Теоретические распределения в анализе вариационных рядов

Содержание

1. Теоретические распределения в анализе вариационных рядов
2. 2Общие сведения о математическом моделированииРазличают два вида
3. 3Моделирование рядов распределенияЕсли имеется эмпирический ряд распределения,
4. 4Моделирование рядов распределенияОсновные свойства кривой нормального распределения: ●
5. 5Моделирование рядов распределенияСвязь между теоретической нормированной функцией
6. 6Расчет теоретических частот нормального распределенияПример. В приведенной
7. 7Расчет теоретических частот нормального распределения3. Находим значения
8. 8Расчет теоретических частот нормального распределения
9. 9Методы расчета значений теоретической нормированной функции ϕ(t)1. С помощью таблицы значений нормированной функции:
10. 10Методы расчета значений теоретической нормированной функции ϕ(t)2.
11. 11Критерий согласия ПирсонаКритерий согласия Пирсона: Для найденного
12. 12Критерий согласия ПирсонаСпособы нахождения вероятности P(χ2). В линейном приближении Р(χ2)=0,628.
13. 13Критерий согласия Пирсона2. С помощью стандартной функции Excel ХИ2ТЕСТ.
14. 14Критерий согласия ПирсонаРассчитав значение P(χ2) можно получить
15. 15Критерий согласия КолмогороваКритерий согласия Колмогорова: где D
16. 16Критерий согласия РомановскогоКритерий согласия Романовского: где χ2
17. Скачать презентанцию

2Общие сведения о математическом моделированииРазличают два вида зависимостей между явлениями и процес-сами: функциональную и стохастическую (вероятностную, статистическую).

Главная
Разное
Теоретические распределения в анализе вариационных рядов

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1Авторы: Равичев Л.В., Ломакина И.А.
Кафедра менеджмента и маркетинга
РХТУ им.

Д.И.Менделеева.
Москва - 2006

СТАТИСТИКА.
Лекция 1. Теоретические распределения в анализе вариационных

рядов.

Аналитическая статистика.

Авторы: Равичев Л.В., Ломакина И.А.Кафедра менеджмента и маркетинга РХТУ им. Д.И.Менделеева.Москва - 2006СТАТИСТИКА. Лекция 1. Теоретические распределения

Слайд 22
Общие сведения о математическом моделировании
Различают два вида зависимостей между явлениями

и процес-сами: функциональную и стохастическую (вероятностную, статистическую).

2Общие сведения о математическом моделированииРазличают два вида зависимостей между явлениями и процес-сами: функциональную и стохастическую (вероятностную, статистическую).

Слайд 33
Моделирование рядов распределения
Если имеется эмпирический ряд распределения, то необходимо найти

функцию распределения, т.е. подобрать такую теоретическую кривую распределения, которая наиболее

полно отображала бы закономер-ность распределения. Нахождение функции кривой распределения на-зывается моделированием эмпирического ряда распределения.

3Моделирование рядов распределенияЕсли имеется эмпирический ряд распределения, то необходимо найти функцию распределения, т.е. подобрать такую теоретическую кривую

Слайд 44
Моделирование рядов распределения
Основные свойства кривой нормального распределения:
● ϕ(t) - функция

нормального распределения – четная, т.е. ϕ(-t) = ϕ(+t) ;
●

функция имеет бесконечно малые значения при t = ±∞;
● функция имеет максимум при t = 0;
● при t = ±1 функция имеет точки перегиба;
● функция имеет бесконечно малые значения при t = ±∞.

4Моделирование рядов распределенияОсновные свойства кривой нормального распределения: ● ϕ(t) - функция нормального распределения – четная, т.е. ϕ(-t) =

Слайд 55

Моделирование рядов распределения
Связь между теоретической нормированной функцией нормального распределения и

теоретической денормированной функцией нормального распределения для интервального вариационного ряда определяется

соот-ношением:

где А – коэффициент нормировки, который для распределения с равными интервалами Δx=k рассчитывается с помощью соотношения:

fi - частота i-го интервала ряда.

5Моделирование рядов распределенияСвязь между теоретической нормированной функцией нормального распределения и теоретической денормированной функцией нормального распределения для интервального

Слайд 66
Расчет теоретических частот нормального распределения
Пример. В приведенной таблице показано распределение

ткачих по степени выполнения норм выработки. Исходя из предположения о

нормальном законе распределения определить теоретические частоты.

6Расчет теоретических частот нормального распределенияПример. В приведенной таблице показано распределение ткачих по степени выполнения норм выработки. Исходя

Слайд 77
Расчет теоретических частот нормального распределения

3. Находим значения параметра t.
4. Находим

значения параметра t2.
5. Находим значения теоретической нормированной функции ϕ(t).
6. Находим

значение коэффициента А.

7. Находим теоретические частоты ϕm(t) и fm.

7Расчет теоретических частот нормального распределения3. Находим значения параметра t.4. Находим значения параметра t2.5. Находим значения теоретической нормированной

Слайд 88
Расчет теоретических частот нормального распределения

Слайд 99
Методы расчета значений теоретической нормированной функции ϕ(t)

1. С помощью таблицы

значений нормированной функции:

Слайд 1010
Методы расчета значений теоретической нормированной функции ϕ(t)

2. С помощью стандартной

функции Excel НОРМРАСП .
Для получения значений теоретической нормированной

функции ϕ(t) не-обходимо домножить возвращаемое значение функции НОРМРАСП на σ.

10Методы расчета значений теоретической нормированной функции ϕ(t)2. С помощью стандартной функции Excel НОРМРАСП . Для получения значений

Слайд 1111
Критерий согласия Пирсона

Критерий согласия Пирсона:
Для найденного значения критерия согласия

Пирсона и числа степеней свободы γ=n-1 определяется соответствующая вероятность P(χ2).

При P(χ2)>0,5 считается, что эмпирическое и теоретическое распределе-ния близки, при P(χ2)∈[0,2;0,5] совпадение удовлетворительное, в осталь-ных случаях – недостаточное.

11Критерий согласия ПирсонаКритерий согласия Пирсона: Для найденного значения критерия согласия Пирсона и числа степеней свободы γ=n-1 определяется

Слайд 1212
Критерий согласия Пирсона

Способы нахождения вероятности P(χ2).
В линейном приближении

Р(χ2)=0,628.

Слайд 1313
Критерий согласия Пирсона

2. С помощью стандартной функции Excel ХИ2ТЕСТ.

Слайд 1414
Критерий согласия Пирсона

Рассчитав значение P(χ2) можно получить значение критерия Пирсона

с помощью стандартной функции Excel ХИ2ОБР.
ХИ2ОБР(P(χ2) ; γ).
Функция

ХИ2ОБР возвращает значение χ2.

14Критерий согласия ПирсонаРассчитав значение P(χ2) можно получить значение критерия Пирсона с помощью стандартной функции Excel ХИ2ОБР. ХИ2ОБР(P(χ2)

Слайд 1515
Критерий согласия Колмогорова

Критерий согласия Колмогорова:
где D – максимальное значение

разности между накопленными эмпири-ческими и теоретическими частотами.

15Критерий согласия КолмогороваКритерий согласия Колмогорова: где D – максимальное значение разности между накопленными эмпири-ческими и теоретическими частотами.

Слайд 1616
Критерий согласия Романовского

Критерий согласия Романовского:
где χ2 – критерий Пирсона,

γ - число степеней свободы (γ=n-3).
При С

что позволяет считать эмпирическое распределение близким к нормальному.

16Критерий согласия РомановскогоКритерий согласия Романовского: где χ2 – критерий Пирсона, γ - число степеней свободы (γ=n-3). При

Скачать презентацию

Разделы презентаций

Теоретические распределения в анализе вариационных рядов

Содержание

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1Авторы: Равичев Л.В., Ломакина И.А.
Кафедра менеджмента и маркетинга
РХТУ им.

Д.И.Менделеева.
Москва - 2006

СТАТИСТИКА.
Лекция 1. Теоретические распределения в анализе вариационных

Слайд 22
Общие сведения о математическом моделировании
Различают два вида зависимостей между явлениями

и процес-сами: функциональную и стохастическую (вероятностную, статистическую).

Слайд 33
Моделирование рядов распределения
Если имеется эмпирический ряд распределения, то необходимо найти

функцию распределения, т.е. подобрать такую теоретическую кривую распределения, которая наиболее

Слайд 44
Моделирование рядов распределения
Основные свойства кривой нормального распределения:
● ϕ(t) - функция

нормального распределения – четная, т.е. ϕ(-t) = ϕ(+t) ;
●

Слайд 55

Моделирование рядов распределения
Связь между теоретической нормированной функцией нормального распределения и

теоретической денормированной функцией нормального распределения для интервального вариационного ряда определяется

Слайд 66
Расчет теоретических частот нормального распределения
Пример. В приведенной таблице показано распределение

ткачих по степени выполнения норм выработки. Исходя из предположения о

Слайд 77
Расчет теоретических частот нормального распределения

3. Находим значения параметра t.
4. Находим

значения параметра t2.
5. Находим значения теоретической нормированной функции ϕ(t).
6. Находим

Слайд 88
Расчет теоретических частот нормального распределения

Слайд 99
Методы расчета значений теоретической нормированной функции ϕ(t)

1. С помощью таблицы

значений нормированной функции:

Слайд 1010
Методы расчета значений теоретической нормированной функции ϕ(t)

2. С помощью стандартной

функции Excel НОРМРАСП .
Для получения значений теоретической нормированной

Слайд 1111
Критерий согласия Пирсона

Критерий согласия Пирсона:
Для найденного значения критерия согласия

Пирсона и числа степеней свободы γ=n-1 определяется соответствующая вероятность P(χ2).

Слайд 1212
Критерий согласия Пирсона

Способы нахождения вероятности P(χ2).
В линейном приближении

Р(χ2)=0,628.

Слайд 1313
Критерий согласия Пирсона

2. С помощью стандартной функции Excel ХИ2ТЕСТ.

Слайд 1414
Критерий согласия Пирсона

Рассчитав значение P(χ2) можно получить значение критерия Пирсона

с помощью стандартной функции Excel ХИ2ОБР.
ХИ2ОБР(P(χ2) ; γ).
Функция

Слайд 1515
Критерий согласия Колмогорова

Критерий согласия Колмогорова:
где D – максимальное значение

разности между накопленными эмпири-ческими и теоретическими частотами.

Слайд 1616
Критерий согласия Романовского

Критерий согласия Романовского:
где χ2 – критерий Пирсона,

γ - число степеней свободы (γ=n-3).
При С

Обратная связь

Что такое TheSlide.ru?

Разделы презентаций

Теоретические распределения в анализе вариационных рядов

Содержание

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1Авторы: Равичев Л.В., Ломакина И.А.Кафедра менеджмента и маркетинга РХТУ им.

Д.И.Менделеева.Москва - 2006СТАТИСТИКА. Лекция 1. Теоретические распределения в анализе вариационных

Слайд 22Общие сведения о математическом моделированииРазличают два вида зависимостей между явлениями

и процес-сами: функциональную и стохастическую (вероятностную, статистическую).

Слайд 33Моделирование рядов распределенияЕсли имеется эмпирический ряд распределения, то необходимо найти

функцию распределения, т.е. подобрать такую теоретическую кривую распределения, которая наиболее

Слайд 44Моделирование рядов распределенияОсновные свойства кривой нормального распределения: ● ϕ(t) - функция

нормального распределения – четная, т.е. ϕ(-t) = ϕ(+t) ; ●

Слайд 55Моделирование рядов распределенияСвязь между теоретической нормированной функцией нормального распределения и

теоретической денормированной функцией нормального распределения для интервального вариационного ряда определяется

Слайд 66Расчет теоретических частот нормального распределенияПример. В приведенной таблице показано распределение

ткачих по степени выполнения норм выработки. Исходя из предположения о

Слайд 77Расчет теоретических частот нормального распределения3. Находим значения параметра t.4. Находим

значения параметра t2.5. Находим значения теоретической нормированной функции ϕ(t).6. Находим

Слайд 88Расчет теоретических частот нормального распределения

Слайд 99Методы расчета значений теоретической нормированной функции ϕ(t)1. С помощью таблицы

значений нормированной функции:

Слайд 1010Методы расчета значений теоретической нормированной функции ϕ(t)2. С помощью стандартной

функции Excel НОРМРАСП . Для получения значений теоретической нормированной

Слайд 1111Критерий согласия ПирсонаКритерий согласия Пирсона: Для найденного значения критерия согласия

Пирсона и числа степеней свободы γ=n-1 определяется соответствующая вероятность P(χ2).

Слайд 1212Критерий согласия ПирсонаСпособы нахождения вероятности P(χ2). В линейном приближении

Р(χ2)=0,628.

Слайд 1313Критерий согласия Пирсона2. С помощью стандартной функции Excel ХИ2ТЕСТ.

Слайд 1414Критерий согласия ПирсонаРассчитав значение P(χ2) можно получить значение критерия Пирсона

с помощью стандартной функции Excel ХИ2ОБР. ХИ2ОБР(P(χ2) ; γ). Функция

Слайд 1515Критерий согласия КолмогороваКритерий согласия Колмогорова: где D – максимальное значение

разности между накопленными эмпири-ческими и теоретическими частотами.

Слайд 1616Критерий согласия РомановскогоКритерий согласия Романовского: где χ2 – критерий Пирсона,

γ - число степеней свободы (γ=n-3). При С

Похожие презентации

Обратная связь

Что такое TheSlide.ru?

Слайд 1Авторы: Равичев Л.В., Ломакина И.А.
Кафедра менеджмента и маркетинга
РХТУ им.

Д.И.Менделеева.
Москва - 2006

СТАТИСТИКА.
Лекция 1. Теоретические распределения в анализе вариационных

Слайд 22
Общие сведения о математическом моделировании
Различают два вида зависимостей между явлениями

Слайд 33
Моделирование рядов распределения
Если имеется эмпирический ряд распределения, то необходимо найти

Слайд 44
Моделирование рядов распределения
Основные свойства кривой нормального распределения:
● ϕ(t) - функция

нормального распределения – четная, т.е. ϕ(-t) = ϕ(+t) ;
●

Слайд 55

Моделирование рядов распределения
Связь между теоретической нормированной функцией нормального распределения и

Слайд 66
Расчет теоретических частот нормального распределения
Пример. В приведенной таблице показано распределение

Слайд 77
Расчет теоретических частот нормального распределения

3. Находим значения параметра t.
4. Находим

значения параметра t2.
5. Находим значения теоретической нормированной функции ϕ(t).
6. Находим

Слайд 88
Расчет теоретических частот нормального распределения

Слайд 99
Методы расчета значений теоретической нормированной функции ϕ(t)

1. С помощью таблицы

Слайд 1010
Методы расчета значений теоретической нормированной функции ϕ(t)

2. С помощью стандартной

функции Excel НОРМРАСП .
Для получения значений теоретической нормированной

Слайд 1111
Критерий согласия Пирсона

Критерий согласия Пирсона:
Для найденного значения критерия согласия

Слайд 1212
Критерий согласия Пирсона

Способы нахождения вероятности P(χ2).
В линейном приближении

Слайд 1313
Критерий согласия Пирсона

2. С помощью стандартной функции Excel ХИ2ТЕСТ.

Слайд 1414
Критерий согласия Пирсона

Рассчитав значение P(χ2) можно получить значение критерия Пирсона

с помощью стандартной функции Excel ХИ2ОБР.
ХИ2ОБР(P(χ2) ; γ).
Функция

Слайд 1515
Критерий согласия Колмогорова

Критерий согласия Колмогорова:
где D – максимальное значение

Слайд 1616
Критерий согласия Романовского

Критерий согласия Романовского:
где χ2 – критерий Пирсона,

γ - число степеней свободы (γ=n-3).
При С