Показатель эксцесса (островершинности)
,
- центральный момент четвертого порядка
>0 – высоковершинное,
< 0 – низковершинное
Средняя квадратическая ошибка: n – число наблюдений
Если , то отклонение от нормального можно считать существенным.
Кривые распределения
Кривая линия, которая отражает закономерность изменения частот в чистом, исключающем влияние случайных факторов виде, называется кривой распределения.
Плотность распределения (расчет теоретических частот)
,
- нормированное отклонение
,
- определяется по таблице (приложение 1)
Критерий согласия К. Пирсона (для проверки близости теоретического и эмпирического распределений, для проверки соответствия эмпирического распределения закону нормального распределения)
f – эмпирические частоты в интервале, f’ – теоретические частоты в интервале
Критерий согласия Романовского
, m – число групп, m-3 – число степеней свободы при исчислении частот нормального распределения
Если к<3, то можно принять гипотезу о нормальном характере эмпирического распределения
Критерий Колмогорова
, D – максимальное значение разности между накопленными эмпирическими и теоретическими частотами, n – сумма эмпирических частот
Распределение Пуассона (теоретические частоты)
, n – общее число независимых испытаний, λ – среднее число появления редкого события в n одинаковых независимых испытаниях, m – частота данного события, е=2,71828
Выборочное наблюдение
N – объем генеральной совокупности
n – объем выборочной совокупности (число единиц, попавших в выборку)
- генеральная средняя (среднее значение признака в генеральной совокупности)
- выборочная средняя
р – генеральная доля (доля единиц, обладающих данным признаком в генеральной совокупности)
w – выборочная доля
- генеральная дисперсия
- выборочная дисперсия
- среднее квадратическое отклонение признака в генеральной совокупности
S – среднее квадратическое отклонение признака в выборочной совокупности.
Неравенство Чебышеба
При неограниченном числе наблюдений, независящих друг от друга из генеральной совокупности с вероятностью сколь угодно близкой к 1, можно утверждать, что расхождение между выборочной и генеральной средней будет сколь угодно малой величиной .
Теорема Ляпунова
Дает количественную оценку ошибки. При неограниченном объеме из генеральной совокупности с Р расхождения выборочной и генеральной средней равна интегралу Лапласа
,
- нормированная функция Лапласа (интеграл Лапласа)
Р – гарантированная вероятность
t – коэффициент доверия, зависящий от Р
Р | 0,683 | 0,950 | 0,954 | 0,990 | 0,997 |
t | 1,96 | 2,58 |
- предельная ошибка выборки
,
- стандартная средняя ошибка
,
- предельная (максимально возможная) ошибка средней,
t – коэффициент кратности средней ошибки выборки, зависящий от вероятности,
с которой гарантируется величина предельной ошибки
,
- предельная (максимально возможная) ошибка доли
Средняя ошибка (n>30) при случайной повторной выборке:
,
При случайной бесповторной выборке:
,