- •1. Событие. Классификация событий
- •2. Вероятность события. Свойства вероятности. Классическая вероятность
- •3. Статистическое определение вероятности
- •4. Геометрическая вероятность
- •5. Задача о встрече
- •6. Действия над событиями
- •7. Теорема сложения вероятностей
- •8. Теорема умножения вероятностей
- •9. Условная вероятность события
- •10. Следствия из теоремы умножения вероятностей
- •11. Формула полной вероятности
- •12. Теорема гипотез. ( Формула Байеса )
- •13. Дискретные и непрерывные случайные величины
- •14. Закон распределения
- •15. Функция распределения
- •16. Общие свойства функции распределения
- •17. Плотность распределения
- •18. Основные свойства плотности распределения
- •19. Математическое ожидание и его свойства
- •20. Математическое ожидание непрерывной случайной величины
- •21. Мода и медиана
- •22. Дисперсия случайной величины
- •23. Свойства дисперсии
- •27. Условные законы распределения. Зависимые и независимые случайные величины
- •30. Корреляционный момент случайных величин и его свойства
- •31. Коэффициент корреляции и его свойства
- •32. Формула Бернулли
- •33. Наивероятнейшее число наступления события
- •34. Асимптотические формулы вычисления вероятностей
- •35. Биномиальный закон распределения
- •36. Закон распределения Пуассона
- •37. Равномерный закон распределения
- •38. Показательный закон распределения
- •39. Нормальный закон распределения
- •40. Математическое ожидание нормального закона распределения
- •41. Дисперсия нормального закона распределения
- •44. Неравенство Маркова
- •45. Неравенство Чебышева
- •46. Теорема Чебышева
- •47. Теорема Бернулли
- •48. Теорема Ляпунова
- •49. Интегральная теорема Лапласа
- •50. Виды статистических наблюдений
- •Виды статистических наблюдений:
- •51. Виды измерений
- •Количественные измерения
- •Порядковые (ранговые) измерения
- •Номинальные измерения
- •Статистические таблицы
- •52. Методы ранжирования
- •53. Группировка и табулирование количественных данных
- •54. Графическое изображение вариационных рядов
- •55. Показатели центра распределения (мода, медиана, среднее арифметическое, среднее гармоническое, среднее геометрическое)
- •56. Показатели вариации
- •57. Ассиметрия и эксцесс
- •58. Эмпирическая функция распределения
- •59. Точечные интервальные оценки
- •60. Доверительные интервалы
49. Интегральная теорема Лапласа
Пусть производится n независимых испытаний, в каждом из которых некоторое событие может произойти с вероятностью p или не произойти с вероятностью q. Если Хi – число наступлений события А в i-том испытании, то Х1+Х2+…+Хn – число наступлений события А во всех
n испытаниях. Ранее нами было получено, что М(Хi) =р, а D(Хi) =pq.
Случайные величины Хi одинаково распределены и независимы, тогда справедлива теорема Ляпунова и выполняется следующее утверждение:
- это равенство называют интегральной теоремой Лапласа.
Очевидно, что интегральная теорема Лапласа является следствием теоремы Ляпунова. Отсюда вытекают следующие соотношения:
Из теоремы Лапласа вытекает, что случайная величина m – число наступлений события в n независимых испытаниях распределена при больших n приближенно по нормальному закону с математическим ожиданием np и дисперсией npq, где р – вероятность наступления А в i-том испытании, q – вероятность не наступления А в i-том испытании.
Пример. При установившемся технологическом процессе фабрика выпускает в среднем 80% продукции первого сорта. Чему равна вероятность того, что в партии 1000 изделий число первосортных заключено между 760 и 830.
Решение:
n=1000, p=0,8 (первый сорт).
Требуется найти вероятность того, что число m первосортных изделий заключено между α=760, β=830
np=1000•0,8=800
.
50. Виды статистических наблюдений
Формирование информационной базы требует организации статистического наблюдения.
Статистическое наблюдение – организованный сбор массовых данных об исследуемых педагогических процессах и явлениях, организованных по специальной программе.
Статистическая совокупность (генеральная) – множество однородных объектов или явлений, объединенных по какому-то критерию.
В педагогике в качестве совокупности рассматривают группы людей.
Общее число членов совокупности называется объемом или размером совокупности.
Виды статистических наблюдений:
-
сплошные
-
несплошные
-
выборочные
-
монографические
-
При выборочном наблюдении обследованию подвергаются часть совокупности. Полученные результаты обобщаются на всю совокупность.
Выборочной статистической совокупностью – называется часть генеральной совокупности, которая подвергается исследованию.
При сплошном статистическом исследовании выборка совпадает со всей совокупностью.
В зависимости от объема:
-
малые выборки – не более 30 ед.
-
средние – от 30 до 100
-
большие – более 100 членов.
Репрезентативность выборки -
При монографическом наблюдении тщательному наблюдению подвергают отдельные элементы выборки. Цель: дополнить массовое наблюдение.
По времени:
-
непрерывное наблюдение
-
единовременное
-
периодическое
По источнику получения данных:
-
непосредственное наблюдение – информация в результате наблюдений
-
документальное – по журналу
-
опрос
51. Виды измерений
Изучение любого пед. явления начинается с определения принципов отбора людей, которые включены в группу для наблюдения.
Критериями отбора могут быть возрастные, личностные и др.
Далее проводится сбор сведений о значениях тех признаков в группе, которые нас интересуют. Такие сведения наз. первичными эмпирическими данными. Чтобы их собрать значения исследуемого признака надо измерить.
Измерить – найти числовое значение признака.
В психологии, педагогике обычно используют след. виды измерений:
-
количественные
-
порядковые (ранговые)
-
номинальные
Получение численных значений признаков основано на применении различных шкал.
Шкала – числовая система, в которой признаки объекта выражены свойствами числового ряда.