АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Пример 2

Читайте также:
  1. II.Примерная тематика курсовых работ
  2. SWОT – анализ - пример
  3. Анализ реализации функций системы самоменеджмента на предприятии (на примере ООО «ХХХ»)
  4. Анализ рынка недвижимости на примере многоквартирного жилья в г Пермь
  5. Аналогичный ему по строению дикаин, примерно в 10 раз активнее кокаина. Сейчас широко применяются более сложные по структуре соединения (например, анилид тримекаин).
  6. Включите в каждую колонку таблицы по 2-3 собственных примера. Ответ аргументируйте.
  7. Входные данные примерной, авторской программы.
  8. Глава II. Пример взаимоотношений человека и группы в туристском предприятии «Стар-Тревел»
  9. Дайте оценку творчеству Джотто, выявите особенности творческого метода на примере его произведения, назовите самые известные его работы.
  10. ДЛЯ ДОСТИЖЕНИЯ ЗАМЕТНЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ НЕОБХОДИМО ВРЕМЯ. — НЕКОТОРЫЕ ТОТЧАС ЖЕ ЗАМЕТНЫЕ СЛЕДСТВИЯ. -ПРИМЕР. — ЧТО ВЫ ДОЛЖНЫ ДЕЛАТЬ
  11. Еще раз повторяю, это пример. Что конкретно здесь говорить, смотрите каждый у себя последний абзац в п.2.4.
  12. Задача на применение метода «пример»
Влажность, % (xi) Число образцов (fi) Накопленная частота (Si)
До 14 14 – 16 16 – 18 18 – 20 20 и более   -
Итого:    

N1=25,75; N2=50,5; N3=75,25

Вывод: для ранжированных данных 25% товаров содержат процент влажности, не превышающий 14,3%, у 75% товаров процент влажности не превышает 18%

Обобщение: Квантилем уровня q (или q-квантилем) называется такое значение xq случайной величины, при котором интегральная функция ее распределения принимает значение, равное q, т. е. F(xq)=P(X<xq)=q.

Очевидно, что введенная выше медиана случайной величины есть квантиль уровня 0,5 (2-ой квартиль), т. е. Me(X)=x0,5. Квантили x0,25 и x0,75 (1-ый и 3-ий квартили) получили название соответственно верхнего и нижнего квантилей.

Начальным моментом k-ого порядка случайной величины X называется математическое ожидание k-ой степени этой величины mk=M(Xk).

Центральным моментом k-ого порядка случайной величины X называется математическое ожидание k-ой степени отклонения случайной величины X от ее математического ожидания. mk=M[X-M(X)]k.

Момент Случайная величина
дискретная непрерывная
начальный
центральный

В таблице: xi - значения, которые принимает дискретная случайная величина с вероятностями pi, f(x) - плотность вероятности непрерывной случайной величины, а - математическое ожидание.

Нетрудно заметить, что при k=1 первый начальный момент случайной величины X есть ее математическое ожидание m1=M(X)=a, при k=2 второй центральный момент - дисперсия mk=D(X).

Центральные моменты могут быть выражены через начальные моменты по формулам:

m1 = 0

m2 = m2 - (m1)2

m3 = m3 - 3m1m2 + 2(m1)3

m4 = m4 - 4m1m3 + 6(m1)2m2 - 3(m1)4

Первый начальный момент (математическое ожидание) характеризует среднее значение или положение распределения случайной величины на числовой оси.

Второй центральный момент (дисперсия) характеризует степень рассеяния распределения случайной величины относительно математического ожидания.

Третий центральный момент служит для характеристики асимметрии (скошенности) распределения. Он имеет размерность куба случайной величины. Чтобы получить безразмерную величину, ее делят на куб среднего квадратического отклонения случайной величины. Полученная величина называется коэффициентом асимметрии случайной величины . Если распределение симметрично относительно математического ожидания, то А=0. Кривая более пологая справа имеет положительную асимметрию (А>0), более пологая слева - отрицательную (А<0).

Четвертый центральный момент служит для характеристики крутости (островершинности или плосковершинности) распределения.

Эксцессом (коэффициентом эксцесса) случайной величины называется число (число 3 вычитается, т. к. для нормального распределения ). Кривые более островершинные, чем нормальная, обладают положительным эксцессом, более плосковершинные - отрицательным эксцессом.


1 | 2 |

Поиск по сайту:

Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.)