- •§1. Основы выборочного метода 6
- •§2. Статистическая проверка гипотез 45
- •§ 3. Обработка результатов наблюдений 70
- •Введение
- •§1. Основы выборочного метода
- •1.1. Понятие о выборочном методе.
- •1.2. Методы группировки экспериментальных данных
- •1.3. Выборочные оценки и ошибки выборки
- •1.4. Некоторые требования, предъявляемые к выборочным оценкам
- •1.5. Случайная повторная выборка для определения оценки доли признака
- •1.6. Случайная повторная выборка для определения оценки генеральной средней
- •1.7. Оценка генеральной дисперсии
- •1.8. Простая случайная бесповторная выборка
- •1.9. Эмпирическая ковариация
- •1.10. Межгрупповая дисперсия
- •2) Межгрупповая дисперсия:
- •Упражнения
- •1.36. Признак X(к) задан на множестве следующей таблицей:
- •Задания для контрольной работы № 1.
- •§2. Статистическая проверка гипотез
- •2.1. Основные понятия
- •2.2. Сравнение выборочной средней с математическим ожиданием нормальной генеральной совокупности при известной дисперсии
- •2.3. Сравнение генеральных средних по выборкам одинакового объема при равных известных дисперсиях.
- •2.4. Проверка гипотезы о равенстве математических ожиданий при известных дисперсиях
- •2.5. Проверка гипотезы о равенстве математических ожиданий при равных неизвестных дисперсиях
- •2.6. Сравнение дисперсий двух нормальных распределений
- •2.7. Критерии согласия
- •2.8. Распределение долей признаков
- •2.9. Сравнение выборочной исправленной дисперсии с заданной дисперсией нормальной генеральной совокупности
- •Упражнения
- •2.10. Задания для контрольной работы № 2
- •§ 3. Обработка результатов наблюдений
- •3.1. Методические указания к лабораторной работе
- •3.2. Задания для лабораторной работы
- •Приложения
- •Ответы к упражнениям
- •Заключение
1.2. Методы группировки экспериментальных данных
Допустим, из генеральной совокупности извлечена каким-то способом выборка объемом n, измерена некоторая величина Х, в результате чего получено множество значений х1, х2, . . . хn. Это множество называется простым статистическим рядом. Он является первичной формой представления статистического материала.
Отдельные значения статистического ряда называются вариантами. Если варианта хi появилась m раз, то число m называют частотой, а ее отношение к объему выборки m/n – относительной частотой.
Последовательность вариант, записанная в возрастающем (убывающем) порядке, называется ранжированным или вариационным рядом.
Таблица, в первой строке которой записаны все значения величины (варианты), во второй – соответствующие им частоты, называется безынтервальным вариационным рядом. Графическим изображением безынтервального вариационного ряда является полигон. Для его построения на оси ОХ откладывают значения вариант, на оси ОY –соответствующие им частоты. Точки с координатами (хi; mi) соединяют отрезками, полученная ломаная линия называется полигоном частот.
Пример 1.3: В детском саду измерили массу тела 10 детей 5 лет. Полученные данные образуют простой статистический ряд:
24 22 23 28 24 23 25 27 25 25
Ранжированный ряд имеет вид:
22 23 23 24 24 25 25 25 27 28
Подсчитав частоты каждого значения, можно постороить безынтервальный вариационный ряд:
Х |
22 |
23 |
24 |
25 |
27 |
28 |
m |
1 |
2 |
2 |
3 |
1 |
1 |
На рис. 1 представлен полигон этого вариационного ряда.
Р ис. 1.1. Полигон вариационного ряда
Длина R интервала [xmin; xmax] называется размахом ряда, т.е.
R = xmax – xmin
где xmax и xmin соответственно наибольшее и наименьшее значения варианты.
Если выборка представлена слишком большим количеством различных значений случайной величины, группировку данных проводят в виде интервального вариационного ряда. Для этого диапазон варьирования признака разбивают на несколько равных интервалов и указывают количество вариант, попавших в каждый интервал. Количество интервалов k определяется условиями задачи исходя из требований исследователя. Зная количество интервалов, можно определить длину h каждого интервала: h =R/(k-1). Рассмотрим процедуру построения интервального вариационного ряда на примере.
Пример 1.4. При диспансеризации производилось определение веса 100 человек одной возрастной группы. Получены значения от 60 до 90 кг. Размах ряда: R = xmax – xmin =90-60=30. Разобьем полученный диапазон на 6 интервалов (k=6). Тогда ширина интервала h=R/(k-1)=30/5=6. Расположим полученне данные в виде интервального вариационного ряда:
интервалы |
60-65 |
65-70 |
70-75 |
75-80 |
80-85 |
85-90 |
количество |
14 |
34 |
29 |
15 |
6 |
2 |
Для удобного представления материал часто располагают в таком виде:
интервал |
середина интервала |
m |
m/h |
60-65 |
62,5 |
14 |
2,33 |
65-70 |
67,5 |
34 |
5,67 |
70-75 |
72,5 |
29 |
4,83 |
75-80 |
77,5 |
15 |
2,5 |
80-85 |
82,5 |
6 |
1,00 |
85-90 |
87,5 |
2 |
0,33 |
Г рафическим изображением интервального вариационного ряда является гистограмма. Для ее построения на оси ОХ откладывают интервалы шириной h, на каждом интервале строят прямоугольник высотой m/h. Величина m/h называется плотностью частоты. Гистограмма является эмпирическим аналогом графика функции распределения. Для рассмотренного ряда гистограмма представлена на рис.2.