Шпоры по ТВ
|
б) при n<30t - квантиль распределения Стьюдента с v=n-1 степенями свободы для двусторонней области;
2) - выборочная дисперсия:
а) при n30 можно считать, что
б) при n<30 вместо берут исправленную выборочную дисперсию S2 () далее везде рассматривается исправленная выборочная дисперсия S2;
З) рq — дисперсия относительной частоты в схеме повторных независимых испытаний;
4) N — объем генеральной совокупности;
5) n — объем выборки;
6) — средняя арифметическая групповых дисперсий (внутригрупповая дисперсия);
7) — средняя арифметическая дисперсий групповых долей,
8) — межсерийная дисперсия,
9) pqм.с. — межсерийная дисперсия доли;
10) Nc — число серий в генеральной совокупности;
11) nc — число отобранных серий (объем выборки);
12) — предельная ошибка выборки
52.Введение в Excel.
Табулирование – вычисление значений функций, при известных значениях аргумента.
БД – это фактически любой набор данных. Создание баз данных упрощает обработку данных и их анализ.
Группировка – разбиение на группы, удовлетворяющие определенным критериям
Можно для облегчения работы с данными использовать Пакет анализа содержащий 13 категорий функций:
Финансовые (51 функция)
Дата и время (19 функций)
Математические (60)
Пользовательские (11-при сложных вычислениях)
Логические (6)
Статистические (самая объемная - 78)
Ссылки и массивы
Информационные и тд.
38. Моменты ряда распределения…
Моменты для вариационных рядов в математической статистике находятся по формулам, аналогичным формулам (2.7.6), (2.7.7)>(2.7.11), (2.10.3):
— начальный момент s–го порядка,
— центральный момент s–го порядка.
— основной момент s-гo порядка
— основной момент порядка s, h.
Соотношения между начальными и центральными моментами в математической статистике соответствуют формулам (2.7.8).
Коэффициент асимметрии Sk*=
47. Проверка адекватности модели регрессии.
После построения уровня регрессии возникает вопрос о качестве решения.
Пусть при исследовании n пар наблюдений (хi, уi) получено уравнение регрессии У на Х.
?yi = a + bxi
Рассмотрим тождество:
yi — ?yi = yi — ?yi – (?yi -?yi)
Если переписать это уравнение в виде
(yi-?y) = (?yi-?y) + (yi-?y)
возвести обе части в квадрат и просуммировать по i, то получим
?(yi-?y)2 =? (?yi-?y)2 + ?(yi-?y)2 (*)
Уравнение (*) является основополагающим в дисперсионном анализе.
Для сумм обычно вводятся названия:
?yi2 – нескорректированная сумма квадратов У-ков;
?yi2
n
— коррекция на среднее суммы квадратов У-ков.
?yi2 —
?yi2
=? (yi-?y)2
n
-сумма квадратов отношений относительно среднего наблюдений.
? (?yi-?y)2- сумма квадратов относительно регрессии.
?(yi-?yi)2 – сумма квадратов обусловленная регрессией.
49. Общие модели статистического анализа.
Прикольно. А я чёто не дадумался шпоры у себя выложить..
Молодцы!