- •А.А. Халафян
- •Лекция 1. Теории вероятностей. История возникновения. Классическое определение вероятности
- •Классическое определение вероятности
- •Лекция 2. Теоремы сложения и умножения вероятностей. Статистическое, геометрическое определение вероятности
- •Статистическое определение вероятности
- •Геометрическое определение вероятности
- •Последовательность испытаний. Формула Бернулли
- •Лекция 3. Аксиоматическое построение теории вероятностей. Аксиоматика колмогорова
- •Лекция 4. Случайная величина. Функция распределения
- •Основные свойства функции распределения
- •X1 x2 … xn …, причём xn→-∞, n→∞.
- •Лекция 6. Интегральная теорема муавра–лапласа, теорема бернулли
- •Лекция 7. Непрерывные случайные величины
- •Свойства непрерывной случайной величины
- •Законы распределения непрерывных случайных величин Равномерное распределение
- •Экспоненциальное распределение
- •Нормальное распределение
- •Лекция 8. Понятие многомерной случайной величины
- •Аналогично закон распределения y имеет вид
- •Лекция 9. Функция распределения многомерной случайной величины
- •Плотность вероятностей двумерной случайной величины
- •Лекция 10. Свойства плотности вероятностей двумерной случайной величины
- •Лекция 11. Функции от случайных величин
- •Лекция 12. Теорема о плотности суммы двух случайных величин
- •Лекция 13. Распределения стьюдента, фишера .Числовые характеристики случайных величин
- •Числовые характеристики случайных величин
- •Свойства математического ожидания случайной величины
- •Лекция 14. Числовые характеристики случайных величин (продолжение)
- •Другие характеристики центра группирования случайной величины
- •Характеристики вариации случайной величины
- •Свойства дисперсии
- •Свойства среднеквадратического отклонения
- •Лекция 15. Вычисление дисперсии основных распределений
- •Лекция 16. Числовые характеристики меры связи случайных величин
- •Лекция 17. Предельные теоремы теории вероятностей. Неравенство чебышева. Закон больших чисел
- •Неравенство Чебышева
- •Закон больших чисел
- •Закон больших чисел для одинаково распределенных случайных величин
- •Закон больших чисел в форме Бернулли
- •Лекция 18. Центральная предельная теорема
- •Лекция 19. Математическая статистика. Предмет математической статистики. Вариационные ряды
- •Лекция 20. Средние величины. Показатели вариации
- •Свойства среднего арифметического
- •Показатели вариации (изменчивости) вариационного ряда
- •Свойства дисперсии
- •Статистическая выборка
- •Лекция 21. Оценка параметров генеральной совокупности
- •Лекция 22. Точечные и интервальные оценки параметров распределения Метод наибольшего правдоподобия
- •Метод моментов
- •Интервальная оценка
- •Лекция 23. Проверка статистических гипотез
- •Лекция 24. Проверка гипотезы о равенстве средних
- •Проверка гипотезы о равенстве дисперсий
- •Проверка гипотезы о законе распределения
- •Лекция 25. Элементы регрессионного и корреляционного анализов
- •Линеаризующие преобразования
- •Линейный множественный регрессионный анализ
- •Множественный корреляционный анализ
- •Библиографические ссылки
Лекция 20. Средние величины. Показатели вариации
Средние величины характеризуют центр группирования значений признака. Наиболее распространенной из средних величин, является средняя арифметическая.
Определение 1. Средним арифметическим вариационного ряда называется сумма произведений всех вариантов на соответствующие частоты, деленные на сумму всех частот
, (1)
где , для не сгруппированного ряда формула (1) примет вид
(2)
Свойства среднего арифметического
1. Среднее арифметическое константы есть константа – Мс = с.
Доказательство. ( ), т.е. = с.
2. Если все варианты увеличить (уменьшить) в k раз, то и среднее арифметическое увеличится (уменьшится) в k раз – .
Доказательство. .
3. Если все варианты увеличить (уменьшить) на одно и то же число, то среднее
арифметическое увеличится (уменьшится) на то же число – .
4. Среднее арифметическое отклонения варианты от средней арифметической равно нулю –
Доказательство.
В зависимости от решаемой задачи могут быть использованы другие формулы среднего, которые можно получить из средней степенной k -го порядка
, хi > 0 (3)
При k = 1 – среднее арифметическое;
k = 2 – среднее квадратическое;
k = –1 – среднее гармоническое;
Иногда применяется среднегеометрическое – , .
Помимо этих средних, которые называются аналитическими, применяются структурные или порядковые средние.
Определение 2. Медианой Ме вариационного ряда называется значение признака, приходящееся на середину несгруппированного ряда наблюдений.
Для дискретного вариационного ряда с нечетным числом медиана равна серединному варианту. Для ряда с четным числом – полусумме двух серединных вариантов.
Определение 3. Модой Мо сгруппированного вариационного ряда называется значение признака, соответствующее наибольшей частоте.
Показатели вариации (изменчивости) вариационного ряда
Простейшим показателем вариации является вариационный размах R, равный разности между наибольшим и наименьшим вариантами ряда – R = Хmax – Хmin.
Определение 4. Выборочной дисперсией S2 вариационного ряда называется среднее арифметическое квадрата отклонения вариантов от среднего арифметического –
. (4)
Если ряд не сгруппированный, то дисперсия имеет вид
. (5)
На практике часто используется характеристика вариации, измеряемая в тех же единицах, что и признак – выборочное среднеквадратичное отклонение: .
В некоторых случаях применяется безразмерная характеристика, так называемый коэффициент вариации
V= . (6)