- •5. Теорема сложения вероятностей совместных событий. Формула полной вероятности. Вероятность гипотез. Формулы Байеса. Теорема сложения вероятностей совместных событий.
- •6. Формула Бернули. Локальная и интегральная теоремы Лапласа. Вероятность отклонения относительной частоты от постоянной вероятности в независимых испытаниях. Формула Бернули.
- •Локальная теорема Лапласа.
- •Интегральная теоремы Лапласа.
- •12 Сущность и значение теоремы Чебышева. Теорема Бернулли.
- •13. Функция распределения: определ.,св-ва, график
- •14. Плотность распределения вероятностей: опред.Св-ва, вероятностный смысл.Вероятность попадания непрерывной случ.Величины в заданной интервал
- •21.Точность оценки. Доверительный интервал.
- •22. Точность оценки. Доверительная вероятность.
- •25.Сравнение двух средних нормальных генеральных совокупностей, дисперсии которых известны (независимые выборки)
- •26.Сравнение выборочной средней и гипотетической генеральной средней нормальной совокупности
- •Вопрос 27.Выборочные коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендалла.
Вопрос 27.Выборочные коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендалла.
Коэффициент корреляции — это мера взаимосвязи измеренных явлений
Выборочные коэффициент ранговой корреляции Спирмена.
Коэффициент ранговой корреляции Спирмена используется в случаях, когда:
- переменные имеют ранговую шкалу измерения; распределение данных слишком отличается от нормального или вообще неизвестно; выборки имеют небольшой объём (N < 30).
Коэффициенты ранговой корреляции Спирмена, находят по формуле ƥв=1- 6*∑di² , где di= хi-уi, n- объем выборки n³-n
ОБЯЗАТЕЛЬНЫМ УСЛОВИЕМ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КОЭФФИЦИЕНТА СПИРМЕНА ЯВЛЯЕТСЯ РАВЕНСТВО РАЗМАХА ДВУХ ПЕРЕМЕННЫХ.
Перед использованием коэффициента Спирмена для рядов данных с различным размахом, необходимо обязательно их ранжировать. Ранжирование приводит к тому, что значения этих рядов приобретают одинаковый минимум = 1 (минимальный ранг) и максимум, равный количеству значений (максимальный, последний ранг = N, т.е. максимальному количеству случаев в выборке).
Асолютная величина коэффициента ранговой корреляции Спирмена не превышает единицы: [ ƥв] ≤1
Свойства выборочного уоэф-та корреляции Спирмена:
1)Е/и м/у качественными признаками А и В имеется «полная прямая зависимость» в том смысле,что ранги объектов совпадают при всех значениях i, то выборочный коэф-нт ранговой корреляции Спирмена = 1.
2) Е/и м/у качественными признаками А и В имеется «противоположная зависимость» в том смысле,что рангу х1=1 соответствует ранг у1=n; рангу х2 соответствует ранг ранг у2 =n-1;….;хn= соответствует ранг уn=1,то выборочный коэффициент ранговой корреляции Спирмена равен минус единице.
3) Е/и м/у качественными признаками А и В нет ни «полной прямой», ни «противоположной» зависимостей, то коэффициент рв заключен м/у -1 и +1,причем чем ближе к нулю его абсолютная величина, тем зависимость меньше.
Требуется при заданном уровне значимости α проверить нулевую гипотезу о равенстве нулю генерального коэффициента ранговой корреляции Спирмена ρг при конкурирующей гипотезе Н1: ρг ≠ 0. Для этого найдем критическую точку: Ткр=tкр (α;k)знак корня (1-р²)/(n-2), где n-объем выборки, рв –выборочный коэф-нт ранговой корреляции Спирмена, t кр(α;k)- критическая точка двусторонней критической обл.,нах-ят по табл.Стьюдента.
Выборочные коэффициент ранговой корреляции Кендалла: n-1Определяется формулой: t= [4R/n(n-1)]-1,где n объем выборки, R =∑Ri i=1Требуется при заданном уровне значимости α проверить нулевую гипотезу о равенстве нулю генерального коэффициента ранговой корреляции Кендалла tг при конкурирующей гипотезе Н1: ρг ≠ 0. Для этого найдем критическую точку:Ткр=zкр знак корня 2(2n+5)/9n(n-1), где n-объем выборки,zкр- критическая точка двусторонней критической области.( находят по таблице Лапласа).
Свойства Кендала такие же как и у Спермана.