- •Определение целей и задач статистического исследования
- •Планирование статистического эксперимента. Эксперимент и наблюдательное исследование. Простая случайная выборка. Отклонения в выборках и их классификация.
- •Условия применения статистических методов для решения практических задач
- •Понятие пассивного эксперимента при исследовании объектов для получения статистических данных
- •Виды данных, используемые в статистическом анализе.
- •Интервальное оценивание. Доверительные интервалы и их интерпретация. Уровень доверия. Стандартная ошибка.
- •Понятие «черного ящика».
- •Понятие уровня значимости.
- •Определение факторного пространства.
- •Определение уровня фактора.
- •Понятие случайного возмущения
- •Интервальные оценки параметров. Понятие доверительного интервала.
- •Показали тесноты корреляционной связи между случайными величинами.
- •Понятие генеральной совокупности и выборки.
- •Требования к реальной информации при сборе данных для правомерности применения статистических методов.
- •Понятие «параллельные опыты».
- •Понятие и виды диаграммы рассеивания.
- •Метод наименьших квадратов.
- •Применение мнк для оценивания параметров регрессионного уравнения.
- •Свойства оценок параметров регрессионных уравнений, полученных по мнк.
- •Понятие и свойства дисперсии случайной величины.
- •Ошибки 1-го и 2-го рода при использовании статистических гипотез.
- •Понятие ковариации и формулы для ее расчета для генеральной и выборочной совокупностей.
- •Понятие функциональной и корреляционной связи.
- •Доверительная вероятность. Примеры использования.
- •Понятие мультиколлинеарности.
- •Виды связей между факторами и откликами.
- •Факторный анализ.
- •Дисперсионный анализ.
- •Кластерный анализ.
- •Регрессионный анализ.
-
Понятие «черного ящика».
Под «черным ящиком» понимается объект исследования, внутреннее устройство которого неизвестно.
«Черный» ящик представляет собой сложную гомоморфную модель кибернетической системы, в которой соблюдается разнообразие. Он только тогда является удовлетворительной моделью системы, когда содержит такое количество информации, которое отражает разнообразие системы. Можно предположить, что чем большее число возмущений действует на входы модели системы, тем большее разнообразие должен иметь регулятор.
-
Понятие уровня значимости.
Уровнем значимости называется вероятность ошибочного отклонения нулевой гипотезы. Или, иными словами, уровень значимости — это вероятность ошибки первого рода при принятии решения.
Количественные показатели уровня достоверности, называемого также уровнем статистической значимости, находятся в обратной зависимости от надежности результата. То есть чем выше р – уровень, тем ниже надежность и ниже уровень доверия к найденной зависимости. Так, р = 0,05 является более надежным и более желаемым для исследователя значением, нежели чем р = 0,1.
Таким образом, р - уровень показывает вероятность ошибки, связанной с распространением наблюдаемого результата на всю популяцию. Например, р - уровень = 0,05 показывает, что имеется 5 % вероятности, что найденная в выборке связь между переменными является случайной и характерна только для данной выборки.
-
Определение факторного пространства.
Факторное пространство – это множество внешних и внутренних параметров модели, значения которых исследователь может контролировать в ходе подготовки и проведения модельного эксперимента.
-
Определение уровня фактора.
Фактор считается заданным, если указаны его название и область определения. В выбранной области определения он может иметь несколько значений, которые соответствуют числу его различных состояний. Выбранные для эксперимента количественные или качественные состояния фактора носят название уровней фактора.
-
Понятие случайного возмущения
Случайное возмущение — в экономико-математическом моделировании (в вероятностных моделях, экономико-статистических моделях) возмущение отражается стохастическим членом модели, который называется «ошибкой«, «вектором помех«, а также «остатком«. Этот член, во-первых, улавливает неучтенные моделью факторы, поскольку в модель можно включать лишь ограниченное число существенных переменных (хотя эффект каждого из неучтенных факторов — иначе он был бы признан существенным — и невелик, в сумме они оказывают определенное воздействие на выходы модели). Во-вторых, он включает непредсказуемый элемент случайности человеческих поступков и реакций, в-третьих, — ошибки измерения или наблюдения, следствия неточности информации, имеющейся при разработке модели.
СВ – факторы, которые на наш взгляд не влияют на объект, либо влияют незначительно, и которые мы не учитываем.
-
Интервальные оценки параметров. Понятие доверительного интервала.
Интервальная оценка параметров - оценка представляемая интервалом значений, внутри которого с задаваемой исследователем вероятностью находится истинное значение оцениваемого параметра. Интервал в интервальной оценке с заданной надежностью называется доверительным интервалом.