рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Распределения, связанные с нормальным распределением.

Распределения, связанные с нормальным распределением. - Лекция, раздел Философия, СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ПСИХОЛОГИИ С Нормальным Распределением Связаны Многие Другие Распределения, Среди Которы...

С нормальным распределением связаны многие другие распределения, среди которых в статистике чаще всего используются следующие:

1. (хи-квадрат) распределения Пирсона.

2. t-распределение Стьюдента (настоящая фамилия Госсет).

3. F-распределение Фишера.

Для этих распределений, включая нормальное имеются специальные статистические таблицы, которые позволяют находить значения того или иного распределения. Эту же проблему можно решить с помощью статистических функций мастера функции Excel.

 

Хи-квадрат распределения!

 

Хи-квадрат распределения получают следующим образом: берётся n независимых случайных величин, каждая из которых имеет стандартное нормальное распределение. Затем, они возводятся в квадрат после чего, эти квадраты суммируются. Полученная таким образом сумма обычно обозначается и называется хи-квадрат распределение с n степенями свободы, то есть:

.

Хи-квадрат распределения зависит только от одного параметра n, которое называется числом степеней свободы. График хи-квадрат распределения не является симметричным, причём асимметрия у него положительная (правая). График располагается в первой четверти, так как хи-квадрат распределения принимает только положительные значения.

 

Среднее значение хи-квадрат распределения равно числу степеней свободы, а дисперсия равна удвоенному числу степеней свободы. При увеличении числа степеней свободы хи-квадрат распределения приближается к нормальному распределению.

 

t-распределение Стьюдента!

Для получения t-распределения Стьюдента необходимо взять стандартную нормально распределённую величину и разделить её на квадратный корень из нормированной хи-квадрат распределённой величины. Полученная таким образом величина обозначается tn и называется t-распределения Стьюдента с n степенями свободы, то есть:

t-распределение Стьюдента зависит только от одного параметра – числа степеней свободы n. График Стьюдента является симметричным относительно вертикальной координатной оси:

 

 

При больших значениях числа степеней свободы (n>30) t-распределение Стьюдента практически не отличается от стандартного нормального распределения.

 

F-распределение Фишера!

F-распределение Фишера представляет собой отношение двух нормированных хи-квадрат распределённых величин соответственно с n и m степенями свободы.

Оно обычно обозначается Fn;m и называется F-распределением Фишера с n и m степенями свободы, то есть:

f-распределение Фишера, зависит от двух параметров: числа степеней свободы n и числа степеней свободы m. График F-распределения Фишера не является симметричным, причём асимметрия у него положительная (правая). График располагается в первой четверти, так как F-распределение принимает только положительные значения

 

 

Список возможных экзаменационных задач!

1. Осуществить табулирование исходных данных и построить гистограмму.

2. Осуществить табулирование исходных данных и построить полигон частот.

3. Осуществить табулирование исходных данных и построить огиву (сглаженную кривую).

4. Вычислить моду выборки.

5. Вычислить медиану выборки.

6. Вычислить среднее значение выборки.

7. Вычислить дисперсию выборки.

8. Вычислить стандартное отклонение выборки.

 

 

 

 

Список возможных экзаменационных задач!

1. Осуществить табулирование исходных данных и построить гистограмму.

Граница интервалов Подсчёт Частоты
1 – 3 I I I I I I I
3 – 5 I I I I I
5 – 7 I I I I
7 – 9 I I I I I
9 – 11 I I I I
     

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ПСИХОЛОГИИ

ФАКУЛЬТЕТ ФИЛОСОФИИ И СОЦИАЛЬНЫХ НАУК... КАФЕДРА ПСИХОЛОГИИ... СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ПСИХОЛОГИИ ЛЕКЦИИ...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Распределения, связанные с нормальным распределением.

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Основные этапы статистической обработки данных.
  1-й этап: Исходный (предварительный) анализ исследуемого реального явления. В результате этого анализа определяются: · Основные цели исследован

Способы организации выборки.
Сущность статистических методов состоит в том, чтобы по некоторой части генеральной совокупности, то есть по выборке выносить суждения о свойствах генеральной совокупности в целом. Таким образом, п

Шкалы измерений.
  Любое эмпирическое научное исследование начинается с того, что исследователь фиксирует выраженность интересующих его свойств у объектов исследования как правило, при помощи чисел. Т

Формула №6.3
после этого, в качестве требуемого количественного интервала выбирается целое число, находящееся между К1 и К2. Например: К1=7,3 и

Квантили и их интерпретация.
Одним из наиболее эффективных методов обобщения исходных данных, является описание их при помощи квантилей. Квантиль – это общее, понятие частными случаями её являются: квартиль, д

Графическое представление данных.
Существует 3 основных метода графического представления данных: гистограмма (столбиковая диаграмма), полигон частот, сглаженная кривая (огива).     Гист

Меры изменчивости.
  Рассмотренные в §9 меры центральной тенденции, позволяют нам характеризовать в каком-то смысле все элементы выборки в целом. В этом случае фактически пренебрегают р

Формула №10.5
  Чем больше дисперсия выборки, тем более разбросаны элементы выборки по числовой оси относительно среднего значения выборки. Пример: вычислить дисперсию следующей выборки 1,

Формула №10.6
  Для нашего примера имеем:   Xi  

Формула №10.7
  Например, если дисперсия =2,25, то стандартное отклонение будет равно , стандартное отклонение позволяет характеризовать разброс элементов выборки относительно сред

Формула №10.8
  Где М и сигма константы, принимающие для соответствующей шкалы следующие значения: шкала М δ

Формула №10.9
  Если β равняется нулю, то это означает, что исходная выборка (её гистограмма) является симметричной: β=0 Если β

Нормальное распределение.
  Значение величин представляющих исходные даны, не возможно точно предугадать, даже при полностью известных условиях эксперимента, в которых они измеряются.Мы можем лишь указать веро

Формула №11.11
Если эмпирические значения показателей асимметрии и эксцесса по абсолютной величине меньше критических значений, то делаем вывод о том, что распределение измеренного показателя не отличается от нор

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги