![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •3. Основные характеристики выборки.
- •4. Понятие репрезентативной выборки. Методы формирования репрезентативной выборки.
- •5. Формы учёта результатов измерений. Табличный способ представления статистических данных.
- •6. Формы учёта результатов измерений. Статистические ряды.
- •7. Формы учёта результатов измерений. Графический (гистограмма) способ представления статистических данных.
- •8. Числовые характеристики распределений. Правила определения моды и медианы.
- •9. Числовые характеристики распределений. Подсчёт среднего, дисперсии, стандартного отклонения
- •10. Понятие уровня статистической значимости. Нулевая и альтернативная гипотезы.
- •11. Общие принципы проверки статистических гипотез (сг). Этапы принятия статистического решения
- •12. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий знаков g.
- •13. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий t Вилкоксона.
- •14. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий Фридмана.
- •15. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). L критерий Пейджа.
- •16. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий Макнамары
- •17. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий u Вилкоксона – Манна – Уитни.
- •18. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий q.
- •19. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий h Крускала – Уоллиса.
- •20. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). S критерий.
- •21. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). T-критерий Стьюдента для связных выборок.
- •22. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). T-критерий Стьюдента для несвязных выборок.
- •23. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). F-критерийФишера. Определяется по таблице 17
- •25. Использование критерия хи-квадрат для сравнения двух эмпирических распределений.
- •26. Критерий согласия распределений Колмогорова-Смирнова.
- •Условия:
- •27. Сравнение двух выборок с помощью -критерий Фишера.
- •28. Понятие корреляции. Изучение взаимосвязи между переменными с помощью коэффициента корреляции Пирсона.
- •29. Понятие корреляционной связи. Применение коэффициента корреляции Спирмена для исследования связи между переменными.
21. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). T-критерий Стьюдента для связных выборок.
Критерий Стьюдента определяется по таблице 16
Этот критерий направлен на оценку различий величины 2х средних 2х выборок которые распределены по нормальному закону
t
=
-
среднее разностей между соответствующими
значениями
Sd
=
Подсчет степеней свободы k = n-1
22. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). T-критерий Стьюдента для несвязных выборок.
-
среднее выборки X;Y
n,m –кол-во эл-ов выборкиX;Y
-
выборочные дисперсии
Если
выборки равночисленны n=m=n
, то
Подсчет
степеней свободы
23. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). F-критерийФишера. Определяется по таблице 17
-
кол-во эл-ов в выборке
xi ,yi – значения эл-ов выборок
-
средние арифм. Число степеней
свободы
24. Сравнение эмпирического распределения с теоретическим с помощью критерия хи-квадрат.
Расчет теор частот осуществляется в зависимости от условий эксперимента
эмпирическая
частота
теоретическая
частота
K – кол-во разрядов признака
Подсчет
степеней свободы
1=
6-1=5
25. Использование критерия хи-квадрат для сравнения двух эмпирических распределений.
<<
Относительные
величины поступивших\ не поступивших
в вуз, расчитываются теоретические
частоты (доли признака). Обозначается
буквой
и
подсчитывается
Частота показывает сколько учащихся
из обоих школ не должны были поступить
в случае одинаковой подготовки
С=0,33*100=33
D=0,33*87=28,71
A=100-33=67
B=87-28,71=58,29
k=4
26. Критерий согласия распределений Колмогорова-Смирнова.
Этот критерий используется для решения тех же задач, что и хи2; но при применении хи2сопоставляются частоты 2-х распределений, а в критерии К.-С. – кумулятивные (накопленные) частоты. Если разность частот оказывается большой, то различия являются существенными.
Формула:
Dэ.=max |FE - FB|\n
B – эмпирическая частота
E – теоретическая частота
FE – накоплены теор.
FB – как эмпирическое
Dкр. Смотрим по таблице 13
Пример:
Условия:
-
Шкала интервалов, отношений
-
Выборки не связаны
-
Суммарный объем должен быть не меньше 50, а эмпирические данные допускать возможность
27. Сравнение двух выборок с помощью -критерий Фишера.
Предназначен для сопоставления двух рядов значений по частоте встречаемости какого-либо признака. Он используется для оценки различий как в зависимых, так и в независимых выборках.
Пример:
Из 23 учащихся математической школы с контрольной справились 15, а в обычной из 28-11ть. Можно ли считать, что различия в успешности решения задачи в мат. или обычной школе достоверны?(выразить в %)
Мат. школа 15/23*100=65,2% -доля успешно справившихся
Обычн. Школа 11/28*100=39,3%
-
величиная взятай и таблицы 14, соотв
большей % доле
-величина
соотв. Меньшей % доле
n1- кол-во наблюдений в 1ой выборке
n2 – кол-во наблюдений во 2ой выборке
по табл. 14
-
65,2% -
=1,88
-
39,3% -
= 1, 355
n1=23
n2=28
Критические
значения:
1,64
при Р<= 0.05; 2,28 при Р<=0,01
Зона
знач. Зона неопред. Зона незнач.
1, 64 1,866, 2,28
попало
в зону неопределенности. Можно принять
гипотезу Н1 на уровне 5%, те.е на этом
уровне различия в успешности решения
задач существуют. На уровне 1% это
утверждать нельзя.
Условия применения:
-
измерение может быть произведено в любой шкале
-
выборки зависимые и независимые
-
нижняя граница применения 1ая выборка-2, вторая не меньше 30ти.Если выборки равные, то не меньше 5ти в каждой.