Презентация на тему "ТЕМА 3. ОСНОВНЫЕ ВИДЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН"

Содержание

• 
  Слайд 1

  ТЕМА 3. ОСНОВНЫЕ ВИДЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН

• 
  Слайд 2

  ПОНЯТИЕ СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНЫ

  Случайной величиной (СВ) называют величину, которая в результате наблюдения принимает то или иное значение, заранее неизвестное и зависящее от случайных обстоятельств с определенной вероятностью

• 
  Слайд 3

  ВИДЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН

  Дискретные – область значений счетная Непрерывные - область значений бесконечна

• 
  Слайд 4

  Распределением случайной величины

  называется закономерность встречаемости разных ее значений (Плохинский Н.А., 1970, с. 12).

• 
  Слайд 5

  ТИПЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ

  Равномерное распределение — когда все значения встречаются одинаково (или почти одинаково) часто. Симметричное распределение — когда одинаково часто встречаются крайние значения. Нормальное распределение — симметричное распределение, у которого крайние значения встречаются редко и частота постепенно повышается от крайних к серединным значениям признака. Асимметричные распределения — левосторонние (с преобладанием частот малых значений), правосторонние (с преобладанием частот больших значений).

• 
  Слайд 6

  ЗАКОН РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СВ(табличная форма)

• 
  Слайд 7

  ЗАКОН РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СВ(аналитическая форма)

• 
  Слайд 8
  
• 
  Слайд 9

  ГРАФИЧЕСКОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ

• 
  Слайд 10

  НЕПРЕРЫВНАЯ СВ

• 
  Слайд 11
  
• 
  Слайд 12
  
• 
  Слайд 13
  
• 
  Слайд 14

  СМЫСЛ ПЛОТНОСТИ ВЕРОЯТНОСТИ

• 
  Слайд 15

  ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СВ

• 
  Слайд 16

  Параметры распределения

  - это его числовые характеристики, указывающие, где "в среднем" располагаются значения признака, насколько эти значения изменчивы и наблюдается ли преимущественное появление определенных значений признака. Наиболее практически важными параметрами являются математическое ожидание, дисперсия, показатели асимметрии и эксцесса. Параметры распределения оказывается возможным определить только по отношению к данным, представленным по крайней мере в интервальной шкале.

• 
  Слайд 17
  
• 
  Слайд 18
  
• 
  Слайд 19
  
• 
  Слайд 20
  
• 
  Слайд 21
  
• 
  Слайд 22

  Пример расчета характеристик дискретной случайной величины

• 
  Слайд 23
  
• 
  Слайд 24

  ПРИМЕР 2

• 
  Слайд 25

  ПРИМЕР 3

• 
  Слайд 26
  
• 
  Слайд 27
  
• 
  Слайд 28
  
• 
  Слайд 29

  ПРИМЕР 4

• 
  Слайд 30

  Пример биноминального распределения

• 
  Слайд 31

  Геометрическое распределение

• 
  Слайд 32

  Гипергеометрическое распределение

• 
  Слайд 33

  Пуассоновское распределение

• 
  Слайд 34

  НОРМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ -НОРМАЛЬНОЕ

  Нормальным распределение называется потому, что оно очень часто встречалось в естественно-научных исследованиях и казалось "нормой" всякого массового случайного проявления признаков. Это распределение следует закону, открытому тремя учеными в разное время: Муавром в 1733 г. в Англии, Гауссом в 1809 г. в Германии и Лапласом в 1812 г. во Франции. График нормального распределения представляет собой привычную глазу психолога-исследователя так называемую колоколообразную кривую.

• 
  Слайд 35
  
• 
  Слайд 36

  Методы проверки распределения на нормальность

  1. Визуальный метод включает построение гистограммы эмпирического распределения (такая возможность реализована во всех популярных статистических пакетах) и ее визуальное сравнение с теоретической кривой нормального распределения. 2. Метод оценки показателей асимметрии и эксцесса основан на вычислении этих показателей и их стандартных ошибок. 3. Критерии согласия

• 
  Слайд 37
  
• 
  Слайд 38
  
• 
  Слайд 39
  
• 
  Слайд 40
  
• 
  Слайд 41

  Визуальный метод

• 
  Слайд 42

  Асимметрией (Skewness)

  или выборочным коэффициентом скошенности, называют меру отклонения эмпирического распределения частот от распределения, симметричного относительно максимальной ординаты. Для симметричных распределений показатель асимметрии равен нулю. Отрицательный показатель асимметрии означает, что кривая распределения скошена влево, положительный – вправо от теоретической симметричной кривой распределения.

• 
  Слайд 43

  АССИМЕТРИЯ

  ЕСЛИ ДАННЫЕ НОРМАЛЬНЫЕ, то они имеют симметричное распределение признака, когда As=0

• 
  Слайд 44

  Показатель эксцесса (Kurtosis)

  или выборочный коэффициент остро вершинности характеризует степень отклонения эмпирической кривой распределения от теоретической кривой нормального распределения

• 
  Слайд 45

  ЭКСЦЕСС («горб»)

  ЕСЛИ ДАННЫЕ НОРМАЛЬНЫЕ, то они имеют такой «горб», когда Ех=0

• 
  Слайд 46
  
• 
  Слайд 47

  НОРМАЛЬНЫЕ ДАННЫЕправило трех сигм

  ЕСЛИ В СОВОКУПНОСТИ ВСЕ ВАРИАНТЫ НАХОДЯТСЯ В ИНТЕРВАЛЕ , ТО ОНИ НОРМАЛЬНЫЕ

• 
  Слайд 48

  АНОМАЛЬНЫЕ ДАННЫЕВЫБРОСЫ

  ЕСЛИ В СОВОКУПНОСТИ ЕСТЬ ВАРИАНТЫ, КОТОРЫЕ НАХОДЯТСЯ ЗА ПРЕДЕЛАМИ ИНТЕРВАЛА , ТО ОНИ АНОМАЛЬНЫЕ

• 
  Слайд 49

  РАСЧЕТ ПОКАЗАТЕЛЕЙ В EXCEL

• 
  Слайд 50
  
• 
  Слайд 51
  
• 
  Слайд 52
  
• 
  Слайд 53
  
• 
  Слайд 54

  Критерий согласия Пирсона

• 
  Слайд 55
  
• 
  Слайд 56

  ПРИМЕНЕНИЕ СВ

• 
  Слайд 57

  ПОЧЕМУ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ГАУССА ГЛАВНОЕ?

  1. Оно является предельным законом, к которому приближаются другие законы при росте числа степеней свободы. 2. ЗБЧ доказывают, что сумма достаточно большого числа независимых случайных величин, подчиненных каким-либо законам распределения, приближенно подчиняется нормальному закону, и это тем точнее, чем больше количество случайных величин суммируется, каждая величин в сумме должна играть малую роль. 3. Оно используется, если СВ имеет закон распределения другой, но вычисления по нему сложны, а аппроксимация его нормальным распределением допустима.

• 
  Слайд 58

  ФУНКЦИИ НОРМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ В EXCEL

  НОРМРАСП(х; среднее;σ;интегральная) Если интегральная равна Ложь(0), то вычисляется плотность распределения, если Истина, то функция нормального распределения

• 
  Слайд 59
  
• 
  Слайд 60

  ФУНКЦИИ НОРМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ В EXCEL

  НОРМОБР(вероятность, среднее, σ) – рассчитывает значение случайной величины, если известна её вероятность и параметры распределения.

• 
  Слайд 61
  
• 
  Слайд 62
  
• 
  Слайд 63
  
• 
  Слайд 64
  
• 
  Слайд 65