- •Тема 1. Вариационные ряды и их характеристики
- •1.1. Выборка и генеральная совокупность
- •1.2. Вариационные ряды и их графическое изображение
- •Пользуясь формулой, вычисляем накопленные частоты интервалов. В частности,
- •1 .3. Статистические характеристики вариационного ряда
- •Тема 2. Статистические оценки параметров распределения
- •( Число степеней свободы)
- •Тема 3. Статистическая проверка гипотез
- •4.1. Корреляционный анализ
- •Тема 4. Корреляционный и регрессионный анализ
- •Пример 2. Определить тесноту взаимосвязи между результатами, показанными легкоатлетами в беге на 100 м, и местом, занятым ими же в соревновании по тройному прыжку. Данные приведены в табл.
- •4.2. Оценка достоверности коэффициента корреляции
- •4.3. Регрессионный анализ
1.2. Вариационные ряды и их графическое изображение
Задачей статистического описания выборки является получение такого её представления, которое позволяет наглядно выявить вероятностные характеристики.
Различают следующие способы упорядочения данных: по возрастанию, по совпадающим значениям, по интервалам и т.п.
Пусть объём выборки
равен n,
а число различных значений k
(
n).
Тогда значения признака
называются вариантами.
Если значение
встретилось в выборке
раз, то число
называют частотой
значения
.
Отношение частоты
к объёму выборки
называется относительной
частотой:
.
Наблюдаемые значения можно сгруппировать в дискретный статистический ряд:
|
Х |
|
|
… |
|
|
|
|
|
… |
|
|
|
|
|
… |
|
,
.
Статистический
ряд наглядно можно представить в виде
полигона
частот (или
полигона относительных частот) – ломаной
линии, отрезки которой соединяют точки
(
,
)
(или (
,
)).
Пример 1. Анализируется прибыль Х предприятий отрасли. Обследованы 100 предприятий. Данные представлены в виде статистического ряда:
|
Х |
5 |
10 |
15 |
20 |
25 |
|
|
5 |
20 |
40 |
25 |
10 |
|
|
0,05 |
0,2 |
0,4 |
0,25 |
0,1 |
Построить полигон частот.
Решение.

По статистическому ряду можно строить эмпирическую функцию распределения F*(x).
,
где
- число значений СВ Х<
х,
- объём выборки.
Свойства F*(x):
-
0 ≤
≤ 1. -
- неубывающая
функция, т.е.
. -
.
Эмпирическая
функция распределения является оценкой
функции распределения
,
которая называется теоретической
функцией
распределения.
При большом объёме
выборки (или в случае непрерывного
признака) её элементы могут быть
сгруппированы в интервальный
статистический ряд.
Для этого все
наблюдаемых значений выборки разбиваются
на k
непересекающихся интервалов длиной h
(- шаг разбиения).
,
где
и
соответственно максимальное и минимальное
значения признака из выборки.
И находят для
каждого частичного интервала частоту
- количество наблюдаемых значений СВ
Х,
попавших в i-й
интервал;
- относительную
частоту
(частость)
попадания СВ Х
в i-й
интервал.
Находят накопленные
частоты. Накопленная
частота
-го
интервала
это число, полученное суммированием
частот интервалов, начиная от первого
и заканчивая
-м
включительно:
.
Находят накопленные
частости каждого интервала. Накопленная
частость
-го
интервала
это отношение накопленной частоты
к объему выборки:
.
Тогда интервальный статистический ряд имеет вид:
|
|
|
|
… |
|
|
|
|
|
… |
|
|
|
|
|
… |
|
|
|
|
|
… |
|
|
|
|
|
… |
|
Замечание. Число интервалов часто определяется самим исследователем. Однако лучше всего пользоваться таблицей (см. табл. 1), в которой приведено число интервалов в зависимости от объема выборки.
Таблица 1
|
Объем выборки n |
30 50 |
50 90 |
100 200 |
300 400 |
|
Число интервалов k |
5 6 |
7 |
8 |
9 |
Процедура получения интервального вариационного ряда состоит из следующих шагов.
-
Пользуясь табл. 1, находят число интервалов
. -
Определяют длину интервала:
-
Находят границы интервалов.
-
Находят частоты интервалов.
-
Полученные результаты заносят в таблицу.
Интервальный
статистический ряд наглядно может быть
представлен в виде гистограммы
частот
– столбиковой диаграммы, состоящей из
прямоугольников, основаниями которых
служат подынтервалы, а высота равна
(плотность частоты). Площадь
i-го
прямоугольника равна
,
а площадь
всей гистограммы частот равна сумме
всех частот, т.е. объёму выборки
.
Для построения
гистограммы относительных частот
основание прямоугольника также равно
h,
а высота
.
Площадь каждого столбика равна
.
Площадь всей гистограммы относительных
частот равна
.
На основании гистограммы обычно выдвигается предположение о виде закона распределения исследуемой величины.
Пример 2. Анализируется доход населения. Извлечена выборка объёма 300 единиц. По уровню дохода население подразделяется на 6 групп. Данные сгруппированы в интервальный статистический ряд:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10 |
50 |
80 |
100 |
40 |
20 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Построить гистограмму относительных частот.
Решение. Шаг h = 20. Разделив относительные частоты на шаг разбиения, получим высоту столбиков.

Форма гистограммы в наибольшей степени соответствует нормальному распределению.
Пример 3. Мальчиками 12 13 лет были показаны следующие результаты в подтягивании на перекладине:
9, 5, 7, 10, 11, 10, 14, 7, 10, 11, 8, 10, 8, 9, 12, 13, 8, 11, 9, 9, 10, 6, 9, 13, 9, 17, 11, 15, 8, 14, 11, 16, 8, 10, 10, 11, 8, 9, 10, 10, 8, 11, 14, 12, 11, 13, 15, 13, 10, 5.
Требуется представить данную неупорядоченную выборку в виде интервального вариационного ряда.
Решение.
Непосредственным
подсчетом находим объем выборки:
.
-
Пользуясь табл. 1, определяем число интервалов. Полагаем
. -
Просматривая заданный ряд, замечаем, что максимальное число подтягиваний равно 17
,
а минимальное
5
.
Пользуясь формулой, находим длину
интервала
. -
Находим границы интервалов.
К границам
предыдущего интервала прибавляем длину
интервала
.
В частности,
,
.
Замечаем
при этом, что правая граница первого
интервала является левой границей
второго интервала. И так далее до тех
пор, пока не найдем:
.
-
Считаем частоты каждого интервала, отыскивая в заданном ряду значения, удовлетворяющие неравенству:
,
.
В частности, для первого интервала таких значений три, для второго девять и т. д., то есть
,
,
,
,
,
.
Полученные данные заносим в таблицу (см. табл. 2, первые три столбца); им же соответствует рис.
