- •I программа курса
- •II общие методические указания
- •III основные понятия курса
- •1. Элементы комбинаторики
- •2. Виды событий
- •3. Различные определения вероятности
- •Классическое определение вероятности
- •Статистическое определение вероятности
- •Геометрическое определение вероятности
- •4. Основные теоремы и формулы
- •Д) Исходя из того, что сумма событий состоит в появлении хотя бы одного из событий – слагаемых, в случае большого числа событий имеет смысл пользоваться другой формулой:
- •Формула полной вероятности
- •Формула Бейеса
- •IV. Повторные испытания
- •Формула Пуассона
- •Локальная теорема Лапласа
- •V. Случайные величины и их характеристики
- •1. Понятие о случайных величинах
- •2. Функции распределения
- •Свойства интегральной функции
- •Свойства дифференциальной функции
- •3. Числовые характеристики случайных величин
- •4. Конкретные законы распределения
- •5. Закон больших чисел
- •VI. Элементы математической статистики
- •1. Характеристики распределения опытных данных
- •2. Построение законов распределения по опытным данным
- •Построение нормального закона по эмпирическому вариационному ряду Пусть в результате испытания получен интервальный вариационный ряд признака
- •Вычисление теоретического ряда частот нормального распределения
- •Построение закона Пуассона по эмпирическому материалу
- •Пусть получен эмпирический вариационный ряд признака
- •Вычисление теоретического ряда частот распределения Пуассона
- •3. Критерии согласия. Основные понятия
- •Критерий согласия Пирсона
- •Критерий согласия Колмогорова
- •Критерии согласия Ястремского
- •Критерий согласия Романовского
- •4. Линейная корреляция и уравнение линейной регрессии
- •IV применение компьютерных средств для решения некоторых задач статистики
- •Ввод данных
- •Графическое представление данных
- •Статистический анализ данных в Excel
- •VIII. Задания для контрольной работы
- •I. Решить задачи
- •IV. Решить задачи
- •V. Для дискретной случайной величины х, заданной рядом распределения, найти:
- •VI. Непрерывная случайная величина х задана интегральной функцией
- •IX. В предположении о распределении признака по признаку Пуассона вычислить теоретические частоты, проверить согласованность теоретических и фактических частот на основе критерия Ястремского.
- •Приложение 1
- •Приложение 2
- •Продолжение приложения 2
- •Критические точки распределения
- •Значения (распределение Пуассона)
- •Критерий Колмогорова
- •Критерий Колмогорова
Вычисление теоретического ряда частот нормального распределения
Для построения нормальной кривой существует два способа:
-
С помощью плотности вероятности
-
находят и ;
-
находят теоретические частоты по формуле , где - сумма частот, - разность между соседними вариантами, , ;
-
строят точки в прямоугольной системе координат и соединения их линией.
2. С помощью функции распределения
-
находят ;
-
находят теоретических частот по формуле , где ,
-
строят точки ( , ) на координатной плоскости.
Пример. |
Для предшествующего примера вычислить теоретический ряд частот с помощью плотности вероятности. В качестве берут середины интервалов, , |
|
|
|
|
|
|
|
169 |
–7,86 |
–2,69 |
0,0107 |
3,66 |
4 |
4 |
171 |
–5,86 |
–2,01 |
0,0529 |
18,12 |
18 |
19 |
173 |
–3,86 |
–1,32 |
0,1669 |
57,16 |
57 |
57 |
175 |
–1,86 |
–0,64 |
0,3251 |
111,34 |
111 |
112 |
177 |
0,14 |
0,05 |
0,3984 |
136,54 |
137 |
135 |
179 |
2,14 |
0,73 |
0,3056 |
104,66 |
105 |
104 |
181 |
4,14 |
1,42 |
0,1456 |
49,86 |
50 |
51 |
183 |
6,14 |
2,1 |
0,0440 |
15,07 |
15 |
15 |
185 |
8,14 |
2,79 |
0,0081 |
2,77 |
3 |
3 |
|
|
|
|
|
500 |
500 |
Сравнение теоретического ряда частот с эмпирическим распределением указывает на точность подобранного теоретического закона распределения.
|
|
|
|
|
|
|
|
168-170 |
–2,35 |
–3,03 |
–0,4906 |
–0,4988 |
4,1 |
4 |
4 |
170-172 |
–1,66 |
–2,35 |
–0,4515 |
–0,4906 |
19,55 |
20 |
19 |
172-174 |
–0,98 |
–1,66 |
–0,3365 |
–0,4515 |
57,5 |
58 |
57 |
174-176 |
–0,29 |
–0,98 |
–0,1141 |
–0,3365 |
111,2 |
111 |
112 |
176-178 |
0,39 |
–0,29 |
0,1517 |
–0,1141 |
132,9 |
113 |
135 |
178-180 |
1,08 |
0,39 |
0,3599 |
0,1517 |
104,1 |
104 |
104 |
180-182 |
1,76 |
1,08 |
0,4608 |
0,3599 |
50,45 |
51 |
51 |
182-184 |
2,45 |
1,76 |
0,4929 |
0,4608 |
16,05 |
16 |
15 |
184-186 |
3,13 |
2,45 |
0,4912 |
0,4929 |
3,15 |
3 |
3 |
|
|
|
|
|
|
500 |
500 |
Если задан дискретный вариационный ряд, то нахождение теоретических частот с помощью плотности вероятности проводят на основе значений признака, а чтобы построить теоретический ряд с помощью функции распределения берут за основу такие интервалы, серединами которых являются наблюденные значения .