Автор24

Информация о работе

Подробнее о работе

Страница работы

Элементы математической статистики

  • 20 страниц
  • 2016 год
  • 49 просмотров
  • 0 покупок
Автор работы

EkaterinaKonstantinovna

Большой опыт в написании работ, очень давно работаю на этом ресурсе, выполнила более 15000 заказов

224 ₽

Работа будет доступна в твоём личном кабинете после покупки

Гарантия сервиса Автор24

Уникальность не ниже 50%

Фрагменты работ

. Выборочный метод математической статистики

1.1. Задачи математической статистики. Понятия генеральной и выборочной совокупностей

Данные наблюдений о массовых явлениях или изменениях наблюдаемых признаков (свойств) явлений или объектов, выраженные в числах, являются совокупностью статистических данных.
Задачей математической статистики является определение закономерности о распределении какой-то случайной величины или нескольких случайных величин и их взаимосвязи. В общем основная задача статистики выявление и исследование закономерностей в совокупности статистических данных, состоящих из очень большого числа элементов. Эти закономерности проявляют себя как общая тенденция с колебаниями и отклонениями от неё в свойствах отдельных элементов.
Пример: по многолетним наблюдениям метеостанции за температурой воздуха можно вывести закономерность изменения температуры на участке наблюдений.
Генеральная совокупность это множество значений некоторой случайной величины.
Пример 1 : значения температуры на данном участке за определённый период времени.
Выборка или выборочная совокупность это некоторое количество выбранных нами значений величины из генеральной совокупности. Значение величины называют элементом выборки, количество элементов в выборке называют объёмом выборки. Выборка должна быть репрезентативной, т.е. представительной. Представительная выборка представляет всю генеральную совокупность и правильно отражает её основные черты и свойства.

1. Выборочный метод математической статистики 1.1. Задачи математической статистики. Понятия генеральной и выборочной совокупностей 2
1.2. Статистическое распределение выборки, вариационный ряд. Эмпирическая функция распределения. Полигон и гистограмма 3
2. Статистические оценки параметров распределения 5
2.1. Точечные оценки. Генеральное среднее. Выборочное среднее. Оценка генерального среднего по выборочному среднему 5
2.2. Точечные оценки. Генеральная дисперсия. Выборочная дисперсия. Оценка генеральной дисперсии по исправленной выборочной дисперсии 6
2.3. Понятие о несмещенных, эффективных, достаточных и состоятельных оценках 7
2.4. Метод моментов 8
2.5. Метод максимального правдоподобия 9
2.6. Интервальные оценки. Понятия доверительного интервала и доверительной вероятности 10
3. Проверка статистических гипотез 11
3.1. Понятие о статистической гипотезе. Нулевая и конкурирующая, простая и сложная гипотезы 11
3.2. Проверка простой гипотезы против простой альтернативы. Критическая область, область принятия гипотезы, критические точки. 11


При проверке нулевой гипотезы могут быть допущены ошибки. Ошибкой первого рода считается отклонение правильной нулевой гипотезы и ошибкой второго рода – принятие неверной нулевой гипотезы. Вероятность ошибки первого рода обозначают α и называют уровнем значимости, вероятность ошибки второго рода обозначают β и называют оперативной характеристикой критерия. Мощностью критерия называют вероятность недопустимости ошибки второго рода.
Случайную величину, которую используют для проверки гипотезы, называют критерием или статистическим критерием и обозначают К. Эмпирическим или наблюдаемым значением критерия является вычисленное значение по выборкам и обозначается К набл.
Совокупность значений критерия, при которых нулевую гипотезу отклоняют, называют критической областью, при которых принимают – областью принятия гипотезы или областью допустимых значений.
Для проверки статистической гипотезы рассматривают принадлежит ли значение критерия критической области или области принятия гипотезы. На основании этого рассмотрения либо принимают, либо отвергают нулевую гипотезу.
Критическими точками или границами являются точки, которые разделяют область принятия гипотезы от критической области и обозначают kкр .
Правосторонней называют критическую область которая определятся неравенством К kкр , где kкр - положительное число.
Левосторонней называют критическую область, которая определятся неравенством К kкр , где kкр - отрицательное число.
Двусторонней называют критическую область, определяемую неравенствами К k1, К k2 , где k1 k2.
Алгоритм проверки статистических гипотез
1. Формулируем нулевую проверяемую гипотезу Но и альтернативную гипотезу Н1.
2. Подбираем статистический критерий θ (x1, x2, ….xn) – это случайная величина, которая вычисляется по результатам выборки.
3. Формулируем правило проверки. Определяем объем выборки n, в зависимости от уровня значимости α и мощности критерия 1-β либо по условию минимизации β при заданных значениях α и n.
4. выбираем одностороннюю или двустороннюю проверку. Это зависит от нулевой и альтернативной гипотез. Выбор альтернативной гипотезы диктуется существом проверки.
5. Вычисляем критические точки по распределению критерия.
6. Производим выборку Х1, Х2, …Хn . Для полученных значений x1, x2, ….xn реализации выборки вычисляем наблюдаемое значение критерия θнабл θ (x1, x2, ….xn) . Если это значение попадает в критическую область, гипотеза Но признается не соответствующей данным наблюдения и отклоняется. Если θнабл попадает в допустимую область, то гипотеза признается не противоречащей выборочным данным и может быть признана правдоподобной.
Чаще всего проверкой гипотез решаются задачи сравнения (сравнение выборочных характеристик и нормативных), сравнения характеристик двух выборок, о виде выборочного распределения и проверки значимости расхождения выборочных характеристик.

1. Бахшиян В.Ц., Сиротин А.Н. Теория вероятностей в виде последовательных задач: Учебное пособие. – М.: Изд-во МАИ, 2006.-88с.
2. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: Учеб.пособие для студентов ву-зов/В.Е.Гмурман.-9-е изд., стер.-М.: Высш.шк., 2004.-404 с: ил.
3. Бочаров П.П., Печинкин А.В. Теория вероятностей. Математическая статистика. – 2-е изд. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005.- 296 с.
4. http://gigabaza.ru/doc/31306-p2.html
5. http://opds.sut.ru/old/electronic_manuals/oed/f03.htm
6. http://bourabai.ru/tpoi/hypothesis.htm
7. http://studopedia.org/1-45419.html

Форма заказа новой работы

Не подошла эта работа?

Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

Оставляя свои контактные данные и нажимая «Заказать Реферат», я соглашаюсь пройти процедуру регистрации на Платформе, принимаю условия Пользовательского соглашения и Политики конфиденциальности в целях заключения соглашения.

Фрагменты работ

. Выборочный метод математической статистики

1.1. Задачи математической статистики. Понятия генеральной и выборочной совокупностей

Данные наблюдений о массовых явлениях или изменениях наблюдаемых признаков (свойств) явлений или объектов, выраженные в числах, являются совокупностью статистических данных.
Задачей математической статистики является определение закономерности о распределении какой-то случайной величины или нескольких случайных величин и их взаимосвязи. В общем основная задача статистики выявление и исследование закономерностей в совокупности статистических данных, состоящих из очень большого числа элементов. Эти закономерности проявляют себя как общая тенденция с колебаниями и отклонениями от неё в свойствах отдельных элементов.
Пример: по многолетним наблюдениям метеостанции за температурой воздуха можно вывести закономерность изменения температуры на участке наблюдений.
Генеральная совокупность это множество значений некоторой случайной величины.
Пример 1 : значения температуры на данном участке за определённый период времени.
Выборка или выборочная совокупность это некоторое количество выбранных нами значений величины из генеральной совокупности. Значение величины называют элементом выборки, количество элементов в выборке называют объёмом выборки. Выборка должна быть репрезентативной, т.е. представительной. Представительная выборка представляет всю генеральную совокупность и правильно отражает её основные черты и свойства.

1. Выборочный метод математической статистики 1.1. Задачи математической статистики. Понятия генеральной и выборочной совокупностей 2
1.2. Статистическое распределение выборки, вариационный ряд. Эмпирическая функция распределения. Полигон и гистограмма 3
2. Статистические оценки параметров распределения 5
2.1. Точечные оценки. Генеральное среднее. Выборочное среднее. Оценка генерального среднего по выборочному среднему 5
2.2. Точечные оценки. Генеральная дисперсия. Выборочная дисперсия. Оценка генеральной дисперсии по исправленной выборочной дисперсии 6
2.3. Понятие о несмещенных, эффективных, достаточных и состоятельных оценках 7
2.4. Метод моментов 8
2.5. Метод максимального правдоподобия 9
2.6. Интервальные оценки. Понятия доверительного интервала и доверительной вероятности 10
3. Проверка статистических гипотез 11
3.1. Понятие о статистической гипотезе. Нулевая и конкурирующая, простая и сложная гипотезы 11
3.2. Проверка простой гипотезы против простой альтернативы. Критическая область, область принятия гипотезы, критические точки. 11


При проверке нулевой гипотезы могут быть допущены ошибки. Ошибкой первого рода считается отклонение правильной нулевой гипотезы и ошибкой второго рода – принятие неверной нулевой гипотезы. Вероятность ошибки первого рода обозначают α и называют уровнем значимости, вероятность ошибки второго рода обозначают β и называют оперативной характеристикой критерия. Мощностью критерия называют вероятность недопустимости ошибки второго рода.
Случайную величину, которую используют для проверки гипотезы, называют критерием или статистическим критерием и обозначают К. Эмпирическим или наблюдаемым значением критерия является вычисленное значение по выборкам и обозначается К набл.
Совокупность значений критерия, при которых нулевую гипотезу отклоняют, называют критической областью, при которых принимают – областью принятия гипотезы или областью допустимых значений.
Для проверки статистической гипотезы рассматривают принадлежит ли значение критерия критической области или области принятия гипотезы. На основании этого рассмотрения либо принимают, либо отвергают нулевую гипотезу.
Критическими точками или границами являются точки, которые разделяют область принятия гипотезы от критической области и обозначают kкр .
Правосторонней называют критическую область которая определятся неравенством К kкр , где kкр - положительное число.
Левосторонней называют критическую область, которая определятся неравенством К kкр , где kкр - отрицательное число.
Двусторонней называют критическую область, определяемую неравенствами К k1, К k2 , где k1 k2.
Алгоритм проверки статистических гипотез
1. Формулируем нулевую проверяемую гипотезу Но и альтернативную гипотезу Н1.
2. Подбираем статистический критерий θ (x1, x2, ….xn) – это случайная величина, которая вычисляется по результатам выборки.
3. Формулируем правило проверки. Определяем объем выборки n, в зависимости от уровня значимости α и мощности критерия 1-β либо по условию минимизации β при заданных значениях α и n.
4. выбираем одностороннюю или двустороннюю проверку. Это зависит от нулевой и альтернативной гипотез. Выбор альтернативной гипотезы диктуется существом проверки.
5. Вычисляем критические точки по распределению критерия.
6. Производим выборку Х1, Х2, …Хn . Для полученных значений x1, x2, ….xn реализации выборки вычисляем наблюдаемое значение критерия θнабл θ (x1, x2, ….xn) . Если это значение попадает в критическую область, гипотеза Но признается не соответствующей данным наблюдения и отклоняется. Если θнабл попадает в допустимую область, то гипотеза признается не противоречащей выборочным данным и может быть признана правдоподобной.
Чаще всего проверкой гипотез решаются задачи сравнения (сравнение выборочных характеристик и нормативных), сравнения характеристик двух выборок, о виде выборочного распределения и проверки значимости расхождения выборочных характеристик.

1. Бахшиян В.Ц., Сиротин А.Н. Теория вероятностей в виде последовательных задач: Учебное пособие. – М.: Изд-во МАИ, 2006.-88с.
2. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: Учеб.пособие для студентов ву-зов/В.Е.Гмурман.-9-е изд., стер.-М.: Высш.шк., 2004.-404 с: ил.
3. Бочаров П.П., Печинкин А.В. Теория вероятностей. Математическая статистика. – 2-е изд. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005.- 296 с.
4. http://gigabaza.ru/doc/31306-p2.html
5. http://opds.sut.ru/old/electronic_manuals/oed/f03.htm
6. http://bourabai.ru/tpoi/hypothesis.htm
7. http://studopedia.org/1-45419.html

Купить эту работу

Элементы математической статистики

224 ₽

или заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 200 ₽

Гарантии Автор24

Изображения работ

Страница работы
Страница работы
Страница работы

Понравилась эта работа?

или

22 июля 2017 заказчик разместил работу

Выбранный эксперт:

Автор работы
EkaterinaKonstantinovna
4.6
Большой опыт в написании работ, очень давно работаю на этом ресурсе, выполнила более 15000 заказов
Купить эту работу vs Заказать новую
0 раз Куплено Выполняется индивидуально
Не менее 40%
Исполнитель, загружая работу в «Банк готовых работ» подтверждает, что уровень оригинальности работы составляет не менее 40%
Уникальность Выполняется индивидуально
Сразу в личном кабинете Доступность Срок 1—4 дня
224 ₽ Цена от 200 ₽

5 Похожих работ

Отзывы студентов

Отзыв Алексей Кузнецов об авторе EkaterinaKonstantinovna 2017-06-23
Реферат

Супер.Все вовремя и в срок

Общая оценка 5
Отзыв Алексей Михайлов об авторе EkaterinaKonstantinovna 2017-03-21
Реферат

Отличная работа. Очень помогли!

Общая оценка 5
Отзыв vmarina об авторе EkaterinaKonstantinovna 2015-08-16
Реферат

в срок и качественно

Общая оценка 5
Отзыв Лена об авторе EkaterinaKonstantinovna 2015-03-26
Реферат

Спасибо большое автор, все сделано в срок и правильно!

Общая оценка 5

другие учебные работы по предмету

Готовая работа

Влияние социально психологического тренинга на адаптацию первоклассников к процессу обучения. Корреляционный анализ

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2240 ₽
Готовая работа

Статистический анализ потребления товаров и услуг на примере НСО (Новосибирской области)

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2240 ₽
Готовая работа

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ УЩЕРБА, ОБУСЛОВЛЕННОГО ЛЕСНЫМИ ПОЖАРАМИ В РЕГИОНЕ РОССИИ

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
1500 ₽
Готовая работа

Применение методов математической статистики к задачам прогнозирования прибыли и убытков на примере одной фирмы

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2240 ₽
Готовая работа

Алгебраическая модель трехмерной синхронной переключательной схемы

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2800 ₽
Готовая работа

Статистический анализ продукции животноводства в Республике Тыва.

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2800 ₽
Готовая работа

Экономико-статистический анализ деятельности предаприятия

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
1700 ₽
Готовая работа

Cовершенствование системы оценки финансовых результатов предприятия ООО «Энка ТЦ» с применением методов экономико-математического моделирования

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2800 ₽
Готовая работа

(2 и 3 глава) Модели ценообразования на рынке товаров, удовлетворяющих эстетические потребности (на примере ОАО "Императорский фарфоровый завод"

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2800 ₽
Готовая работа

Статистический анализ и прогнозирование розничного товарооборота РФ

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2000 ₽
Готовая работа

Пути повышения эффективности работы предприятия с применением методов экономико-математического моделирования на примере ООО "Шелби-Ко" ( ночной клуб)

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2800 ₽
Готовая работа

Индексный метод в демографической статистике.

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2800 ₽