- •9 Вероятности гипотез. Формула Бейеса.
- •10 Последовательность неизвестных испытаний. Формула Бернулли.
- •11 Локальная формула Муавра-Лапласа. Формула Пуассона.
- •12 Интегральная формула Муавра-Лапласа. Вероятность отклонения относительной частоты случайного события от его вероятности в каждом отдельном испытании.
- •37.Условные знаки распределения составляющих X,y непрерывной двумерной св.Условные плотности распределения вероятностей
- •38. Условное мат. Ожидание составляющих X и y двумерной св ,ф-ии регрессии
- •39.Зависимые и независимые св.Корреляционный момент.Коэффициент корреляции
- •40. Коррелированность и зависимость составляющих X,y двумерной свx,y
- •48.Точечные и интервальные оценки. Точность оценки, доверительная вероятность(надежность).Доверительный интервал.
- •49.Доверительный интервал для оценки матем. Ожидания нормальн. Распределения при известномсредн. Квадратич.Отклонении.
- •50.Доверительный интервал для оценки матем. Ожидания нормальн. Распределения при неизвестном средн. Квадратичюотклонении.Оценка истинного значения измеряемой величины.
- •51. Доверительный интервал для оценки средн. Квадратич. Отклонения нормальн. Распред-ия. Оценка точности измерений.
- •53. Метод наибольшего правдоподобия дя дискретных и непрерывных св.
- •54. Условные варианты. Обычные, начальные и центр. Эмперич. Моменты. Условные эмпирич. Моменты. Метод произведений для вычисления выборочн. Средней и выбороч. Дисперсии.
- •55. Построение нормальной кривой по опытным данным. Оценка отклонения эмпирического распределения от нормального. Эмпирические асимметрия и эксцесс.
- •56. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Условные средние. Выборочные уравнения регрессии. Выборочный коэффициент корреляции
- •57. Мера корр. Связи. Выборочное корреляционное отношение и его св-ва. Простейшие случаи криволинейнойкорр-ции.
- •58. Статистические гипотезы. Нулевая и конкурирующая гипотезы. Ошибки 1-го и 2-го рода. Стат. Критерий проверки нулевой гипотезы.
- •64. Сравнение наблюдаемой относительной частоты с гипотетической вероятностью появления события
- •65. Сравнение нескольких дисперсий нормальных генеральных совокупностей по выборкам различного объема. Критерий Бартлетта
- •66. Сравнение нескольких дисперсий нормальных генеральных совокупностей по выборкам одинакового объема. Критерий Кочрена
- •67. Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции
48.Точечные и интервальные оценки. Точность оценки, доверительная вероятность(надежность).Доверительный интервал.
Точечные оценкиСтатистической оценкойнеизвестного параметра случайной величины
X называется функция вариант x1 , x2 , …, xi, …, xn.
Несмещенной называют статистическую оценку, математическоеожидание которого равно оцениваемому параметру при любом объеме
выборки.Смещеннойназывают статистическую оценку, математическое ожиданиекоторой не равно оцениваемому параметру.Выборочной средней(оценкой математическогоожидания) называют
среднее арифметическое наблюдаемых значений количественного признака=
xi— варианта выборки,
ni— частота варианты,— объем выборки,
k — число наблюдаемых различных значений случайного параметра X .
Таким образом, выборочная средняяесть средняя взвешенная значенийпризнака с весами, равными соответствующим частотам.Допустим, что все наблюдаемые значения количественного признака
(случайной величины) X выборки разбиты на несколько групп.Рассматривая каждую группу как самостоятельную, можно найти ее
среднюю арифметическую.Групповой среднейназывают среднее арифметическое значений признака,
принадлежащих группе.Зная групповые средние и объемы группы, можно найти общую
среднюю: общая средняя равна средней арифметической групповых средних,взвешенной по объемам групп.Для того, чтобы охарактеризовать рассеяние значений количественногопризнака X совокупности вокруг своего среднего значения xв, вводят
характеристику — выборочную дисперсию.
Выборочной дисперсиейназывают среднее арифметическое квадратов
отклонений наблюдаемых значений количественного признака X от
выборочного среднего xв:=
то есть выборочная дисперсия есть средняя взвешенная квадратовотклонений с весами, равными соответствующим частотам.Кроме выборочной дисперсии для характеристики рассеяния значений
количественного признака X вокруг своего выборочного среднего значенияпользуются характеристикой — выборочным средним квадратическим
отклонением.Выборочным средним квадратическим отклонениемвыборочным
стандартом) называют квадратный корень из выборочной дисперсии:σ в = .
Вычисление дисперсии можно упростить, используя формулу:Dв=.
Выборочная дисперсия Dвявляется смещенной оценкой дисперсии. Для
того, чтобы получить несмещенную оценку дисперсии, нужно "исправить"
величину Dв.
Исправленной выборочной дисперсией S2 называется величина:=
Исправленным выборочным средним квадратическим отклонениемназывается величина:
S = .
Все рассмотренные выше статистические оценки называются точечными,так как они определяются одним числом.
Интервальные оценкиИнтервальнойназывают оценку, которая определяется двумя
числами — концами интервала, покрывающего оцениваемый параметр.
Доверительнымназывают интервал длиной 2δ , который с заданной
вероятностью (надежностью) γ покрывает оцениваемый параметр. Величина
δ , равна половине доверительного интервала, называется точностью
оценки.