
- •17. Біномінальний закон розподілу ймовірностей дискретної випадкової величини.
- •18. Розподіл Пуассона ймовірностей дискретної випадкової величини.
- •19. Математичне сподівання дискретної випадкової величини , його ймовірнісний зміст та властивості.
- •20. Дисперсія і середнє квадратичне відхилення дискретної випадкової величини та їх ймовірнісний зміст. Основні властивості дисперсії.
- •21.Числові характеристики середнього арифметичного однаково розподілених взаємно незалежних дискретних випадкових величин та їх практичне значення.
- •28. Дисперсія і середнє квадратичне відхилення неперервної випадкової величини.
- •33. Показниковий розподіл імовірностей неперервної випадкової величини.Графік густини й функції розподілу.
- •41. Умовні закони розподілу системи двох дискретних випадкових величин та їх числові характеристики.
- •42. Статистичний розподіл вибірки та його числові характеристики.
- •43. Емпірична функція розподілу.
- •45. Точкова оцінка математичного сподівання нормально розподіленої випадкової величини.
- •47. Інтервальні оцінки математичного сподівання нормально розподіленої випадкової величини у випадках, коли середньоквадратичне відхилення σ відоме і не відоме.
- •Інтервальна оцінка середнього квадратичного відхилення нормально розподіленої випадкової величини.
- •Задача про статистичну перевірку гіпотези і критерій узгодження.
- •53.Перевірка гіпотез про вигляд математичного сподівання нормально розподіленої випадкової величини у випадку коли дисперсія невідома.
- •Перевірка гіпотез про рівність математичних сподівань двох незалежних нормально розподілених випадкових величин
- •Перевірка гіпотез про рівність дисперсій двох незалежних нормально розподілених випадкових величин.
- •Відмінність між функціональною, статистичною та кореляційною залежностями.
- •Вибірковий коефіцієнт кореляції двовимірної випадкової величини (X, y) і визначення за його допомогою лінійного зв'язку між складовими X і y.
- •Рівняння лінійної регресії та його знаходження методом найменших квадратів.
- •Вираження рівняння лінійної регресії через коефіцієнт кореляції.
- •Статистичний розподіл вибірки двомірної випадкової величини та числові характеристики її складових.
- •Перевірка гіпотез про вигляд математичного сподівання нормально розподіленої випадкової величини у випадку коли дисперсія відома.
- •Критерій узгодження Пірсона ( критерій )для перевірки гіпотези про закон розподілу генеральної сукупності.
Статистичний розподіл вибірки двомірної випадкової величини та числові характеристики її складових.
У ході статистичного дослідження системи двох випадкових величин Х і У, як і в одновимірному випадку, спершу будується емпіричний закон сумісного розподілу. Для цього формується вибірка певного обсягу n, елементами якої є відповідні пари чисел (xі , уі). Таку вибірку записують у формі таблиць.
Числові характеристики для не згрупованої вибірки
М*(Х)
= хв=
,
М*(Y)
= yв=
;
D*(Х)
= Dвx=
,
D*(Y)
= Dвy=
.
Для згрупованої вибірки:
М*(Х)
= хв=
,
М*(Y)
= yв=
,
D*(Х)
= Dвx=
,
D*(Y)
= Dвy=
,
Перевірка гіпотез про вигляд математичного сподівання нормально розподіленої випадкової величини у випадку коли дисперсія відома.
Коли дисперсія генеральної сукупності Дr(Х) відома. Допускається, що відомі п,а1,а.
Правило 1. Якщо Н0:а = а0, а Н1 : а а0, то перевірка гіпотези здійснюється за правилом:
Обчислюється хв.
Обчислюється емпіричне значення критерію за формулою
3.За таблицею значень інтегральної функції Лапласа знаходять критичну точку kkp двосторонньої критичної області з рівності
Робиться висновок :
Правило 2. Якщо Н0:а = а0, а H1 : а > а0, то перевірка гіпотези здійснюється подібно до правила 1 із змінами:
Визначають критичну точку kп.кр правосторонньої критичної області, користуючись при цьому) рівністю
Робиться висновок:
Правило 3. Якщо Н0:а = а0, а II, \ а < а0, то перевірка гіпотези здійснюється подібно до попереднього правила 2 із змінами у висновку, ураховуючи, що критична точка лівостороння, тобто що кл кр - -кпІкр :
Критерій узгодження Пірсона ( критерій )для перевірки гіпотези про закон розподілу генеральної сукупності.
Критерії, які призначені для перевірки сформульованих гіпотез, називаються критеріями узгодження. Згідно з критерієм Пірсона для перевірки гіпотези вводиться випадкова величина К:
,
Де m- число варіант(чи інтервалів);
-
спостережувана частота
-
теоретична частота
-
імовірність того, що значення
випадкової величини Х належить до і-тої
групи.