектов. Выборочный метод обследования, или как его часто называют, выборка, применяется, прежде всего, в тех случаях, когда сплошное наблюдение вообще невозможно.

Виды выборки: вероятностные и невероятностные.

Вероятностная выборка:

1. Простая вероятностная выборка:

- простая повторная выборка. Использование такой выборки основывается на предположении, что каждый респондент с равной долей вероятности может попасть в выборку.

- простая бесповторная выборка.

2. Систематическая вероятностная выборка. Является упрощенным вариантом простой вероятностной выборки.

3. Серийная вероятностная выборка.

4. Районированные выборки

5. «Удобная» выборка Процедура «удобной» выборки состоит в установлении контактов с «удобными» единицами выборки.

Невероятностные выборка (отбор в такой выборке осуществляется не по принципам случайности, а по субъективным критериям- доступности, типичности, равного представительства и т.д.:

1.Квотная выборка- выборка строится как модель , которая воспроизводит структуру генеральной совокупности в виде квот изучаемых признаков.

2. Метод снежного кома.

3. Стихийная выборка.