- •3. Основные характеристики выборки.
- •4. Понятие репрезентативной выборки. Методы формирования репрезентативной выборки.
- •5. Формы учёта результатов измерений. Табличный способ представления статистических данных.
- •6. Формы учёта результатов измерений. Статистические ряды.
- •7. Формы учёта результатов измерений. Графический (гистограмма) способ представления статистических данных.
- •8. Числовые характеристики распределений. Правила определения моды и медианы.
- •9. Числовые характеристики распределений. Подсчёт среднего, дисперсии, стандартного отклонения
- •10. Понятие уровня статистической значимости. Нулевая и альтернативная гипотезы.
- •11. Общие принципы проверки статистических гипотез (сг). Этапы принятия статистического решения
- •12. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий знаков g.
- •13. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий t Вилкоксона.
- •14. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий Фридмана.
- •15. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). L критерий Пейджа.
- •16. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий Макнамары
- •17. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий u Вилкоксона – Манна – Уитни.
- •18. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий q.
- •19. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий h Крускала – Уоллиса.
- •20. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). S критерий.
- •21. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). T-критерий Стьюдента для связных выборок.
- •22. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). T-критерий Стьюдента для несвязных выборок.
- •23. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). F-критерийФишера. Определяется по таблице 17
- •25. Использование критерия хи-квадрат для сравнения двух эмпирических распределений.
- •26. Критерий согласия распределений Колмогорова-Смирнова.
- •Условия:
- •27. Сравнение двух выборок с помощью -критерий Фишера.
- •28. Понятие корреляции. Изучение взаимосвязи между переменными с помощью коэффициента корреляции Пирсона.
- •29. Понятие корреляционной связи. Применение коэффициента корреляции Спирмена для исследования связи между переменными.
7. Формы учёта результатов измерений. Графический (гистограмма) способ представления статистических данных.
-Таблицы, систематически ряды, гистограммы, графики и т.д., используются для анализа полученной в эксперименте информации.
-Распределение и гистограммы (см 2ю лекцию 4 октября):
-Распределение – распределение частот по вариантам. Предел изменения вариантов от min до max разбивают на классовые интервалы, после чего составляется интервальный вариационный ряд (в виде таблицы), а геометрической интерпретацией ряда является диаграмма, на которой каждому интервалу ставится относительная частота (гистограмма). Виды гистограмм (подробнее см в лекции):
1)Обычный тип
2)Гребёнка
3)Положительно скошенная
4)Распределение с обрывом слева
5)Плато
6)Двухпиковый вид
7)Распределение с изолированным типом
-Гистограмма частот распределения получается, если по оси Ох(абсцисс) откладывать величины интервалов, а по оси Оу (ординат)– величины частот, попадающих в данный интервал и над каждым интервалом строится прямоугольник, величина которого пропорциональна частоте.
8. Числовые характеристики распределений. Правила определения моды и медианы.
В статистике под распределением понимают распределение частот по вариантам. Предел изменения вариантов от максимума до минимума разбивают на классовые интервалы. После чего составляют интервальный вариационный ряд, а геометрическая интерпретация -диаграмма, на которой каждому интервалу ставится в соответствие относительная частота. Такая диаграмма-гистограмма.
Чтобы построить вариационный ряд: узнать размах варьирования
R=Хmax-Хmin.
Дальше разбиваем на интервалы, строим табличку, в ней указываем интервалы и частота встречаемости.
На основании частот строится диаграмма.
Мода: наиболее часто встречающееся значение пример: 1222555589
Можу находят по следующим правилам:
1,когда все значения встречаются одинаково часто то говорят,что моды нет
2,когда 2 соседних смежных значения имеют одинаковую частоту и их частота больше любых других значений, мода вычисляется как среднее арифметическое этих двух значений.
пример:122255567 х^=(2+5)/2
Если 2 не смежных значения имеют одинаково большие частоты, то выделяют 2 моды пример: 1222658889
Мультимодальное распределение- больше 2х мод.
Медиана: величина по отношению к которой 50% выборочных значений больше, и остальные 50% меньше. Пример: 123457896 Md=5,если нечетное количество значений, то находят среднее арифметическое 2х смежных чисел в середине. Пример: 458255 Md=(8+2)/2=5
9. Числовые характеристики распределений. Подсчёт среднего, дисперсии, стандартного отклонения
В статистике под распределением понимают распределение частот по вариантам. Предел изменения вариантов от максимума до минимума разбивают на классовые интервалы. После чего составляют интервальный вариационный ряд, а геометрическая интерпретация -диаграмма, на которой каждому интервалу ставится в соответствие относительная частота. Такая диаграмма- гистограмма.
Чтобы построить вариационный ряд: узнать размах варьирования
Разброс выборки(размах)- разность между максимальной и минимальной величинами данного вариационного ряда.
R=хmax- хmin
Дальше разбиваем на интервалы, строим табличку, в ней указываем интервалы и частота встречаемости.
На основании частот строится диаграмма.
Среднее арифметическое.
Среднее арифметическое из ряда n числовых значений обозначается как
В том случаи, если отдельные значения выборки повторяются:
xi-значение варианты
fi- частота варианты
при вычислении величины средней по таблице:
Xij - значение переменной
j- число столбцов
i-число строк
Дисперсия: -представляет собой наиболее часто испльзуемую меру рассеивания случайной величины.. Подсчитывается: среднее арифметическое квадратов отклонений значений переменной от ее среднего значения.
n-объем выборки
i-индекс суммирования
среднее арифметическое
Формула дисперсии для таблицы.
Xij- величины, получаемые в эксперименте(элементы таблицы)
i,j- индексы
p-число столбцов
n-число строк
N-объем выборки
Пример: 2,4,6,8,10 n=5 х-=(2+4+6+8+10)/5=6
D=8
Дисперсия позволяет сравнивать выборки различные по объему, но часто бывает неудобно для интерпретации .
Среднее квадратное отклонение(стандартное)- обозначается буквой сигма(Загогулина такая)
Стандартное отклонение квадратный корень