 |
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция
Теоретическое распределение
Сбор эмпирической информации может быть осуществлен двумя путями: исследованием всей совокупности социальных объектов, которые являются предметом изучения в пределах, очерченных программой социологического исследования, и изучением лишь части этих объектов. В первом случае исследование называется сплошным, а множество социальных объектов — генеральной совокупностью, во втором исследование называется выборочным, а выделенная часть объектов — выборкой16.
Одна из основных задач статистики состоит в том, чтобы по данным выборки оценить параметры генеральной совокупности.
Гистограмма и полигон распределения, построенные на основу эмпирических данных выборки, позволяют выявить лишь 
приближенную картину реального распределения в генеральной совокупности.
При увеличении выборочной совокупности и все большем дроблении величины интервалов эмпирическое распределение в виде гистограммы или полигона все более приближается к некоторой кривой, называемой кривой распределения.
Если группировочный признак является непрерывной величиной, тo в предельном случае при, постепенном уменьшении величины интервала полигону и гистограмме будет соответствовать некоторая гладкая кривая (рис. 5).
Эта кривая распределения, являющаяся предельным случаем полигона данного эмпирического распределения, называется по установившейся терминологии кривой плотности распределения. Обозначим соответствующую функцию f(z).
В терминах теории вероятностей плотность распределения можно трактовать следующим образом: вероятность (р) того, что случайная величина (x) примет значение из достаточно малого интервала (XiXi+1), равна произведению длины интервала на высоту прямоугольника (f(xi)), т. е.
Для интервала произвольной длины суммированием этих значений получим, что
Отсюда приходим к определению фундаментального понятия теории вероятностей — функции распределения (F) случайной величины (x), которая по определению есть
Знание функции распределения дает исчерпывающее представление о поведении совокупности в отношении изучаемого признака, поэтому определение типа распределения признаков представляет одну из задач исследования массовых явлений.
Поиск по сайту: