
- •Инсарова Наталия Ивановна Лещенко Вячеслав Григорьевич Элементы теории
- •220050, Г.Минск, ул. Ленинградская, 6
- •Введение
- •Глава I. Случайные события. Вероятность
- •Закономерность и случайность, случайная изменчивость в точных науках, в биологии и медицине
- •1.3. Виды случайных событий. Основные теоремы теории вероятностей
- •1.3.1. Несовместные случайные события. Теорема сложения вероятностей
- •1.3.2. Независимые случайные события. Теорема умножения вероятностей
- •1.3.3. Зависимые события. Теорема умножения вероятностей для зависимых событий
- •1.4. Формула Байеса
- •1.5. О случайных событиях с вероятностями близкими к 0 или к 1
- •Глава II. Случайные величины
- •2.1. Случайные величины, их виды
- •2.2. Закон распределения дискретной случайной величины
- •2.3. Закон распределения непрерывной случайной величины. Плотность распределения вероятности
- •2.4. Основные числовые характеристики случайных величин
- •2.5. Нормальный закон распределения случайных величин
- •Глава III Элементы математической статистики
- •3.2. Статистическое распределение выборки
- •3.3. Графическое представление статистических распределений выборок
- •3.4. Методы описательной статистики
- •3.6. Понятие нормы для медицинских показателей
- •В теории ошибок величину
- •3.8. Основы корреляционного анализа
- •Объем выборки – n. Каждой паре значений (хi, уi) на плоскости хОу соответствует одна точка. Всего будет n точек.
3.3. Графическое представление статистических распределений выборок
Для получения наглядного представления о распределении выборок строят соответствующие графики, в частности, полигон частот или гистограмму распределения.
Вариационный ряд часто изображают графически в виде полигона частот или полигона относительных частот.
Д
ля
построения полигона частот на оси
абсцисс откладывают варианты хi,
а на оси ординат – соответствующие им
частоты mi.
Точки (хi;
mi)
соединяют отрезками прямых. Полигоном
частот
называют
ломаную линию, отрезки которой соединяют
точки (х1;m1);
(х2;
m2)…..(хк;
mк).
Полигоном
относительных частот называют ломаную
линию, отрезки которой соединяют точки
(х1;
);
(х2;
);
(хк;
).
На рис. 8 показан полигон относительных
частот, построенный по данным табл.2.
Для непрерывной случайной величины обычно строят гистограммы частот или относительных частот.
Гистограммой
частот называют диаграмму, состоящую
из вертикальных прямоугольников,
основаниями которых являются интервалы
длиной
х =h,
а высоты
равны отношению
(плотности частоты).
Для построения гистограммы частот на
оси абсцисс откладывают интервалы
значений исследуемого показателя
(интервалы вариант) и на них строят
прямоугольники высотой
.
Площадь i
-го
прямоугольника равна х
= mi,
т.е. равна
количеству
вариант в i-м
интервале.
Следовательно, площадь гистограммы
частот равна сумме частот для всех
интервалов, иначе говоря, равна объему
выборки.
Гистограмма
относительных частот
отличается от предыдущей гистограммы
тем, что на ней высоты прямоугольников
равны отношению
,т.е.
равны плотности относительной частоты
(эмпирической плотности вероятности).
В этом случае площадь i-го
прямоугольника равна
х
=
рi*
–
относительной
частоте вариант, попавших в i-ый
интервал.
Напомним, что рi*
– оценка
вероятности попадания значений Х
в выбранный интервал. Площадь гистограммы
относительных частот равна сумме
относительных частот для всех интервалов,
т.е. равна единице.
Г
Рис. 9
Н
еобходимо
отметить, что гистограммой называют и
серию прямоугольников, высотами которых
являются непосредственно частоты mi
для соответствующих интервалов, или
относительные частоты (в нормированной
гистограмме), а также относительные
частоты в процентах (процентная
гистограмма). Два последние варианта
позволяют сравнивать гистограммы,
построенные на одних и тех же интервалах,
но для различных выборок из той же
генеральной совокупности.
Важно, что гистограммы можно использовать для оценки закона распределения признака в генеральной совокупности (в популяции). Соединяя средние точки верхних оснований прямоугольников гистограммы относительных частот плавной линией, можно по данным выборки получить примерный вид графика зависимости плотности вероятности f от х. Такая зависимость отражена на рис. 9. Можно предположить, что анализируемый показатель (масса тела новорожденного) в генеральной совокупности распределен по нормальному закону, т.е. нормальный закон является вероятностной моделью для данного признака популяции.