- •1.Случайные события. Действия над событиями.
- •2.Классическое определение вероятности и ее свойства.
- •3.Аксиоматическое определение вероятности.
- •4. Формулы комбинаторики. Гипергеометрическое распределение.
- •5. Условная вероятность. Независимость событий.
- •6. Формула полной вероятности. Формула Байеса.
- •7. Схема независимых испытаний Бернулли.
- •8. Предельные теоремы в схеме Бернулли.
- •9. Функция распределения вероятностей и её свойства.
- •10. Плотность распределения вероятностей и её свойства.
- •11. Математическое ожидание и его свойства.
- •12. Дисперсия и ее свойства.
- •13. Коэффициент корреляции и ковариация.
- •14. Моменты
- •15. Основные дискретные распределения случайных величин.
- •16. Равномерное и показательное распределение.
- •17. Нормальное распределение.
- •18. Двумерная функция распределения и ее свойства.
- •19. Двумерная плотность вероятности и ее свойства.
- •20. Независимость случайных величин
- •21. Условный закон распределения.
- •22. Неравенство Чебышева. Сходимость случайных последовательностей.
- •23.Теорема Чебышева. Теорема Бернулли.
- •24. Центральная предельная теорема.
- •25. Выборочный метод.
- •26. Эмпирическая функция распределения.
- •27. Гистограмма и полигон.
- •28. Числовые характеристики выборки.
- •29. Точечное оценивание.
- •30. Стандартная ошибка точечной оценки
- •32. Распределение , Стьюдента и Фишера.
- •33. Доверительные интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения при известном.
- •35 Проверка статистических гипотез.
- •36. Построение критической области.
- •37. Критерий согласия Пирсона.
- •38. Вычисление теоретических частот для нормального распределения.
- •40.Сравнение средних двух нормальных выборок.
- •41. Дисперсионный анализ.
- •42. Парная регрессия.
- •43. Парный коэффициент корреляции, его свойства.
- •44. Проверка гипотез о достоверности коэффициента корреляции.
36. Построение критической области.
Рассмотрим построение правосторонней критической области. Пусть вид распределения критерия k для проверки H0 известен и его плотность Pk(X).
Критическую точку найдем из определения уровня значимости.
;
и
pk(x)
известны.
Найдем Kкр
;
![]()
Рассмотрим построение двусторонней критической области
![]()
Раскроем знак модуля и перейдем к правосторонней критической области
;![]()
![]()
При
компьютерном подходе на основании k
наблюдаемого вычисляется минимальное
значение уровня значимости
при котором H0
отвергается.
Если P мало(<0.05) то гипотезу отвергают.
37. Критерий согласия Пирсона.
Критерий
проверки гипотез о предполагаемом виде
распределения называется критерием
согласия.
Наиболее распространенным из них
является критерий согласия Пирсона
или критерий
.
Пусть
вид распределения изучаемого признака
Х неизвестен и пусть есть основание
предполагать, что он распределен по
некоторой функции теоретического
распределения
.
Обозначим
![]()
На основании данных выборки построим интервальный вариационный ряд. Для этого найдем:
1.
и размах варьирования
.
Весь
интервал наблюдаемых значений Х разделим
на k
частичных интервалов
одинаковой длины h=R/k
k=3,32lgn
Левую границу первого интервала возьмем
так чтобы хмин попало внутрь интервала
z0=xmin-
h/2
тогда правая гр последнего интервала
может быть zk=xmax
+h/2
В результате получим следующий интервал z0<z1<z2<….<zk
2.
Подсчитаем
число
вариант попавших в i-ый
интервал
3.
Затем для каждого интервала вычислим
вероятности
попадания случайной величины в
построенные интервалы исходя из функции
распределения
.
4.
Теоретические частоты вычислим по
формуле
.
Критерий Пирсона позволяет ответить на вопрос, значимо ли различаются теоретические и эмпирические частоты. В качестве критерия проверки нулевой гипотезы принимается величина
.
Можно
доказать, что при
закон распределения случайной величины
стремится к закону распределения
с
-степенями свободы =k-l-1,
l-число
параметров предлогаемого распр. Поэтому
случайная величина обозначается через
,
а сам критерий называют критерием
согласия «хи-квадрат».
Правило:
Для
того чтобы, при заданном уровне значимости
проверить гипотезу H0:
генеральная совокупность распределена
по закону
,
надо сначала вычислить теоретические
частоты, а затем наблюдаемое значение
критерия
и
по таблице критических точек распределения
, по заданному уровню значимости,
и числу степеней свободы
,
найти критическую точку
.
Если
,
то нет оснований отвергнуть H0,
следовательно, признак Х распределен
по закону
.
Если
,
то H0
отвергаем
и принимаем Н1,
следовательно, признак Х распределен
по другому законную
Замечание. Для того чтобы эмперич ф-ция распр лучше приближалась к теоретич число интервалов к должно быть большим однако построение критерия хи-квадрат основано на немалых числах ni
Если некоторые частоты малы <5то соседние интервалы объединяються и соответствующие частоты складываются в этом случае число степеней свободы уменьшается на 1
