рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Мета роботи

Мета роботи - раздел Математика, Описові статистики   Отримання Студентами Практичних Навичок Розрахунку Описових С...

 

Отримання студентами практичних навичок розрахунку описових статистик: математичного сподівання, дисперсії, середньоквадратичного відхилення.

 

1.2 Методичні рекомендації до самостійної роботи студентів

Описові статистики служать для опису найзагальніших характеристик спостережуваних величин. У системі STATISTICA описові статистики обчислюються декількома клацаннями миші.

До числа основних описових статистик відносяться: середня, вибіркова дисперсія, стандартне відхилення, медіана, мода, максимальне і мінімальне значення, розмах, квантилі.

Середнє М, або, точніше, оцінка середнього, обчислюється просто як середнє арифметичне спостережень. Оцінку середнього називають також вибірковим середнім. Нехай ви спостерігаєте значення X(1)...X(N), наприклад, відзначаєте час, коли ви прокидаєтеся вранці.

Формула для вибіркового середнього має вигляд [1, с.38]:

M = (X (1 )+... X (N)) / N.

Якщо протягом трьох днів ви прокидалися о 7.00, 8.30, 6.15, то середній час вашого підйому – 7год. 15 хв.

Вибіркове середнє є тією точкою, сума відхилень від якої усіх розглянутих спостережень дорівнює 0.

Формально це записується наступним чином:

(M-X (1)) + (M-X (2 ))+...+( M-X (N)) = 0.

Вправа: використовуючи визначення зрізні, переконайтеся, що дана властивість дійсно має місце, тобто сума відхилень спостережуваних значень від середнього арифметичного дійсно дорівнює 0.

Вибіркове середне – єдина точка, яка має такі властивості, і це виділяє її серед всіх інших.

Крім того, вибіркове середнє має ще одну чудову властивість: сума квадратів відстаней між значеннями, що спостерігаються, та їх середнім арифметичним є мінімальною. Якщо замість середнього арифметичного взяти будь – яку іншу величину, то сума квадратів відстані, що спостерігається, і цією величиною буде тільки більше (див. наприклад, книгу Г. Кімбла "Як правильно користуватися статистикою"), але ніяк не менше.

У наступній таблиці наведені значення доходу фірми, виражені в мільйонах рублів (рис.1.1)[2, с.182].

 

Рисунок 1.1

 

Доходи вимірювалися протягом 5 днів (робочий тиждень).

Середній дохід у день дорівнює:

 

 

Рисунок 1.2 – Таблиця в STATISTICA з обчисленим середнім доходом

 

Це частина стандартної таблиці виведення описових статистик у системі. У колонці Mean (Середнє) показано значення середнього доходу в день – 96,8 млн. руб.

Вправа: перевірте на калькуляторі, що обчислено дійсно середнє значення доходу.

Іншими важливими статистичними показниками є вибіркова дисперсія та стандартне відхилення.

Вибіркова дисперсія визначається як [3, с. 90]:

((X (1)-m (n )))** 2 +...+( X (N)-m (n)) ** 2) / (n-1)

Вибіркова оцінка є переконлива оцінка дисперсії розподілу.

Корінь квадратний з вибіркової дисперсії є стандартним відхиленням.

Стандартне відхилення дорівнює кореню квадратному із суми квадратів відхилень спостережуваних значень від середнього, поділеній на N–1, де N-число спостережень (див., наприклад, довідник Полларда "Довідник з обчислювальних методів статистики").

Стандартне відхилення є важливою характеристикою, воно зустрічається у багатьох таблицях виведення і графіках STATISTICA.

До інших важливих характеристик відносяться: мода, медіана, квантиль.

Мода – це значення розподілу (відповідно до звичайного значення цього слова), що найбільш часто зустрічається. Вона добре описує, наприклад, типову реакцію водіїв на сигнал світлофора про припинення руху.

Медіана – це середина спостереження у вибірці. Більш точно: нехай є вихідна вибірка даних, що мають чисельне значення X(1)… X(2)… X(n).

Впорядкуємо їх за зростанням. Впорядкування за зростанням значен називається варіаційнним рядом:

X(1)< X(2)<…< X(n).

Серединне значення в цьому ряді називається медіаною [4, с.59].

Якщо бути більш точним, то слід сказати так: при непарній N медіана є значенням із ряду з номером (N-1) / 2, при парному N медіана є півсумою значень з номерами N / 2 і N / 2 +1.

X(1) – мінімальне значення вибірки, X(n) – максимальне значення. Різниця між максимальним і мінімальним значенням називається розмахом.

 

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Описові статистики

На сайте allrefs.net читайте: Описові статистики. Вступ... ВСТУП...

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

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:

Порядок виконання роботи
У STATISTICA описові статистики обчислюються надзвичайно легко. Покажемо, як обчислюються описові статистики на прикладі даних таблиці "Результати олімпійських чемпіонів у бігу на 100

Висновки
У даній лабораторній роботі було: - пояснено призначення базових статистичних величин: математичного сподівання, дисперсії, середньоквадратичного відхилення; - наведено приклади р

Мета роботи
  Ознайомитись з існуючими законами розподілу, навчитись будувати графічне відображення наведених вхідних даних, навчитись оцінювати відповідність наведених вхідних даних існуючим зак

Порядок виконання роботи
  1. Обрати закон розподілу. 2. Виявити параметри закону розподілу. 3. Дослідити вплив зміни параметрів на графік розподілу. 4. Описати характерні риси розп

Висновки
  У даній лабораторній робот було: - отримано уявлення про існуючі безперервні закони розподілу; - виявлені параметри законів розподілу; - досліджено вплив

Мета роботи
Отримати практичні навички розрахунку кореляції, навчитись самостійно інтерпретувати отримане числове значення кореляції, навчитись будувати графіки у пакеті STATISTICA.  

Висновки
  У даній лабораторній робот було: - надано теоретичні основи та приведено практичні приклади розрахунку кореляції в пакеті STATISTICA; - детально розглянуто техніку

Мета роботи
  Набути практичних навичок побудови регресійної моделі, навчитись аналізувати отриману модель та робити висновки щодо можливості її використання.   4.2

Висновки
  У даній лабораторній роботі було: - розглянуто поняття регресійної моделі; - наведено приклад побудови регресійної моделі для конкретного випадку; - висві

ДОДАТОК А
Таблиця А.1 – Таблиця значень функції  

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