🗊 Презентация Статистические методы обработки экспериментальных данных

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №1 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №2 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №3 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №4 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №5 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №6 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №7 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №8 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №9 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №10 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №11 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №12 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №13 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №14 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №15 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №16 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №17 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №18 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №19 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №20 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №21 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №22 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №23 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №24 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №25 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №26 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №27 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №28 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №29 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №30 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №31 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №32 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №33 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №34 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №35 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №36 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №37 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №38 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №39 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №40 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №41 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №42 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №43 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №44 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №45 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №46 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №47 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №48 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №49 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №50 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №51 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №52 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №53 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №54 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №55 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №56 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №57 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №58 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №59 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №60 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №61 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №62 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №63 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №64 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №65 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №66 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №67 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №68 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №69 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №70 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №71 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №72 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №73 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №74 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №75 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №76 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №77 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №78 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №79 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №80 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №81 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №82 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №83 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №84 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №85 Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №86
Скачать

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Статистические методы обработки экспериментальных данных. Доклад-сообщение содержит 86 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


Статистические методы обработки экспериментальных данных
Описание слайда:
Статистические методы обработки экспериментальных данных

Слайд 2


Математическая статистика – раздел математики, посвященный математическим методам систематизации, обработки и использования статистических данных для...
Описание слайда:
Математическая статистика – раздел математики, посвященный математическим методам систематизации, обработки и использования статистических данных для научных и практических выводов Математическая статистика – раздел математики, посвященный математическим методам систематизации, обработки и использования статистических данных для научных и практических выводов А.Н. Колмогорови Ю.В. Прохоров

Слайд 3


Источники изменчивости
Описание слайда:
Источники изменчивости

Слайд 4


Закон больших чисел – это объективный математический закон, согласно которому совместное действие большого числа случайных факторов приводит к...
Описание слайда:
Закон больших чисел – это объективный математический закон, согласно которому совместное действие большого числа случайных факторов приводит к результату, почти не зависящему от случая Закон больших чисел – это объективный математический закон, согласно которому совместное действие большого числа случайных факторов приводит к результату, почти не зависящему от случая Статистический подход – это выявление закономерной изменчивости на фоне случайных факторов и причин

Слайд 5


Основные понятия
Описание слайда:
Основные понятия

Слайд 6


Генеральная и выборочная совокупности Совокупность – исходное понятие математической статистики, объединяющее обычно какое-либо множество испытуемых...
Описание слайда:
Генеральная и выборочная совокупности Совокупность – исходное понятие математической статистики, объединяющее обычно какое-либо множество испытуемых (учащихся) по одному или нескольким интересующим признакам.

Слайд 7


Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №7
Описание слайда:

Слайд 8


Репрезентативность Репрезентативность правильная представимость в выборке пропорций генеральной совокупности
Описание слайда:
Репрезентативность Репрезентативность правильная представимость в выборке пропорций генеральной совокупности

Слайд 9


Описательная статистика
Описание слайда:
Описательная статистика

Слайд 10


Переменная (variable) - это параметр измерения, который можно контролировать или которым можно манипулировать в исследовании. Переменная (variable) -...
Описание слайда:
Переменная (variable) - это параметр измерения, который можно контролировать или которым можно манипулировать в исследовании. Переменная (variable) - это параметр измерения, который можно контролировать или которым можно манипулировать в исследовании.

Слайд 11


Относительное значение параметра - отношение числа объектов, имеющих этот показатель, к величине выборки. Выражается относительным числом или в...
Описание слайда:
Относительное значение параметра - отношение числа объектов, имеющих этот показатель, к величине выборки. Выражается относительным числом или в процентах (процентное значение) Относительное значение параметра - отношение числа объектов, имеющих этот показатель, к величине выборки. Выражается относительным числом или в процентах (процентное значение)

Слайд 12


Удельное значение данного признака - расчетная величина, показывающая количество объектов с данным показателем, которое содержалось бы в условной...
Описание слайда:
Удельное значение данного признака - расчетная величина, показывающая количество объектов с данным показателем, которое содержалось бы в условной выборке, состоящей из 10, или 100, 1000 и т. д. объектов. Удельное значение данного признака - расчетная величина, показывающая количество объектов с данным показателем, которое содержалось бы в условной выборке, состоящей из 10, или 100, 1000 и т. д. объектов.

Слайд 13


Минимум и максимум —минимальное и максимальное значения перемен­ной Минимум и максимум —минимальное и максимальное значения перемен­ной
Описание слайда:
Минимум и максимум —минимальное и максимальное значения перемен­ной Минимум и максимум —минимальное и максимальное значения перемен­ной

Слайд 14


Среднее (оценка среднего, выборочное среднее) — сумма значений переменной, деленная на n (число значений перемен­ной) Среднее (оценка среднего,...
Описание слайда:
Среднее (оценка среднего, выборочное среднее) — сумма значений переменной, деленная на n (число значений перемен­ной) Среднее (оценка среднего, выборочное среднее) — сумма значений переменной, деленная на n (число значений перемен­ной)

Слайд 15


Пример
Описание слайда:
Пример

Слайд 16


Выборочное среднее является той точкой, сумма отклонений наблюдений от которой равна 0 Выборочное среднее является той точкой, сумма отклонений...
Описание слайда:
Выборочное среднее является той точкой, сумма отклонений наблюдений от которой равна 0 Выборочное среднее является той точкой, сумма отклонений наблюдений от которой равна 0 (`х - х1) + (`х - х2) + ... + (`х - хn) =0

Слайд 17


Дисперсия выборки или выборочная дисперсия (от английского variance) – это мера изменчивости перемен­ной Дисперсия выборки или выборочная дисперсия...
Описание слайда:
Дисперсия выборки или выборочная дисперсия (от английского variance) – это мера изменчивости перемен­ной Дисперсия выборки или выборочная дисперсия (от английского variance) – это мера изменчивости перемен­ной

Слайд 18


Пример
Описание слайда:
Пример

Слайд 19


Стандартное отклонение, среднее квадратическое отклонение вычисляется как корень квадратный из дисперсии Стандартное отклонение, среднее...
Описание слайда:
Стандартное отклонение, среднее квадратическое отклонение вычисляется как корень квадратный из дисперсии Стандартное отклонение, среднее квадратическое отклонение вычисляется как корень квадратный из дисперсии

Слайд 20


Пример
Описание слайда:
Пример

Слайд 21


Медиана разбивает выборку на две равные части. Половина значений переменной лежит ниже медианы, половина — выше Медиана разбивает выборку на две...
Описание слайда:
Медиана разбивает выборку на две равные части. Половина значений переменной лежит ниже медианы, половина — выше Медиана разбивает выборку на две равные части. Половина значений переменной лежит ниже медианы, половина — выше Квартили представляют собой значения, которые делят две половины выборки (разбитые медианой) еще раз пополам

Слайд 22


Мода представляет собой максимально часто встречающееся значение пере­менной Мода представляет собой максимально часто встречающееся значение...
Описание слайда:
Мода представляет собой максимально часто встречающееся значение пере­менной Мода представляет собой максимально часто встречающееся значение пере­менной

Слайд 23


Пример
Описание слайда:
Пример

Слайд 24


Ассиметрия – это свойство распределения выборки, которое характеризует несимметричность распределения Ассиметрия – это свойство распределения...
Описание слайда:
Ассиметрия – это свойство распределения выборки, которое характеризует несимметричность распределения Ассиметрия – это свойство распределения выборки, которое характеризует несимметричность распределения

Слайд 25


Эксцесс – это мера крутости кривой распределения Эксцесс – это мера крутости кривой распределения
Описание слайда:
Эксцесс – это мера крутости кривой распределения Эксцесс – это мера крутости кривой распределения

Слайд 26


Понятие нулевой и альтернативной гипотезы
Описание слайда:
Понятие нулевой и альтернативной гипотезы

Слайд 27


Статистическая гипотеза – это предположение о свойствах случайных величин или событий, которое мы хотим проверить по имеющимся данным. Статистическая...
Описание слайда:
Статистическая гипотеза – это предположение о свойствах случайных величин или событий, которое мы хотим проверить по имеющимся данным. Статистическая гипотеза – это предположение о свойствах случайных величин или событий, которое мы хотим проверить по имеющимся данным.

Слайд 28


Пример
Описание слайда:
Пример

Слайд 29


Нулевая гипотеза – это основное проверяемое предположение, которое обычно формулируется как отсутствие различий, отсутствие влияние фактора,...
Описание слайда:
Нулевая гипотеза – это основное проверяемое предположение, которое обычно формулируется как отсутствие различий, отсутствие влияние фактора, отсутствие эффекта, равенство нулю значений выборочных характеристик и т.п. Нулевая гипотеза – это основное проверяемое предположение, которое обычно формулируется как отсутствие различий, отсутствие влияние фактора, отсутствие эффекта, равенство нулю значений выборочных характеристик и т.п. Альтернативная гипотеза – альтернативное проверяемое предположение(не всегда строго противоположное или обратное первому).

Слайд 30


Пример
Описание слайда:
Пример

Слайд 31


Ошибки при проверке гипотез — можно отвергнуть нулевую гипотезу, когда она на самом деле верна (так называемая ошибка первого рода) — можно принять...
Описание слайда:
Ошибки при проверке гипотез — можно отвергнуть нулевую гипотезу, когда она на самом деле верна (так называемая ошибка первого рода) — можно принять нулевую гипотезу, когда она на самом деле не верна (так называемая ошибка второго рода)

Слайд 32


Ошибки при проверке гипотез — можно отвергнуть нулевую гипотезу, когда она на самом деле верна (так называемая ошибка первого рода) — можно принять...
Описание слайда:
Ошибки при проверке гипотез — можно отвергнуть нулевую гипотезу, когда она на самом деле верна (так называемая ошибка первого рода) — можно принять нулевую гипотезу, когда она на самом деле не верна (так называемая ошибка второго рода)

Слайд 33


Ошибки при проверке гипотез Уровень значимости – это вероятность ошибки первого рода при принятии решения (вероятность ошибочного отклонения нулевой...
Описание слайда:
Ошибки при проверке гипотез Уровень значимости – это вероятность ошибки первого рода при принятии решения (вероятность ошибочного отклонения нулевой гипотезы).

Слайд 34


Ошибки при проверке гипотез Допустимая вероятность ошибки первого рода (Ркр) может быть равна 5% или 1% (0.05 или 0.01).
Описание слайда:
Ошибки при проверке гипотез Допустимая вероятность ошибки первого рода (Ркр) может быть равна 5% или 1% (0.05 или 0.01).

Слайд 35


Статистика критерия (Т) — некоторая функция от исходных данных, по значению которой проверяется нулевая гипотеза Статистика критерия (Т) — некоторая...
Описание слайда:
Статистика критерия (Т) — некоторая функция от исходных данных, по значению которой проверяется нулевая гипотеза Статистика критерия (Т) — некоторая функция от исходных данных, по значению которой проверяется нулевая гипотеза

Слайд 36


Критическая область – совокупность значений критерия, при котором нулевую гипотезу отвергают Критическая область – совокупность значений критерия,...
Описание слайда:
Критическая область – совокупность значений критерия, при котором нулевую гипотезу отвергают Критическая область – совокупность значений критерия, при котором нулевую гипотезу отвергают Область принятия нулевой гипотезы (область допустимых значений) – совокупность значений критерия, при котором нулевую гипотезу принимают

Слайд 37


Общие принципы проверки статистических гипотез
Описание слайда:
Общие принципы проверки статистических гипотез

Слайд 38


Процедура проверки нулевой гипотезы задается допустимая вероятность ошибки первого рода (Ркр=0,05) выбирается статистика критерия (Т) ищется область...
Описание слайда:
Процедура проверки нулевой гипотезы задается допустимая вероятность ошибки первого рода (Ркр=0,05) выбирается статистика критерия (Т) ищется область допустимых значений по исходным данным вычисляется значение статистики Т если Т (статистика критерия) принадлежит области принятия нулевой гипотезы, то нулевая гипотеза принимается, в противном случае нулевая гипотеза отвергается и принимается альтернативная гипотеза

Слайд 39


Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №39
Описание слайда:

Слайд 40


Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №40
Описание слайда:

Слайд 41


Выбор критерия
Описание слайда:
Выбор критерия

Слайд 42


Выбор критерия
Описание слайда:
Выбор критерия

Слайд 43


Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №43
Описание слайда:

Слайд 44


Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №44
Описание слайда:

Слайд 45


Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №45
Описание слайда:

Слайд 46


Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №46
Описание слайда:

Слайд 47


Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №47
Описание слайда:

Слайд 48


Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №48
Описание слайда:

Слайд 49


Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №49
Описание слайда:

Слайд 50


Статистические методы обработки экспериментальных данных, слайд №50
Описание слайда:

Слайд 51


Критерий Стьюдента (t-критерий) а) случай независимых выборок где , — средние арифметические в эксперименталь­ной и контрольной группах, -...
Описание слайда:
Критерий Стьюдента (t-критерий) а) случай независимых выборок где , — средние арифметические в эксперименталь­ной и контрольной группах, - стан­дартная ошибка разности средних арифметических

Слайд 52


Критерий Стьюдента (t-критерий) а) случай независимых выборок где n1 и n2 соответственно величины первой и второй выборки.
Описание слайда:
Критерий Стьюдента (t-критерий) а) случай независимых выборок где n1 и n2 соответственно величины первой и второй выборки.

Слайд 53


Критерий Стьюдента (t-критерий) а) случай независимых выборок Если n1=n2, то стандартная ошибка разности средних арифметических будет считаться по...
Описание слайда:
Критерий Стьюдента (t-критерий) а) случай независимых выборок Если n1=n2, то стандартная ошибка разности средних арифметических будет считаться по формуле: (3) где n величина выборки. Подсчет числа степеней свободы осуществля­ется по формуле: k = n1 + n2 – 2.

Слайд 54


Критерий Стьюдента (t-критерий) Нулевая гипотеза принимается, если tэмп
Описание слайда:
Критерий Стьюдента (t-критерий) Нулевая гипотеза принимается, если tэмп

Слайд 55


Критерий Стьюдента (t-критерий)
Описание слайда:
Критерий Стьюдента (t-критерий)

Слайд 56


Критерий Стьюдента (t-критерий)
Описание слайда:
Критерий Стьюдента (t-критерий)

Слайд 57


Критерий Стьюдента (t-критерий)
Описание слайда:
Критерий Стьюдента (t-критерий)

Слайд 58


Критерий Стьюдента (t-критерий)
Описание слайда:
Критерий Стьюдента (t-критерий)

Слайд 59


Критерий Стьюдента (t-критерий) б) случай связанных (парных) выборок где — разности между соответствующими значениями переменной X и переменной У, а...
Описание слайда:
Критерий Стьюдента (t-критерий) б) случай связанных (парных) выборок где — разности между соответствующими значениями переменной X и переменной У, а - среднее этих разностей; Sd вычисляется по следующей формуле: Число степеней свободы k определяется по формуле k=n-1. Если tэмп

Слайд 60


Критерий Фишера где, - дисперсии первой и второй выборки соответственно. Так как, согласно условию критерия, величина числителя должна быть больше...
Описание слайда:
Критерий Фишера где, - дисперсии первой и второй выборки соответственно. Так как, согласно условию критерия, величина числителя должна быть больше или равна величине знаменателя, то значе­ние Fэмп всегда будет больше или равно единице

Слайд 61


Критерий Фишера Нулевая гипотеза принимается, если Fэмп >Fкрит
Описание слайда:
Критерий Фишера Нулевая гипотеза принимается, если Fэмп >Fкрит

Слайд 62


Критерий Фишера Чис­ло степеней свободы: k1=nl - 1 для первой выборки (т.е. для той выборки, величина дисперсии которой больше) и k2=n2 - 1 для...
Описание слайда:
Критерий Фишера Чис­ло степеней свободы: k1=nl - 1 для первой выборки (т.е. для той выборки, величина дисперсии которой больше) и k2=n2 - 1 для второй выборки.

Слайд 63


Критерий Фишера где, - дисперсии первой и второй выборки соответственно. Так как, согласно условию критерия, величина числителя должна быть больше...
Описание слайда:
Критерий Фишера где, - дисперсии первой и второй выборки соответственно. Так как, согласно условию критерия, величина числителя должна быть больше или равна величине знаменателя, то значе­ние Fэмп всегда будет больше или равно единице

Слайд 64


Критерий Фишера
Описание слайда:
Критерий Фишера

Слайд 65


Критерий Фишера
Описание слайда:
Критерий Фишера

Слайд 66


Критерий Фишера Число степеней свобод: k=10 - 1 = 9
Описание слайда:
Критерий Фишера Число степеней свобод: k=10 - 1 = 9

Слайд 67


Критерий Фишера
Описание слайда:
Критерий Фишера

Слайд 68


Критерий Фишера Fкрит=3,23 Fэмп=3,25
Описание слайда:
Критерий Фишера Fкрит=3,23 Fэмп=3,25

Слайд 69


Критерий знаков (G-критерий) Имеется две серии наблюдений над случайными переменными X и У, полученные при рассмотрении двух зависимых выборок. На их...
Описание слайда:
Критерий знаков (G-критерий) Имеется две серии наблюдений над случайными переменными X и У, полученные при рассмотрении двух зависимых выборок. На их основе составлено N пар вида (хi, уi), где хi, уi — результаты двукратного измерения одного и того же свойства у одного и того же объекта. Элементы каждой пары хi, уi сравниваются между собой по величине, и паре присваивается знак «+», ес­ли хi < уi , знак «—», если хi > уi и «0», если хi = уi.

Слайд 70


Критерий знаков (G-критерий) Имеется две серии наблюдений над случайными переменными X и У, полученные при рассмотрении двух зависимых выборок. На их...
Описание слайда:
Критерий знаков (G-критерий) Имеется две серии наблюдений над случайными переменными X и У, полученные при рассмотрении двух зависимых выборок. На их основе составлено N пар вида (хi, уi), где хi, уi — результаты двукратного измерения одного и того же свойства у одного и того же объекта. Элементы каждой пары хi, уi сравниваются между собой по величине, и паре присваивается знак «+», ес­ли хi < уi , знак «—», если хi > уi и «0», если хi = уi.

Слайд 71


Критерий знаков (G-критерий) Ста­тистика критерия (Т) определяется следую­щим образом: Допустим, что из N пар (х, у,) нашлось несколько пар, в...
Описание слайда:
Критерий знаков (G-критерий) Ста­тистика критерия (Т) определяется следую­щим образом: Допустим, что из N пар (х, у,) нашлось несколько пар, в которых значения хi и уi равны. Такие пары обозначаются знаком «0» и при подсчете значения ве­личины Т не учитываются. Предположим, что за вы­четом из числа N числа пар, обозначенных знаком «0», осталось всего n пар. Среди оставшихся n пар подсчита­ем число пар, обозначенных знаком «-», т.е, пары, в которых xi

Слайд 72


Критерий знаков (G-критерий)
Описание слайда:
Критерий знаков (G-критерий)

Слайд 73


Критерий знаков (G-критерий)
Описание слайда:
Критерий знаков (G-критерий)

Слайд 74


Критерий знаков (G-критерий)
Описание слайда:
Критерий знаков (G-критерий)

Слайд 75


Критерий знаков (G-критерий)
Описание слайда:
Критерий знаков (G-критерий)

Слайд 76


Критерий χ2 (хи-квадрат) Критерий не рекомендуется использовать, если: 1) сумма объемов двух выборок меньше 20; 2) хотя бы одна из абсолютных частот...
Описание слайда:
Критерий χ2 (хи-квадрат) Критерий не рекомендуется использовать, если: 1) сумма объемов двух выборок меньше 20; 2) хотя бы одна из абсолютных частот в таблице 2X2, составленной на основе экспериментальных данных, меньше 5.

Слайд 77


Критерий χ2 (хи-квадрат)
Описание слайда:
Критерий χ2 (хи-квадрат)

Слайд 78


Критерий χ2 (хи-квадрат) где n1, n2 — объемы выборок, N = n1 + n2 — общее число наблюдений Нулевая гипотеза принимается, если Тнаблюдаемое меньше,...
Описание слайда:
Критерий χ2 (хи-квадрат) где n1, n2 — объемы выборок, N = n1 + n2 — общее число наблюдений Нулевая гипотеза принимается, если Тнаблюдаемое меньше, чем Т критическое

Слайд 79


Критерий χ2 (хи-квадрат)
Описание слайда:
Критерий χ2 (хи-квадрат)

Слайд 80


Критерий χ2 (хи-квадрат)
Описание слайда:
Критерий χ2 (хи-квадрат)

Слайд 81


Критерий χ2 (хи-квадрат)
Описание слайда:
Критерий χ2 (хи-квадрат)

Слайд 82


Критерий χ2 (хи-квадрат) Ткритич = 3,84 T = 1,86
Описание слайда:
Критерий χ2 (хи-квадрат) Ткритич = 3,84 T = 1,86

Слайд 83


Критерий χ2 (хи-квадрат)
Описание слайда:
Критерий χ2 (хи-квадрат)

Слайд 84


Критерий χ2 (хи-квадрат)
Описание слайда:
Критерий χ2 (хи-квадрат)

Слайд 85


Ссылки
Описание слайда:
Ссылки

Слайд 86


Учебники Новиков Д.А. Статистические методы в педагогических исследованиях (типовые случаи) [Электронный ресурс] : монография / Д.А. Новиков. —...
Описание слайда:
Учебники Новиков Д.А. Статистические методы в педагогических исследованиях (типовые случаи) [Электронный ресурс] : монография / Д.А. Новиков. — Электрон. текстовые данные. — М. : МЗ-Пресс, 2004. — 67 c. — 5-94073-073-6. — Режим доступа: (доступно бесплатно здесь: Губа В.П. Методы математической обработки результатов спортивно-педагогических исследований [Электронный ресурс] : учебно-методическое пособие / В.П. Губа, В.В. Пресняков. — Электрон. текстовые данные. — М. : Человек, 2015. — 288 c. — 978-5-906131-53-9. — Режим доступа:

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию