Шпаргалка по Статистике 3 — страница 8

  • Просмотров 1695
  • Скачиваний 27
  • Размер файла 727
    Кб

противоположное событие Ā, вероятность которого Р(Ā) =1-р = q. Вероятность того, что при n испытаниях событие А наступит m раз: ; - число сочетаний появления события А. М(m)=np - математическое ожидание частоты появления события А при n независимых испытаниях; D(m)=npq - дисперсия частоты появления события А; Закон Пуассона Принимает последовательно значения X=0,1,2,…,m… с вероятностью и дискретной функции распределения Для закона Пуассона =D=a,

a – параметр распределения. Закон Пуассона ассиметричен и его асимметрия A=, а эксцесс E=1/a, т.е. распределение право асимметрично и имеет положительный эксцесс. Метод наименьших квадратов. f(x) эта некая функция, конкретный вид которой не известен, известен лишь ее общий вид. МНК позволяет зная общий вид функции найти ее конкретный вид (коэффициенты) который наилучшим образом вписывается в экспериментальные данные. Основная идея

МНК состоит в том, чтобы при нахождении конкретного вида функции минимизировать сумму квадратов ошибок во всех исходных уравнениях. Иными словами нужно свести к минимуму функцию: Выравнивание Выравнивание – замена нелинейной зависимости линейного вида и в обратном пересчёте параметров линейной регрессии. Таким образом, метод выравнивания заключается в следующем: предполагая, что между x и y существует зависимость

определенного вида, находят некоторые величины и , которые при сделанном предположении оказываются связаны линейной зависимостью. Затем для заданных значений ивычисляют соответственные значенияии зображают их графически. Из графика легко увидеть, близка ли зависимость междуик линейной и, следовательно, подходит ли выбранная формула или нет.(→lny=lna+bx→Y=Ax+B) Вариант 10 Основы выборочного метода изучения экспериментальных

данных. Суть этого метода: если по результатам изучения сравнительно небольшой ее части можно получить с достаточной для практики достоверностью необходимую информацию о всей совокупности, то нет необходимости в сплошном наблюдении. Часть объектов исследования, определенным образом избранная из более обширной совокупности, называется выборкой, а исходная совокупность, из которой взята выборка, — генеральной (основной)

совокупностью. Число элементов в выборке называется объемом выборки (обозначается n). Требование к выборке Важным требованием к выборке является ее репрезентативность, то есть правильная представимость в ней пропорций генеральной совокупности. Достижению репрезентативности может способствовать такая организация эксперимента, при которой элементы выборки извлекаются из генеральной совокупности случайным образом. Обычно в