Элементы математической статистики презентация

Содержание

1. Элементы математической статистики
2. §1. Понятия случайной выборки, вариационного ряда и статистики
3. §2. Эмпирическая (выборочная)функция распределения
4. .
5. . .
6. . 3 5 10 1 0,2 0,5 х
7. §3. Эмпирическая плотность распределения. Гистограмма
8. .
9. . Задача Данные ежедневных
10. . Гистограмма
11. .
12. . При построении гистограмм мы имеем свободу
13. . . ,
14. §4. Оценивание параметров распределения
15. а) б)
16. II. Выборочная дисперсия Опр. Выборочной дисперсией, построенной по случайной выборке (1), называется с.в
17. Формула для вычисления выборочной дисперсии по реализации (2) .
18. 2. Свойства выборочной дисперсии .
19. §4. Несмещенные, состоятельные и эффективные оценки
20. § 5. Выборочные моменты.
21. Характеристики формы распределения
22. .

§1. Понятия случайной выборки, вариационного ряда и статистики

Главная
Математика
Элементы математической статистики

Слайд 1ЭЛЕМЕНТЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ
Введение.
Задачи мат. статистики. Генеральная совокупность.
Мат. статистика – это дисциплина,

изучающая методы, которые по наблюдениям случайных величин позволяют сделать обоснованные выводы о распределении случайных величин и их характеристиках.

Слайд 2§1. Понятия случайной выборки, вариационного ряда и статистики

Слайд 3§2. Эмпирическая (выборочная)функция распределения

Слайд 6.

3
5
10
1
0,2
0,5
х

Слайд 7§3. Эмпирическая плотность распределения. Гистограмма

Слайд 9.

Задача
Данные ежедневных измерений температуры в течение месяца представлены в таблице. Построить

гистограмму с шагом h=2.

Слайд 10.
Гистограмма

Слайд 12.
При построении гистограмм мы имеем свободу в выборе промежутка [a,b] ,

числа интервалов разбиения k. Для получения хороших приближений для плотности неизвестного распределения следует всякий раз учитывать специфику конкретных данных.
Самые общие рекомендации по выбору этих параметров таковы.
Значение k должно быть существенно меньше, чем объем выборки n, но вместе с тем не слишком малым, чтобы гистограмма не теряла индивидуальные черты.
Интервалы разбиения следует выбирать так, чтобы каждый из них содержал "достаточно много'' элементов выборки. Если в группах недостаточно большое число данных, то возможные случайные флуктуации их числа приводят к значительным искажениям реальной картины.