- •1. Событие. Классификация событий
- •2. Вероятность события. Свойства вероятности. Классическая вероятность
- •3. Статистическое определение вероятности
- •4. Геометрическая вероятность
- •5. Задача о встрече
- •6. Действия над событиями
- •7. Теорема сложения вероятностей
- •8. Теорема умножения вероятностей
- •9. Условная вероятность события
- •10. Следствия из теоремы умножения вероятностей
- •11. Формула полной вероятности
- •12. Теорема гипотез (формула Байеса)
- •13. Дискретные и непрерывные случайные величины
- •14. Закон распределения случайной величины
- •15. Функция распределения случайной величины
- •16. Общие свойства функции распределения св
- •17. Плотность распределения случайной величины
- •18. Основные свойства плотности распределения
- •19. Математическое ожидание и его свойства
- •20. Математическое ожидание непрерывной случайной величины
- •21. Мода и медиана
- •22. Дисперсия случайной величины
- •23. Свойства дисперсии
- •24. Система случайных величин. Свойства распределения двумерного случайного вектора
- •25. Функция распределения дискретного двумерного случайного вектора
- •26. Функция и плотность распределения непрерывного двумерного случайного вектора
- •27. Условные законы распределения. Зависимые и независимые случайные величины
- •28. Функция одной дискретной св
- •29. Функция одной непрерывной св
- •30. Корреляционный момент случайных величин X и y и его свойства
- •31. Коэффициент корреляции и его свойства
- •32. Формула Бернулли
- •33. Наивероятнейшее число наступления события
- •34. Асимптотические формулы вычисления вероятностей
- •35. Биномиальный закон распределения
- •36. Закон распределения Пуассона
- •37. Равномерный закон распределения
- •38. Показательный закон распределения
- •39. Нормальный закон распределения
- •40. Математическое ожидание нормального закона распределения
- •41. Дисперсия нормального закона распределения
- •42. Функция Лапласа и ее связь с функцией распределения нормальной случайной величины
- •43. Правило 3σ
- •44. Неравенство Маркова
- •45. Неравенство Чебышева
- •46. Теорема Чебышева
- •47. Теорема Бернулли
- •48. Теорема Ляпунова
- •49. Интегральная теорема Лапласа
- •50. Виды статистических наблюдений
- •51. Виды измерений
- •52. Методы ранжирования
- •53. Группировка и табулирование количественных данных (дискретные и непрерывные вариационные ряды, кумулятивные ряды)
- •54. Графическое изображение вариационных рядов
- •55. Показатели центра распределения (мода, медиана, среднее арифметическое, среднее гармоническое, среднее геометрическое)
- •56. Показатели вариации (размах, лимиты, среднее линейное отклонение, дисперсия, стандартное отклонение)
- •57. Ассиметрия и эксцесс
- •Плосковершинный островершинный полигон
- •58. Оценка показателей альтернативного признака
51. Виды измерений
Изучение любого пед. явления начинается с определения принципов отбора людей, которые включены в группу для наблюдения.
Критериями отбора могут быть возрастные, личностные и др.
Далее проводится сбор сведений о значениях тех признаков в группе, которые нас интересуют. Такие сведения наз. первичными эмпирическими данными. Чтобы их собрать, значения исследуемого признака надо измерить.
Измерить – найти числовое значение признака.
В психологии, педагогике обычно используют след. виды измерений: количественные, порядковые (ранговые), номинальные.
Количественные измерения - обычные измерения для признаков, имеющих единицы измерения (рост, вес, температура).Различают 2 вида интервальные и пропорциональные
Количественные измерения проводятся с помощью специальных количественных приборов.Часть признаков может быть измерена как численный результат испытаний.Есть признаки, которые измеряются по известным правилам (напр. оценки).
Порядковые (ранговые) измерения - измерение одного и того же признака у нескольких объектов сравнения. Эти измерения производят тогда, когда признак имеет разные степени выраженности, но количественному измерению не поддается (красота).
Объекты в этом случае обычно упорядочивают по степени возрастания признака и приписывают им числа(ранги).
Процесс порядкового измерения наз. ранжированием.
Номинальные измерения - отнесение объекта к определенному классу (классификация объекта).
За основу классификации берется определенный признак или свойство.
Статистические таблицы -форма рационального и наглядного изложения числовых признаков исследуемых явлений.
В педагогических исследованиях чаще всего чаще всего используют простые и первичные таблицы. К сбору и записи первичных эмпирических данных следует относится внимательней. Первичные данные на этапе исследования подвергаются различным преобразованиям. Эти преобразования могут содержать ошибки. Всегда должна существовать возможность возращения к первичным эмпирическим данным.
Общепринятой формой представления первичных эмпирических данных является статистическая таблица следующего вида.
№ п/п |
Наименование объекта измерения |
Значения характеристик |
|||
А |
В |
С |
… |
||
1 2 … |
|
|
|
|
|
Таблица – исходный материал для статистической обработки информации.
52. Методы ранжирования
Ранжирование количественных данных.
По убыванию степени точности виды измерений располагаются в таком порядке: количественные, порядковые, номинальные. От количественных данных можно перейти к порядковым, такая процедура называется ранжированием.
Пусть в группе из 10 учеников при решении 20 задач получены следующие результаты:Ученики – количество решенных задач: 1 – 9, 2 – 18, 3 – 13, 4 – 11, 5 – 9, 6 – 14, 7 – 15, 8 – 13, 9 – 16, 10 – 13
Количественные данные выстраиваются в порядке возрастания и нумеруются. Им присваиваются номера мест в ряду. Если у нескольких объектов значения характеристики совпадают, то между собой их выстраивают в любом порядке, затем данные ранжируются. Ранг – это место значения в ряду. Если совпадают количественные оценки, то совпадают и ранги. Значения рангов равны среднему арифметическому их мест.
Ученик |
Кол-во решен задач |
Место |
Ранг |
1 |
9 |
1 |
1,5 |
5 |
9 |
2 |
1,5 |
4 |
11 |
3 |
3 |
3 |
13 |
4 |
5 |
8 |
13 |
5 |
5 |
10 |
13 |
6 |
5 |
6 |
14 |
7 |
7 |
7 |
15 |
8 |
8 |
9 |
16 |
9 |
9 |
2 |
18 |
10 |
10 |
Метод парных сравнений
При проведении порядковых измерений часто пользуются методом парных сравнений. Рассмотрим этот метод на примере.
Пусть следует проранжировать нескольких писателей в соответствии с предпочтениями некоторого эксперта. Для этого составляется прямоугольная таблица.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
∑ |
Место |
ранг |
Пикуль |
0 |
1 |
1 |
0 |
1 |
0 |
3 |
3 |
3,5 |
Иванов |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
Булгаков |
0 |
1 |
0 |
1 |
1 |
1 |
4 |
6 |
5,5 |
Платонов |
1 |
1 |
0 |
0 |
1 |
1 |
4 |
5 |
5,5 |
Бондарев |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
2 |
2 |
Максимов |
1 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
3 |
4 |
3,5 |
Единица в строке i на месте j означает, что эксперт предпочитает писателя в строке i писателю в строке j. По строкам единицы суммируются и получаются некоторые количественные оценки для каждого писателя.