Описательная статистика

ежегодный доход
Качественные: пол, раса человека

Таблица частот = таблица, в

которой собраны сведения о том, сколько раз встречаются данные с определенной величиной.

которое больше «р» процентов всех значений распределения.
Квартили – значения,

соответствующие 25, 50 и 75-й персентилям, т.е. четвертям распределения.
Интерквартильный диапазон – разница между первой и третьей квартилями.
Медиана - середина распределения , т.е. одна половина заданного набора данных имеет меньшие значения, а другая – большие значения.

– среднее для набора данных, из которого исключены несколько процентов

значений с обоих концов распределения.
Среднее геометрическое

= разница между максимальным и минимальным значениями распределения.
Отклонение = наиболее

распространенная мера изменчивости
Стандартное отклонение

отдельные исходы, но суммарный исход имеет определенную закономерность.
Определение вероятности =

количество успешных исходов на их общее число.
Относительная частота = количество повторений события на общее число испытаний.

или комбинации событий должна находиться в диапазоне от 0 до

1.
Сумма вероятностей всех возможных событий должна быть равна 1.

в соответствии с распределением вероятностей.
Дискретная случайная переменная принимает значения

в соответствии с дискретным распределением вероятностей.
Непрерывная случайная переменная - в соответствии с непрерывным распределением вероятностей.

переменная.
Выборка - набор нескольких таких наблюдений.
Случайная выборка -

если наблюдения генерируются совершенно случайным образом и без какой-либо тенденции.

средним μ и стандартным отклонением σ / √ n, где

μ — среднее распределения, из которого сделана выборка, σ — стандартное отклонение распределения, из которого сделана выборка, п — размер выборки. В общем это свойство обозначается следующим выражением:
х = N ( μ, σ / √ n)
В нормальном распределении около 95% значений попадают в диапазон двух стандартных отклонений от среднего.

из которого сделана выборка) = 10 , а п (п

— размер выборки ) = 25 , то выборочное среднее приблизительно удовлетворяет нормальному распределению со средним μ и стандартным отклонением 2, т.е. с вероятностью 95% выборочное среднее попадает в диапазон отклонения на 4 единицы от μ.
Это значит, что если выборочное среднее равно 20, то μ ( μ — среднее распределения, из которого сделана выборка) с вероятностью 95% находится в диапазоне от 16 до 24. Этот диапазон называется доверительным интервалом
(x- μ / (σ / √ n)) – N (0;1)

теста.
Определение области непринятия гипотезы.

содержат ошибок, но вероятность ошибок можно сократить. Во время проверки

гипотез может возникнуть два типа ошибок.
Ошибка первого типа заключается в отказе от нулевой гипотезы, которая на самом деле является истинной.
Ошибка второго типа заключается в принятии нулевой гипотезы, тогда как на самом деле истинной является альтернативная гипотеза.
Вероятность возникновения ошибки первого типа обозначается греческой буквой а, а вероятность возникновения ошибки второго типа — буквой ß.

в партии соответствует нормальному распределению со средним 50 и стандартным

отклонением 15.
На фабрике предлагается внедрить новый технологический процесс, который позволяет сократить количество дефектных резисторов с экономией материалов. После анализа выборки из 25 партий среднее количество дефектных резисторов в партии равно 45.
Можно ли на основании этих данных утверждать, что новый технологический процесс позволяет сократить количество дефектных резисторов или число 45 является результатом допустимого случайного отклонения, а внедренный технологический процесс ни на что не влияет?