- •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
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
§1. Проверка статистических гипотез
В спорте часто решаются вопросы:
сравнение результатов различных групп;
оценка точности результатов измерений;
отыскание законов распределения изучаемых результатов;
проверка эффективности мероприятий, направленных на совершенствование тренировочного процесса или укрепление здоровья людей, занимающихся физической культурой и спортом и т.д.
Все эти вопросы решаются с использованием приемов проверки гипотез.
Определение Статистической гипотезой называется проверяемое математическими методами предположение относительно статистических характеристик результатов измерений или относительно их закона распределения.
Обозначение: H0- нуль-гипотеза.
Примеры:
1) H0(D1=D2) - дисперсии результатов в первой и второй группах одинаковы, то есть значимо не отличаются.
2) H0: результаты бега на 100м в данной группе распределены нормально.
3) H0( ) - средние результаты в контрольной и экспериментальной группах одинаковы, то есть значимо не отличаются.
При сравнении статистических характеристик (см. пример 1,3) почти никогда не встречается случая их абсолютного равенства. В силу каких-то случайных или закономерных причин значения их отличаются друг от друга. Задача при проверки гипотез состоит в том, чтобы отличить случайные влияния от закономерных.
При проверки любой статистической гипотезы решение экспериментатора никогда не принимается с уверенностью, то есть всегда существует некоторый риск принять неправильное решение. Оценка степени этого риска и представляет собой суть проверки статистической гипотезы. Ясно, что исключить на 100% этот риск невозможно. Но экспериментатор может выбрать определенную вероятность или уровень значимости.
Определение Достаточно малую вероятность, при которой (в данной определенной задаче) событие можно считать практически невозможным, называют уровнем значимости.
Обозначение: .
На практике обычно самыми распространенными уровнями являются: 0,1; 0,05; 0,01; 0,001.
Определение Величину q=1- называют доверительной вероятностью.
Пример: Уровень значимости =0,05, означает, что вероятность отвергнуть верную гипотезу H0 меньше 0,05, а вероятность принять эту гипотезу равна q=1-0,05=0,95, то есть выдвинутая гипотеза принимается в 95 случаях из 100.
Как принятие, так и отклонение гипотезы осуществляется на основе определенного критерия.
Определение Статистическим критерием называется правило, обеспечивающее принятие истинной или отклонение ложной гипотезы с заранее заданной вероятностью.
Основные этапы проверки гипотезы:
1. Формулировка нуль-гипотезы.
2. Выбор уровня значимости.
3. Определение выборочного значения статистических характеристик.
4. Выбор критерия для проверки статистической гипотезы.
5. Сравнение расчетного значения с критическим значением критерия для выбранного уровня значимости и принятие или отклонение гипотезы.