рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Математика
/
Двумерного случайного вектора.

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Двумерного случайного вектора.

Двумерного случайного вектора. - раздел Математика, Закон больших чисел. Неравенство Чебышева. Теоремы Чебышева и Бернулли При Статистическом Исследовании Двумерных Случайных Величин О...

При статистическом исследовании двумерных случайных величин основной задачей является обычно выявление связи между составляющими.

Двумерная выборка представляет собой набор значений случайного вектора: (х₁, у₁), (х₂, у₂), …, (х_п, у_п). Для нее можно определить выборочные средние составляющих: и соответствующие выборочные дисперсии и средние квадратические отклонения. Кроме того, можно вычислить условные средние: - среднее арифметическое наблюдав-шихся значений Y, соответствующих Х = х, и - среднее значение наблюдавшихся значений Х, соответствующих Y = y.

Если существует зависимость между составляющими двумерной случайной величины, она может иметь разный вид: функциональная зависимость, если каждому возможному значению Х соответствует одно значение Y, и статистическая, при которой изменение одной величины приводит к изменению распределения другой. Если при этом в результате изменения одной величины меняется среднее значение другой, то статистическую зависимость между ними называют корреляционной.

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Закон больших чисел. Неравенство Чебышева. Теоремы Чебышева и Бернулли

На сайте allrefs.net читайте: "Закон больших чисел. Неравенство Чебышева. Теоремы Чебышева и Бернулли"

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Двумерного случайного вектора.

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:

Закон больших чисел. Неравенство Чебышева. Теоремы Чебышева и Бернулли.
Изучение статистических закономерностей позволило установить, что при некоторых условиях суммарное поведение большого количества случайных величин почти утрачи-вает случайный характер и становится

Неравенство Чебышева.
Неравенство Чебышева, используемое для доказательства дальнейших теорем, справед-ливо как для непрерывных, так и для дискретных случайных величин. Докажем его для дискретных случайных величин.

Теоремы Чебышева и Бернулли.
Теорема 13.2 (теорема Чебышева). Если Х1, Х2,…, Хп – попарно независимые случайные величины, дисперсии которых равномерно

Теорема Бернулли.
Теорема 13.3 (теорема Бернулли). Если в каждом из п независимых опытов вероятность р появления события А постоянна, то при достаточно большом числе испытан

Центральная предельная теорема Ляпунова. Предельная теорема Муавра-Лапласа.
Закон больших чисел не исследует вид предельного закона распределения суммы случайных величин. Этот вопрос рассмотрен в группе теорем, называемых центральной предельной теоремой. О

Полигон частот. Выборочная функция распределения и гистограмма.
Для наглядного представления о поведении исследуемой случайной величины в выборке можно строить различные графики. Один из них – полигон частот: ломаная, отрезки которой соединяют

Способы построения оценок.
1. Метод наибольшего правдоподобия. Пусть Х – дискретная случайная величина, которая в результате п испытаний приняла значения х1, х

Построение доверительных интервалов.
1. Доверительный интервал для оценки математического ожидания нормального распределения при известной дисперсии. Пусть исследуемая случайная величина Х распределена