- •3. Вероятность на дискретном пространстве элементарных исходов. Классическое определение вероятности. Свойства вероятности.
- •4.Элементы комбинаторики и схемы выбора.
- •5. Геометрическая вероятность. Свойства вероятности.
- •7. Формула полной вероятности и формула Байеса.
- •8. Схема незовисимых испытаний Бернулли,формула Бернулли.Общая теорема о повторении опытов.
- •9. Общая теорема о повторении опытов. Наиболее вероятное число успехов в схеме Бернулли. Номер первого успешного испытания.
- •10. Предельные теоремы в схеме Бернулли. Локальная предельная теорема Муавра-Лапласа. Интегральная теорема Муавра-Лапласа.
- •11. Предельные теоремы в схеме Бернулли. Теорема Пуассона. Закон больших чисел в форме Бернулли.
- •12. Случайные величины и распределения вероятностей. Свойства функции распределения вероятностей.
- •13.Классификация случайных величин. Дискретные распределения (примеры основных распределений)
- •I.Дискретные распределения
- •14. .Классификация случайных величин. Абсолютно непрерывные распределения(примеры основных распределений).
- •I. . Абсолютно непрерывные распределения.
- •15.Нормальное распределение и его свойства.
- •16.Основные распределения случайных величин, применяемые в статистике.
- •17.Мат.Ожидание и его свойства.
- •18.Дисперсия и её свойства
- •20 Числовые характеристики системы двух случайных величин.Ковариация.
- •19.Мода,медиана,моменты,ассиметрия,эксцесс
- •21.Числовые характеристики системы двух случайных величин .Коэффициент корреляции.
- •22.Определение случайной последовательности . Определение сходимости по вероятности .Неравенство Маркова. Неравенство Чебышева.
- •24.Центральная предельная теорема для одинаково распределенных независимых слагаемых. (цпт)
- •25.Определение и описание случайного процесса
- •26.Статистические средние характеристики случайных процессов(сп).
- •27.Стационарные случайные процессы(сп)
- •28.Предмет мат. Статистики
- •29.Средние величины
- •30. Показатели вариации, моменты.
- •31. Статистические оценки параметров распределения. Методы нахождения оценок.
- •32.Метод моментов.
- •34.Интервальные оценки.
30. Показатели вариации, моменты.
Средние величины не отражают изменчивости (вариации) значений признака.
Простейшим показателем вариации является вариационный
размах R =хтах - xmin .
Наибольший интерес представляет мера рассеяния наблюдений вокруг средней арифметической — дисперсия.
Дисперсией (выборочной дисперсией) вариационного ряда называется величина
При расчете дисперсии и других числовых характеристик интервальных рядов в качестве , также используют середины интервалов. Часто для вычисления дисперсии используют упрощенную формулу:
Dв= -
где
Если признак ξ измеряется в метрах, то, очевидно, его дисперсия - в метрах квадратных. Желательно в качестве меры вариации иметь характеристику, выраженную в тех же единицах, что и значения признака. Такой характеристикой является среднее квадратическое отклонение:
=
Отношение среднего квадратического отклонения к средней величине признака, выраженное в процентах, называют коэффициентом вариации:
ν = ∙100%
Если коэффициент вариации признака, принимающего только положительные значения, высок (например, более 100 %), то, как правило, это свидетельствует о неоднородности значений признака.
Выборочная дисперсия обладает свойствами, аналогичными свойствам дисперсии случайной величины. Отмстим следующие: 1. (C) = 0, C = const;
2. (Cx) = C2(x), C = const;
3. (C+x) = (x),C = const;
4. Если выборкиX иY независимы, то(х + у) =(х) + (y).
Пример 13.1. Вычислить дисперсию, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации напряжения тока в электросети для примера 11.1.
Решение.
Вычислим дисперсию по упрощенной формуле = - .
=(1062+ 1072∙3 + 1082∙4+I092∙6 + 1102∙8 +1112∙5 + 1122∙2 + + 1132)=11992,9.
D= 11992,9 - 109,52= 2,65.
Среднее квадратичеcкое отклонение= =1,63. Вариация
v = ∙ 100 % = 1,49 %.
Средняя арифметическая и дисперсия вариационного ряда являются частными случаями более общего понятия - выборочных (эмпирических) моментов.
Начальный момент k k-го порядка вариационного ряда определяется по формуле:
Центральный момент k k-го порядка вариационного ряда определяется по формуле:
Очевидно, что 1=,1 = 0,2 =
Коэффициентом асимметрии вариационного ряда называется число
Если s= 0 , то распределение имеет симметричную форму, то сеть варианты, равноудаленные от, имеют одинаковую частоту. Приs > 0 (s < 0) говорят о положительной (отрицательной) или правосторонней (левосторонней) асимметрии.
Эксцессом вариационного ряда называется число
Эксцесс является показателем крутости кривой распределения вариационного ряда по сравнению с нормальным распределением, дисперсия которого равна . Приx= 0 распределение нормальное. Еслиx> 0,то кривая распределения имеет более острую вершину, чем при нормальном распределении, еслиx< 0 - более плоскую.
Пример 13.2. Вычислить коэффициент асимметрии и эксцесс распределения напряжения тока в электросети для примера 11.1.
Решение. Сначала находим центральные моменты третьего и четвертого порядков:
Тогда s=== -0,9;x=- 3 =- 3 = - 0,44
Поскольку найденные показатели близки к нулю, то можно сделать вывод, что рассматриваемое в примере 11.1 распределение по асимметрии и крутости приближается к нормальной кривой.
Вычисление выборочной средней и дисперсии можно упростить, если использовать не первоначальные варианты xi, а новые варианты
=
где С и k- специально подобранные постоянные. Тогда согласно свойствам средней арифметической и дисперсии
==, следовательно =к+С ,
(u) ==, следовательно(x) = k2Dв(u).
Данный метод дает существенное упрощение в случае больших значений xi . В качестве постояннойк рекомендуется брать величину интервала поx, а в качествеС - варианту, имеющую наибольшую частоту (середину интервала, имеющего наибольшую частоту).