Оценка достоверности статистических параметров. Статистический анализ вариации количественных признаков

Нажмите для полного просмотра!

Оценка достоверности статистических параметров. Статистический анализ вариации количественных признаков, слайд №2

Оценка достоверности статистических параметров. Статистический анализ вариации количественных признаков, слайд №3

Оценка достоверности статистических параметров. Статистический анализ вариации количественных признаков, слайд №4

Оценка достоверности статистических параметров. Статистический анализ вариации количественных признаков, слайд №5

Оценка достоверности статистических параметров. Статистический анализ вариации количественных признаков, слайд №6

Оценка достоверности статистических параметров. Статистический анализ вариации количественных признаков, слайд №7

Оценка достоверности статистических параметров. Статистический анализ вариации количественных признаков, слайд №8

Оценка достоверности статистических параметров. Статистический анализ вариации количественных признаков, слайд №9

Оценка достоверности статистических параметров. Статистический анализ вариации количественных признаков, слайд №10

Оценка достоверности статистических параметров. Статистический анализ вариации количественных признаков, слайд №11

Оценка достоверности статистических параметров. Статистический анализ вариации количественных признаков, слайд №12

Оценка достоверности статистических параметров. Статистический анализ вариации количественных признаков, слайд №13

Оценка достоверности статистических параметров. Статистический анализ вариации количественных признаков, слайд №14

Оценка достоверности статистических параметров. Статистический анализ вариации количественных признаков, слайд №15

Оценка достоверности статистических параметров. Статистический анализ вариации количественных признаков, слайд №16

Оценка достоверности статистических параметров. Статистический анализ вариации количественных признаков, слайд №17

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Оценка достоверности статистических параметров. Статистический анализ вариации количественных признаков. Доклад-сообщение содержит 17 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Лекция 2

Слайд 2

Описание слайда:

Слайд 3

Описание слайда:

Вероятность варьирует от 0 до 1. Вероятность варьирует от 0 до 1. p=m/N, где m- число благоприятных факторов, N – число равновозможных случаев

Слайд 4

Описание слайда:

Для независимых друг от друга событий, которые совершенно несовместимы. Для независимых друг от друга событий, которые совершенно несовместимы. Например, на клумбе растут 20 красных, 30 синих и 40 белых астр. Какова вероятность сорвать в темноте окрашенную (синюю или красную) астру?:

Слайд 5

Описание слайда:

Относится к таким независимым событиям, которые следуют друг за другом и также независимы друг от друга. Относится к таким независимым событиям, которые следуют друг за другом и также независимы друг от друга. Например, какова вероятность наличия цифры 4 у двух выброшенных одновременно кубиков? p= 1/6 *1/6 = 1/36

Слайд 6

Описание слайда:

Фактические вероятности приложимы только к конкретным совокупностям, по которым они вычислены. Фактические вероятности приложимы только к конкретным совокупностям, по которым они вычислены. В генеральной совокупности вероятности становятся теоретическими. Возникает вопрос о том, насколько достоверны статистические показатели, полученные по выборочной совокупности, чтобы можно было по ним судить о генеральной совокупности.

Слайд 7

Описание слайда:

х1, х2, х3 ,…, хn х1, х2, х3 ,…, хn р1, р2, р3 ,…, pn Распределение - совокупность значений xi и соответствующих им вероятностей pi .

Слайд 8

Описание слайда:

Биномиальное Биномиальное (a+b)1=a+b (a+b)2=a2+2ab+b2 Частоты распределения отдельных классов пропорциональны коэффициентам разложения бинома Ньютона: (p+q)k , где p – вероятность появления данного события, q- вероятность не появления, k- количество классов. Пуассона Для очень редких событий, распределение событий ассиметрично.

Слайд 9

Описание слайда:

(p+q) k , где k- стремится к бесконечности. (p+q) k , где k- стремится к бесконечности. Закономерности нормального распределения дают возможность по среднему арифметическому и среднему квадратическому отклонению построить весь ряд. Нормированное отклонение (t) – отклонение варианты от среднего арифметического, выраженное в сигмах :

Слайд 10

Описание слайда:

С вероятностью 0,95 любая случайно взятая варианта будет отклоняться от среднего арифметического не более чем на ±1,96σ, иными словами, с вероятностью 0,05 варианта будет за пределами ±1,96σ. С вероятностью 0,95 любая случайно взятая варианта будет отклоняться от среднего арифметического не более чем на ±1,96σ, иными словами, с вероятностью 0,05 варианта будет за пределами ±1,96σ. Вероятности 0,95 (95%) соответствует уровень значимости 0,05 (5%). Это означает, что выход за пределы принятых границ возможен с вероятностью 0,05, то есть, вероятность ошибочного прогноза составляет 5%.

Слайд 11

Описание слайда:

Чем меньше ошибка средней, тем ближе выборочное среднее к генеральному среднему. Чем меньше ошибка средней, тем ближе выборочное среднее к генеральному среднему. Доверительный интервал средней арифметической генеральной совокупности При N >30 коэффициент Стьюдента t01 = 1,96 и t05=2,58

Слайд 12

Описание слайда:

Ошибка среднего квадратического отклонения и доверительный интервал вычисляются по формулам: Ошибка среднего квадратического отклонения и доверительный интервал вычисляются по формулам: Ошибка коэффициента вариации и доверительный интервал – по формулам:

Слайд 13

Описание слайда:

Ошибка первого рода (ошибка α-типа): отклоняется нулевая гипотеза, которая в действительности верная. Ошибка первого рода (ошибка α-типа): отклоняется нулевая гипотеза, которая в действительности верная. Ошибка второго рода (ошибка β-типа): принимается нулевая гипотеза, которая в действительности ложная. Мощность статистического критерия - есть вероятность того, что будет принято правильное решение при ложной нулевой гипотезе (1-β). Мощность критерия зависит от объема выборки, уровня значимости, надежности экспериментальных методов и приборов.

Слайд 14

Описание слайда:

Параметрические критерии основаны на том или ином законе распределения случайной переменной. Параметрические критерии основаны на том или ином законе распределения случайной переменной. Непараметрические критерии: 1) критерии оценки независимости элементов выборки; 2) критерии для оценки однородности выборок; 3) критерии для оценки степени соответствия фактических данных теоретически ожидаемым; 4) критерии для оценки корреляции; 5) критерии для оценки степени сходства между объектами по комплексу признаков.

Слайд 15

Описание слайда:

Критерий серий, основанный на медиане. Критерий серий, основанный на медиане. Правило преобразования: вместо варианты ставится «+», если она больше Ме; вместо варианты ставится «-», если она меньше Ме; если варианта равна Ме, она исключается из ряда. Серией называют последовательность записанных подряд одинаковых знаков «+» или «-». Серия может состоять и из одного знака. v - количество серий во всей последовательности знаков; T (Тау) – количество знаков в самой длинной серии. Нулевая гипотеза (Н0) - варианты выборки независимы; альтернативная гипотеза (НА): варианты выборки зависимы. Если нулевая гипотеза верна, то v - количество серий – должно быть достаточно большим, а величина T (тау) – протяженность самой длинной серии – должна быть малой.

Слайд 16

Описание слайда:

Сравниваются значения двух рядом расположенных вариант (пары): «xi» и «xi+1»: если разность (xi+1-xi)>0, то ставится знак «+»; если разность (xi+1-xi)0, то ставится знак «+»; если разность (xi+1-xi)

Слайд 17

Описание слайда:

Однородность выборок означает возможность считать их выбранными из одной и той же генеральной совокупности. Однородность выборок означает возможность считать их выбранными из одной и той же генеральной совокупности. К таким критериям относятся: критерий Манна-Уитни, критерий Уилкоксона, критерий Краскела-Уоллиса.