Онисим

Основные понятия методы и приемы математической статистики реферат

Содержание Задание 1 Задание 2 Задание 3 Задание 4 Задание 5 Задание 6 Список используемой литературы Задание 1 Найти общее решение дифференциального уравнения первого порядка:. Уилкса, а также советских ученых А. Случайная величина имеет некоторое распределение , которое нам частично или полностью неизвестно. Разработка методов аппроксимации данных и сокращения размерности описания была начата более лет назад, когда К. Имеется вариационный ряд см.

Такое допущение оправдывается тем, что увеличение объема генеральной совокупности достаточно большого объема практически не сказывается на результатах обработки данных выборки. Репрезентативная выборка. В соответствии со сказанным выборки подразделяют на повторные и бесповторные. Повторной называют выборку, при которой отобранный объект перед отбором следующего возвращается в генеральную совокупность.

Бесповторной называют выборку, при которой отобранный объект в генеральную совокупность не возвращается. Способы отбора. Принципиально эти способы можно подразделить на два вида:. Турбо рефераты На сайте реферата.

Основные понятия методы и приемы математической статистики реферат 5079129

Основные понятия, методы и приемы математической статистики Дата поступления: 01 Апреля в Автор работы: Пользователь скрыл имя Тип: реферат.

Владимир Содержание. Математическая статистика. Основные понятия………………… Генеральная и выборочная совокупности…………………………. Выборка, основные задачи математической статистики. Различные эмпирические функции распределения. Выборочные характеристики случайной величины.

Примеры параметрических семейств распределений. Оценивание неизвестных параметров. Методы получения оценок. Сравнение двух парадигм в области методов статистического анализа данных. Отличие новой парадигмы математической статистики: переход от параметрических методов к непараметрическим, от числовых данных к нечисловым. Использование информационных технологий.

Основные понятия теории вероятностей

Определение сущности методов математической статистики в аналитической химии. Характеристика элементов математической статистики, используемых при обработке результатов измерений.

Основные понятия методы и приемы математической статистики реферат 7341

Расчет дисперсии и среднего арифметического для выборки из результатов. Характеристика методов и функций математической статистики исследование, обработка, выводы закономерностей статических данных : понятия "выборка", "генеральная совокупность", "объём выборки", "полигон", "гистограмма частот", "медиана, дисперсия выборки".

Работы в архивах основные понятия методы и приемы математической статистики реферат оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т. Во многих своих разделах математическая статистика опирается на теорию вероятностей, позволяющую оценить надежность и точность выводов, делаемых на реферат дебит и кредит ограниченного статистического материала напр.

В теории вероятностей рассматриваются случайные величины с заданным распределением или случайные эксперименты, свойства которых целиком известны. Предмет теории вероятностей — свойства и взаимосвязи этих величин распределений. Но часто эксперимент представляет собой черный ящик, выдающий лишь некие результаты, по которым требуется сделать вывод о свойствах самого эксперимента.

Наблюдатель имеет набор числовых или их можно сделать числовыми результатов, полученных повторением одного и того же случайного эксперимента в одинаковых условиях. При этом возникают, например, следующие вопросы: Если мы наблюдаем одну случайную величину — как по набору ее значений в нескольких опытах сделать как можно более точный вывод о ее распределении?

Примером такой серии экспериментов может служить социологический опрос, набор экономических показателей или, наконец, последовательность гербов и решек при тысячекратном подбрасывании монеты. Все вышеприведенные факторы обуславливают актуальность и значимость тематики работы на современном этапе, направленной на глубокое и всестороннее изучение основных понятий математической статистики. В связи с этим целью данной работы является систематизация, накопление и закрепление знаний о понятиях математической статистики.

  • Точно так же вычислим и момент порядка.
  • Лекции по высшей математике для гуманитариев.
  • В настоящее время наиболее актуальны методы поиска информативного подмножества переменных и непараметрические методы.
  • Компьютерная модель СГ в координатах d, q, 0 в режиме ХХ Простейшая компьютерная модель турбоагрегата, исследование на ней динамической устойчивости.
  • Бинарные отношения служат простым и удобным аппаратом для весьма широкого круга задач.

Математическая статистика — наука о математических методах анализа данных, полученных при проведении массовых наблюдений измерений, опытов. В зависимости от математической природы конкретных результатов наблюдений статистика математическая делится на статистику чисел, многомерный статистический анализ, анализ функций процессов и временных рядов, статистику объектов нечисловой природы.

Существенная часть статистики математической основана на вероятностных моделях. Выделяют общие задачи описания данных, оценивания и проверки гипотез. Рассматривают и более частные задачи, связанные с проведением выборочных обследований, восстановлением зависимостей, построением и использованием классификаций типологий и др. Для описания данных строят таблицы, диаграммы, иные наглядные представления, например, корреляционные поля.

Вероятностные модели обычно не применяются.

48 Основные понятия математической статистики

Некоторые методы описания данных опираются на продвинутую теорию и возможности современных компьютеров. К ним относятся, в частности, кластер-анализ, нацеленный на выделение групп объектов, похожих друг на друга, и многомерное шкалирование, позволяющее наглядно представить объекты на плоскости, в наименьшей степени исказив расстояния между.

Основные понятия, методы и приемы математической статистики

Методы оценивания и проверки гипотез опираются на вероятностные модели порождения данных. Эти модели делятся на параметрические и непараметрические. В параметрических моделях предполагается, что изучаемые объекты описываются функциями распределения, зависящими от небольшого числа числовых параметров.

В непараметрических моделях функции распределения предполагаются произвольными непрерывными. В статистике математической оценивают параметры и характеристики распределения математическое ожидание, медиану, дисперсию, квантили и др.

Используют точечные и интервальные дающие границы для истинных значений оценки. В математической статистике есть общая теория проверки гипотез и большое число методов, посвященных проверке конкретных гипотез. Рассматривают гипотезы о значениях параметров и характеристик, о проверке однородности то есть о совпадении характеристик или функций распределения в двух выборкахо согласии эмпирической функции распределения основные понятия методы и приемы математической статистики реферат заданной функцией распределения или с параметрическим семейством таких функций, о симметрии распределения и др.

Большое значение имеет раздел математической статистики, связанный с проведением выборочных обследований, со свойствами различных схем организации выборок и построением адекватных методов оценивания и проверки гипотез. Задачи восстановления зависимостей активно изучаются более лет, с момента разработки К. Гауссом в г.

Какой отступ слева и справа в рефератеДоклад цветаева марина ивановна
Реферат история создания русского языкаСписок литературы по экономике для курсовой работы
Доклад на тему люди которые меняют наш мирРеферат на тему зачем мне будущему медику математика
Башкортостан мой край родной рефератТитульный лист реферата студента чгу
Контрольная работа по теме природные регионы россииЦиолковский реферат по истории

В настоящее время наиболее актуальны методы поиска информативного подмножества переменных и непараметрические методы. Разработка методов аппроксимации данных и сокращения основные понятия методы и приемы математической статистики реферат описания была начата более лет назад, когда К. Пирсон создал метод главных компонент. Позднее были разработаны факторный анализ 1 и многочисленные нелинейные обобщения. Различные методы построения кластер-анализанализа и использования дискриминантный анализ классификаций типологий именуют также методами распознавания образов с учителем и безавтоматической классификации и др.

Математические методы в статистике основаны либо на использовании сумм на основе Центральной Предельной Теоремы теории вероятностей или показателей различия расстояний, метриккак в статистике объектов нечисловой природы. Строго обоснованы обычно лишь асимптотические результаты. В настоящее время компьютеры играют большую роль в математической статистике.

Они используются как для расчетов, так и для имитационного моделирования в частности, в методах размножения выборок и при изучении пригодности асимптотических результатов.

Пусть — случайная величина, наблюдаемая в случайном эксперименте. Предполагается, что вероятностное пространство задано и не будет нас интересовать. Будем считать, что, проведя раз этот эксперимент в одинаковых условиях, мы получили числа,— значения этой случайной величины в первом, втором, и т.

Случайная величина имеет некоторое распределениекоторое нам частично или полностью неизвестно. Рассмотрим подробнее наборназываемый выборкой. В серии уже произведенных экспериментов выборка — это набор чисел.

Большев Л. Тогда случайная величина будет принимать значения 1 , , 6 с вероятностями , , соответственно. Выделяют общие задачи описания данных, оценивания и проверки гипотез. Бинарные отношения Бинарные отношения служат простым и удобным аппаратом для весьма широкого круга задач.

Но если эту серию экспериментов повторить еще раз, то вместо этого набора мы получим новый набор чисел. Вместо числа появится другое число — одно из значений случайной величины. Поэтому до опыта — случайная величина, одинаково распределенная са после опыта — число, которое мы наблюдаем в данном первом эксперименте, то есть одно из возможных значений случайной величины.

Распределение характеризуется функцией распределения, плотностью или таблицей, набором числовых характеристик —, и т. По выборке нужно уметь строить приближения для всех этих характеристик. Рассмотрим реализацию выборки на одном элементарном исходе — набор чисел. На подходящем вероятностном пространстве введем случайную величинупринимающую значения, с вероятностями по если какие-то из значений совпали, сложим вероятности соответствующее число.

7748447

Таблица распределения вероятностей и функция распределения случайной величины выглядят так:. Распределение величины называют эмпирическим или выборочным распределением. Существенная часть статистики математической основана на вероятностных моделях.

Схема скорректированной системы привода. Уилкса, а также советских ученых А.

Выделяют общие задачи описания данных, оценивания и проверки гипотез. Рассматривают и более частные задачи, связанные с проведением выборочных обследований, восстановлением зависимостей, построением и использованием классификаций типологий и др. Для описания данных строят таблицы, диаграммы, иные наглядные представления, например, корреляционные поля. Вероятностные модели обычно не применяются.

Некоторые математической статистики описания данных опираются на продвинутую теорию и возможности современных компьютеров. К ним относятся, в частности, кластер-анализ, нацеленный на выделение групп объектов, похожих друг на друга, и многомерное шкалирование, позволяющее наглядно представить объекты на плоскости, в наименьшей степени исказив расстояния между. Методы оценивания и проверки гипотез опираются основные понятия вероятностные модели порождения данных. Эти модели делятся на параметрические и непараметрические.

В параметрических моделях предполагается, что изучаемые объекты описываются функциями распределения, зависящими от небольшого числа числовых параметров. В непараметрических моделях функции распределения предполагаются произвольными непрерывными.

В статистике математической оценивают параметры и характеристики распределения математическое ожидание, медиану, дисперсию, квантили и др. Используют точечные и интервальные методы границы для истинных значений оценки. В математической статистике есть общая теория проверки гипотез и большое число реферат, посвященных проверке конкретных гипотез.

Рассматривают гипотезы о значениях параметров и характеристик, о проверке однородности то есть о совпадении характеристик или функций распределения в двух выборкахо согласии эмпирической функции распределения с заданной функцией распределения или с параметрическим семейством таких функций, о симметрии распределения и др.

Большое значение имеет раздел математической статистики, связанный с проведением выборочных обследований, со свойствами различных схем организации выборок и построением адекватных методов оценивания и проверки гипотез. Задачи восстановления зависимостей активно изучаются более лет, с момента разработки К. Гауссом в г. В настоящее время наиболее актуальны методы поиска информативного подмножества приемы и непараметрические методы.

Разработка методов аппроксимации данных и сокращения размерности описания была начата более лет назад, когда К. Пирсон создал метод главных компонент. Позднее были разработаны факторный анализ[1] и многочисленные нелинейные обобщения. Различные методы построения кластер-анализанализа и использования дискриминантный анализ классификаций типологий именуют также методами распознавания образов с учителем и безреферат классификации и др.

Математические методы в статистике основаны либо на использовании сумм на основе Центральной Предельной Теоремы теории вероятностей или показателей различия расстояний, метриккак в статистике объектов нечисловой природы.

Строго обоснованы обычно лишь асимптотические интенсивность упражнений реферат.

В настоящее время компьютеры играют большую роль в математической статистике. Они используются как для расчетов, так и для имитационного моделирования в частности, в методах размножения выборок и при изучении пригодности асимптотических результатов.

Пусть — случайная величина, наблюдаемая в случайном эксперименте. Предполагается, что вероятностное пространство задано и не будет нас интересовать. Будем считать, что, проведя раз этот эксперимент в одинаковых условиях, мы получили числа,— значения этой случайной величины в первом, втором, и т. Случайная величина имеет некоторое распределениекоторое нам частично или полностью неизвестно.

Рассмотрим подробнее наборназываемый выборкой. В серии уже произведенных экспериментов выборка — это набор чисел.

Сколько стоит написать твою работу?

Но если эту серию экспериментов повторить еще раз, то вместо этого набора мы получим новый набор чисел. Вместо числа появится другое число — одно из значений случайной величины.

Поэтому основные понятия методы и приемы математической статистики реферат опыта — случайная величина, одинаково распределенная са после опыта — число, которое мы наблюдаем в данном первом эксперименте, то есть одно из возможных значений случайной величины.

Распределение характеризуется функцией современные технологии реферат, плотностью или таблицей, набором числовых характеристик —, и т.

По выборке нужно уметь строить приближения для всех этих характеристик. Рассмотрим реализацию выборки на одном элементарном исходе — набор чисел. На подходящем вероятностном пространстве введем случайную величинупринимающую значения, с вероятностями по если какие-то из значений совпали, сложим вероятности соответствующее число.

Таблица распределения вероятностей и функция распределения случайной величины выглядят так:. Распределение величины называют эмпирическим или выборочным распределением. Вычислим математическое ожидание и дисперсию величины и введем обозначения для этих величин:. Точно так же вычислим и момент порядка. В общем случае обозначим через величину. Если при построении всех введенных нами характеристик считать выборку, набором случайных величин, то и сами эти характеристики —, — станут величинами случайными.

Эти характеристики выборочного распределения используют для оценки приближения соответствующих неизвестных характеристик истинного распределения. Причина использования характеристик распределения для оценки характеристик истинного распределения или — в близости этих распределений при больших.

Рассмотрим, для примера, подбрасываний правильного кубика. Пусть — количество очков, выпавших при -м броске. Предположим, что единица в выборке встретится раз, двойка — раз и т. Тогда случайная величина будет принимать значения 1, 6 с вероятностями, соответственно.

Но эти пропорции с ростом приближаются к согласно закону больших чисел.

Основные понятия методы и приемы математической статистики реферат 4993

То есть распределение величины в некотором смысле сближается с истинным распределением числа очков, выпадающих при подбрасывании правильного кубика.

Мы не станем уточнять, что имеется в виду под близостью выборочного и истинного распределений.