Презентация «Методы распределения»
Смотреть слайды в полном размере 
Вы можете ознакомиться с презентацией онлайн, просмотреть текст и слайды к ней, а также, в случае, если она вам подходит - скачать файл для редактирования или печати. Документ содержит 22 слайда и доступен в формате ppt. Размер файла: 177.04 KB
Pic.1
Презентация по статистике. Методы распределения.
Pic.2
Для подробного описания особенностей распределения используются дополнительные характеристики, в частности, определяются моменты распределения. Для подробного описания особенностей распределения …
Pic.3
При использовании в качестве весов частот или частостей моменты называются эмпирическими, а при использовании вероятностей — теоретическими. При использовании в качестве весов частот или частостей …
Pic.4
1. Начальные моменты (М^) получаются, если постоянная величина А равна нулю (Л = О): 1. Начальные моменты (М^) получаются, если постоянная величина А равна нулю (Л = О):
Pic.5
2. Условные и начальные относительно Х0 моменты (тк) получаются при А равном не нулю, а некоторой производной величине Х0 (начало отсчета): 2. Условные и начальные относительно Х0 моменты (тк) …
Pic.6
С помощью условных моментов упрощается расчет основных характеристик ряда распределения. При подстановке различных значений k получаем начальные моменты относительно Хо. Так, например, если k = 1, …
Pic.7
Из этой формулы вытекает, что х = х0+т1 т. е. средняя арифметическая равна началу отсчета плюс начальный момент первого порядка. Если отклонения (хi- х0) имеют общий множитель С, то на него можно …
Pic.8
3. Центральные моменты (µ k) получаются, если за постоянную величину А взять среднюю арифметическую (А=х): 3. Центральные моменты (µ k) получаются, если за постоянную величину А взять среднюю …
Pic.9
Закономерности распределения Закономерности распределения Каждому ряду распределения свойственна определенная закономерность, выражением которой является кривая распределения, представляющая собой …
Pic.10
Если в качестве весов при расчете центрального момента взять не частоты (f), а вероятности (p), то получим теоретические моменты распределения. Отсюда –теоретическим называют распределение …
Pic.11
В статистике широко используются различные виды теоретических распределений: распределение Стьюдента, Пуассона, нормальное распределение, хи-квадрат распределение, распределение Фишера, биномиальное …
Pic.12
Подчиненность закону нормального распределения тем точнее, чем больше факторов действует вместе. Часто возникают распределения, хотя и не отвечающие строго нормальному распределению, но имеющие с ним …
Pic.13
Кривая распределения симметрична относительно точки максимума x=a(μ). Если учесть величину среднеквадратического отклонения Ϭ, то окажется, что при больших значениях Ϭ значение плотности вероятности …
Pic.14
Pic.15
Плотность вероятности нормального распределения выражается следующей формулой: или Плотность вероятности нормального распределения выражается следующей формулой: или
Pic.16
t – нормированное отклонение: В это выражение входит две константы: t – нормированное отклонение: В это выражение входит две константы: Это распределение характерно тем, что в соответствующих …
Pic.17
Последний результат означает, что с вероятностью, близкой к единице (0,9973), случайная величина, подчиняющаяся закону нормального распределения, не выйдет за пределы заданного интервала. Это …
Pic.18
Характеристика асимметрии и эксцесса Характеристика асимметрии и эксцесса Выяснение общего характера распределения предполагает оценку его однородности, а также расчет показателей асимметрии и …
Pic.19
Применение данного показателя дает возможность определить не только величину асимметрии, но и проверить ее наличие в генеральной совокупности. Принято считать, что асимметрия выше 0,5 (независимо от …
Pic.20
В случае, если , асимметрия считается существенной В случае, если , асимметрия считается существенной и распределение признака в генеральной совокупности несимметрично и неслучайно, а закономерно. …
Pic.21
Если показатель эксцесса больше нуля, то распределение островершинное и скачок считается значительным, если коэффициент эксцесса меньше нуля, то распределение считается плосковершинным и скачок …
Pic.22
Спасибо за внимание!
Если вам понравился сайт и размещенные на нем материалы, пожалуйста, не забывайте поделиться этой страничкой в социальных сетях и с друзьями! Спасибо!
