- •Тема 1. Элементы аналитической геометрии на плоскости План:
- •§4. Расстояние от точки до прямой
- •§5. Кривые второго порядка
- •5.1. Окружность
- •5.2. Эллипс
- •Свойства эллипса
- •5.3. Гипербола
- •Свойства гиперболы
- •5.4. Парабола
- •Свойства параболы
- •Тема 3. Дифференцирование функций План:
- •§2. Предел функции
- •2.1. Числовая последовательность. Предел числовой последовательности
- •2.2. Предел функции в точке
- •§7. Понятие производной функции
- •14.3. Наибольшее и наименьшее значение функции на отрезке
- •14.4. Выпуклость, вогнутость функции
- •14.5. Точки перегиба функции
- •§15. Задачи на нахождение наименьших и наибольших значений величин
- •Тема 3. Интегрирование функций
- •§1. Неопределенный интеграл и его свойства
- •§2. Таблица основных интегралов
- •§3. Основные методы интегрирования
- •3.1. Непосредственное интегрирование
- •3.2. Метод замены переменной
- •3.3. Интегрирование по частям
- •§4. Понятие определенного интеграла. Свойства определенного интеграла
- •§5. Вычисление определенных интегралов. Формула Ньютона-Лейбница
- •§6. Приложение определенного интеграла
- •6.1. Вычисление площадей плоских фигур
- •6.2. Вычисление объемов тел вращения относительно оси ox и оси oy
- •6.3. Вычисление пути, пройденного точкой
- •Тема 5: Элементы теории вероятностей План:
- •§1. Некоторые формулы комбинаторики
- •§2. Предмет теории вероятностей. Основные определения
- •§3. Классическое определение вероятности
- •§4. Основные теоремы о вычислении вероятностей сложных событий
- •4.1. Теорема сложения вероятностей несовместных событий
- •4.2. Теорема умножения вероятностей независимых событий
- •4.3. Теорема умножения вероятностей зависимых событий
- •4.4. Теорема сложения вероятностей совместных событий
- •§5. Формула полной вероятности
- •Тема 5: основы математической статистики План:
- •§1. Случайные величины
- •§2. Основные понятия математической статистики
- •§3. Группировка данных
- •3.1. Группировка данных в случае количественного дискретного признака (построение дискретного вариационного ряда)
- •5.2. Группировка данных в случае количественного непрерывного признака (построение интервального вариационного ряда)
- •§4. Статистические характеристики
- •4.1. Средние характеристики
- •4.2. Характеристики вариации
- •Тема 6. Проверка статистических гипотез и оценка параметров План:
- •§1. Проверка статистических гипотез
- •§2. Критерий согласия Пирсона
- •§3. Оценка параметров генеральной совокупности
- •3.1. Оценка средней арифметической генеральной совокупности
- •3.2. Оценка дисперсии генеральной совокупности
- •Тема 7. Элементы корреляционного и регрессионного
- •§1. Функциональная и корреляционная взаимосвязи
- •§2. Корреляционное поле. Коэффициент корреляции
- •§3. Расчет коэффициента корреляции методом условных вариант
- •§4. Ошибка коэффициента корреляции
- •§5. Регрессионный анализ
§3. Группировка данных
Как правило, экспериментальные данные представлены неупорядоченным набором чисел. По такому набору данных сделать какие-либо выводы трудно. Поэтому данные нуждаются в обработке, которая начинается с группировки. Группировка сводится к распределению вариант выборки по группам или интервалам.
3.1. Группировка данных в случае количественного дискретного признака (построение дискретного вариационного ряда)
Все варианты располагают в порядке возрастания и указывают частоту, с которой они встречаются в данной выборке. Записывают в виде таблицы, которая называется дискретным вариационным рядом.
-
xi
x1
x2
…
xk
ni
n1
n2
…
nk
Определение Графическое изображение дискретного вариационного ряда называется полигоном.
Для построения полигона на оси OX откладывают значения вариант xi, а на оси OY – значения частот ni.
Определение Накопленной частотой называется число вариант меньших или равных данной варианте.
Обозначают:
Определение График, полученный при соединении точек, координаты которых соответствуют значениям вариант и накопленным частотам называется полигоном накопленных частот или кумулятой.
Пример: Найти накопленную частоту предпоследней варианты.
-
xi
23
24
25
26
27
28
ni
2
5
8
12
10
3
f5=2+5+8+12+10=37.
5.2. Группировка данных в случае количественного непрерывного признака (построение интервального вариационного ряда)
Статистическое распределение в данном случае задается в виде последовательности интервалов и соответствующих им частот. Записывается в виде таблицы, которая называется интервальным вариационным рядом.
Составление интервального вариационного ряда:
1. Определяем величину интервала: , где
- максимальная варианта выборки,
- минимальная варианта выборки,
n - объем выборки.
2. Находим границы интервалов:
левая граница 1-го интервала:
правая граница 1-го интервала:
далее границы интервалов находят прибавляя шаг h: ,
и так далее.
При этом xmax должно попасть в последний интервал.
3. Находим частоты интервалов – количество вариант, вписывающихся в границы данного интервала.
4. Составляют таблицу – интервальный вариационный ряд:
-
Интервалы
a1-a2
a2-a3
a3-a4
…
ak-1-ak
Частоты
n1
n2
n2
…
nk
Определение Графическое изображение интервального вариационного ряда называется гистограммой.
Гистограмма состоит из прямоугольников, основания которых – интервалы, а высоты – частоты этих интервалов.