- •ИЗ ИСТОРИИ НАУКИ
- •Математическая
- •ЗАДАЧИ
- •ОБЪЕКТЫ
- •ОСНОВНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ
- •ПРИМЕР 1
- •ОСНОВНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ
- •ПРИМЕР 2
- •Статистический ряд
- •ОСНОВНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ
- •ОБРАБОТКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ
- •РЕШЕНИ Х
- •ОБРАБОТКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ
- •Графически интервальный статистический ряд
- •Пример 5. Построить полигон частот и
- •ТочечныеОБРАБОТКА СТАТИСТИЧЕСКИХоценки ДАННЫХпараметро
- •Выборочная средняя
- •Пример 7. Найти оценки параметров распределения
- •Интервальные оценки
- •Большие по абсолютной величине ошибки будут появляться с малой
- •ерительный интервал для математического ожида
- •Пример 1. Произведено 20 опытов над случайной величиной X, распределенной по нормальному закону.
- •Корреляционный анализ
- •Пример. Найти выборочный коэффициент
- •РЕГРЕССИОННЫЙ
- •По опытным данным можно построить несколько линий регрессии
- •Применение парного линейного уравнения регрессии – прогнозирование по
ИЗ ИСТОРИИ НАУКИ
Математическая статистика возникла в 17 веке
Дальнейшее развитие математической статистики (вторая половина 19 начало 20-х веков) обязано в первую очередь П.Л. Чебышеву, А.А. Маркову, А.М. Ляпунову, К. Гауссу, А. Кетле, Ф.Гальтону, К Пирсону, и др.
В 20 наиболее существенный вклад в математическую статистику был сделан А.Н. Колмогоровым, В.И. Романовским, Е.Е. Слуцким, Н.В. Смирновым, Б.В. Гнеденко, а также английскими учёными Стъюдентом, Р. Фишером, Э. Пирсоном и американскими Ю. Нейманом, А.
Вальдом
Математическая
статистика
устанавливает
закономерности в массовых случайных
явлениях
ЗАДАЧИ
МАТЕМАТИЧЕСКОЙ
СТАТИСТИКИ
Сбор и группировка статистического
материала, полученного в результате наблюдений над случайными процессами
Анализ полученных статистических данных:
оценка неизвестной вероятности событияоценка неизвестной функции распределения;
оценка параметров распределения
оценка зависимости от других случайных величин и т.д.
проверка статистических гипотез о виде неизвестного распределения или о значениях параметров известного распределения
ОБЪЕКТЫ
МАТЕМАТИЧЕСКОЙ
СТАТИСТИКИ
Качественные признаки
изучаемого явления или процесса
(стандартность детали)
Количественные признаки
(контролируемый размер детали)
ОСНОВНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ
Генеральная совокупность – вся
совокупность экспериментальных данных
Выборочная совокупность или выборка
объема n –
определеннаяВыборочныйчастьметод:бъектоввыводы,генеральнойполученные совокупностипри изучени выборки, распространяются на всюгенеральнуюРепрезентативнаясовокупность
(представительная)выборка – это выборка, которая правильно отражает
соотношения в генеральной совокупностиВарианты xi - различные значения
случайнойВариационныйвеличиныряд – последовательность вариант xi , записанная в возрастающем
порядке
ПРИМЕР 1
Записать в виде вариационного ряда выборку 5, 3, 7, 10, 5, 5, 2, 10, 7, 2, 7, 7, 4, 2, 4.
РЕШЕНИЕ
Различными в заданной выборке являются элементы х1=2, х2=3, х3=4, х4=5, х5=7, х6=10.
Упорядочив элементы выборки по величине, получим вариационный ряд: 2, 2, 2, 3, 4,
4, 5, 5, 5, 7, 7, 7, 7, 10, 10
ОСНОВНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ
.
Сумма частот mi * равна бъему выборки ∑m |
* |
||
Относительная частота рi * - отношение i |
|
||
i |
* |
= n |
|
частоты m |
к объему выборки n: |
|
|
Частота mi * - это частота появления в выборке |
|||
варианты xi |
|
|
|
pi* |
m* |
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
n |
|
|
∑ |
Сумма относительных частот рi * |
равна единице |
||||
|
ряд - соответствие вариант |
||||
рCтатистический* = 1 |
|||||
xi и соответствующих им частот m |
* (или |
|
|||
i |
|
|
i |
|
|
относительных частот рi |
* ) |
|
|
|
Статистический ряд представляет собой первичную форму
записи статистического материала
ПРИМЕР 2
Представить статистическое распределение выборки 5, 3, 7, 10, 5, 5,РЕШЕНИЕ2, 10, 7, 2, 7, 7, 4, 2, 4.
Вариационный ряд: 2, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 7,
7, 7, 7, 10, 10 |
n = 15 |
|
|
|||
Объем выборки n : |
|
|
||||
Частоты mi * : варианта |
x1 = 2 имеет |
|||||
частоту |
m1 |
*= 3 |
|
|
|
|
|
|
варианта |
x2 |
= 3 |
имеет |
|
частоту |
m2 |
*= 1 |
|
|
|
|
|
|
варианта |
x3 |
= 4 |
имеет |
|
частоту |
m3 *= 2 |
|
|
|
|
Статистический ряд
xi |
2 |
3 |
4 |
5 |
7 |
10 |
mi * |
3 |
1 |
2 |
3 |
4 |
2 |
|
|
Контроль: ∑ mi *= |
|
|||
|
|
15 |
или |
|
|
|
|
|
|
|
|
||
xi |
2 |
3 |
4 |
5 |
7 |
10 |
рi * 3/15 |
1/15 |
2/15 |
3/15 |
4/15 |
2/15 |
Контроль: ∑ pi *= 1
ОСНОВНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ |
|||||||||||
Интервальный статистический. |
ряд - весь |
||||||||||
диапазон наблюдаемых значений Х разделяется |
|||||||||||
на интервалы и |
|
|
|
|
|
|
|
||||
подсчитывается количество значений xi , |
|
|
|||||||||
приходящееся на |
|
|
|
|
|
|
|
||||
каждый интервал |
|
|
|
|
|
|
|
||||
Границы |
x |
; x |
|
x |
x |
|
. . . |
x |
; x |
|
|
интервалов |
2 |
3 |
k+1 |
||||||||
1 |
|
|
2 ; |
|
k |
|
|||||
pk* |
|
p1* |
|
|
p2* |
. . . |
|
pi* |
|||
|
|
|
|
|
h |
xнаиб хнаим . |
|
|
|||
Длина интервала |
h: |
|
|
|
|
||||||
1 3,322 lg n |
|
|
|
Количество интервалов рационально выбирать порядка 7-20
|
|
Пример 3. Представить выборку в виде |
|||||||||
|
|
интервального |
статистического ряда: |
|
|||||||
|
|
38 60 41 51 33 42 45 21 53 60 68 52 47 46 49 |
|||||||||
|
|
49 14 57 54 59 |
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
77 47 28 48 58 32 42 58 61 30 61 35 47 72 41 |
|||||||||
|
|
45 44 55 30 40 |
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
67 65 39 48 43 60 54 42 59 50. |
|
|
|
||||||
РЕШЕНИЕ. Наибольшая варианта – 77, наименьшая – 14. |
|
||||||||||
|
|
Объем выборки n = 50. |
77 14 |
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
h |
|
|
9,73 |
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
Найдем длину интервала |
3,322 lg 50 |
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|||
|
|
Выбираем длину интервала 9. |
|
|
|
||||||
|
Интервальный статистический ряд |
|
|||||||||
Границы |
|
|
принимает вид |
|
|
|
|||||
|
[14;23) |
[23;32) |
[32;41) |
[41;50) |
[50;59) |
[59;68) |
[68;77] |
||||
интервалов |
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
mi* |
|
2 |
3 |
6 |
17 |
10 |
|
9 |
3 |
||
|
|
|
|||||||||
pi* |
|
0,04 |
0,06 |
0,12 |
0,34 |
0,2 |
0,18 |
0,06 |