- •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
4.2. Характеристики вариации
К характеристикам вариации относятся:
- размах вариации;
- дисперсия;
- среднее квадратическое отклонение;
- коэффициент вариации;
- ошибка среднего выборочного.
Определение Размахом вариации называется разность между максимальным и минимальным значениями выборки.
Определение Дисперсией называется среднее арифметическое квадратов отклонений вариант от выборочной средней.
В случае, если ряд дискретный, то: , где
- объем выборки,
- значение признака,
- соответствующая ему частота,
- среднее выборочное.
Вычисления оформим в виде таблицы:
В случае, если ряд интервальный, то: , где
- объем выборки,
- среднее арифметическое значение интервала,
- соответствующая ему частота,
- среднее выборочное.
Вычисления оформим в виде таблицы:
Определение Средним квадратическим отклонением называется корень квадратный из дисперсии.
Дисперсия и среднее квадратическое отклонение дают характеристику рассеяния наблюдаемых значений вокруг своего среднего значения. Размерность среднего квадратического отклонения в отличии от размерности дисперсии совпадает с единицами измерения изучаемого признака.
Для сравнения варьируемости двух или нескольких выборок, имеющих разные единицы измерения, используют коэффициент вариации.
Определение Коэффициентом вариации называется относительный показатель, равный отношению среднего квадратического отклонения к среднему выборочному значению признака.
Принято считать, что если
- вариативность малая,
- вариативность средняя,
- вариативность большая.
Чем больше коэффициент вариации, тем менее однородна совокупность и тем менее типична средняя, тем менее она характеризует изучаемый признак и наоборот.
Отклонения выборочных коэффициентов от параметров в генеральной совокупности называются ошибками параметров. Эти ошибки возникают в силу того, что выборочная совокупность представляет генеральную совокупность только приближенно.
Определение Ошибкой выборочной средней называется величина равная
.
Чтобы подчеркнуть точность оценки средней выборочной, ее чаще всего записывают в виде: .