Доверительный интервал, определение необходимого размера выборки
Оценка неизвестной величины: надежность
Доверительный интервал дает вероятностное значение верхней и нижней границы оцениваемой величины.
Статистическая значимость результата представляет собой оцененную меру уверенности в его "истинности".
На базе предельной ошибки выборки (Δ) строится доверительный интервал для неизвестной генеральной средней.
X” – Δ ≤ X’ ≤ X” + Δ
Обрабатывается генеральная совокупность, выборочная средняя ошибка. Задается доверительная вероятность и строится доверительный интервал.
Доверительный интервал для генеральной средней – доверительный интервал с установленной вероятностью накрывает неизвестную генеральную среднюю.
p = 0.95 – интервал накроет ген.среднюю. Где она – неизвестно,но входит в этот интервал).Результаты выборочного наблюдения сравниваем с результатами сплошного
наблюдения.Все сказанное выше относится к выборкам достаточно большого
объема. Выборки небольшого объема в статистике называютсямалыми выборками.
6.7. Доказательство «нормальности» распределения.
Биномиальное распределение и его характеристики
Биномиальное распределение- если количество наступлений событий выражается как процент от общего количество возможностей.
Применение:
-В каждой из n попыток вероятность наступления события π одна и та же;
-Все попытки независимы друг от друга.
Примеры
Количество дефектных изделий среди 10 единиц выпущенной продукции;
Количество женщин, работающих в отделе со штатом 75 человек…
Распределение Пуассона и его характеристики
Распределение Пуассона -распределение дискретной величины, которое зависит только от ожидаемого среднего количества наступления событий
Применение: события происходят:
-Случайно
-Независимо
-Среднее число наступления события с ростом числа попыток не изменяется
Примеры
Количество заказов, которые фирма получит завтра;
Количество дефектов в произведенной продукции;
Характеристики:
1.стандартное отклонение = корень из среднего
2.вероятность того, что случайная величина Х со средним значением = α
Экспоненциальное распределение и его характеристики
Экспоненциальное распределение- Непрерывное распределение с сильной асимметрией
Характеристики:
1.Стандартное отклонение всегда равно среднему значению;
2. Вероятность того, что случайная величина X со средним значением μ принимает значения, меньшее α:
Гипотезы.
Гипотеза -недоказанное утверждение, предположение или догадка.
Ho - Нулевая гипотеза – Гипотеза об отсутствии различий
H1 - Альтернативная гипотеза – Гипотеза об значимости различий.
Направленные гипотезы:
Н0: Выборка 1 не превышает Выборку 2.
H1: Выборка 1 превышает Выборку 2.
Ненаправленные гипотезы:
Но: Выборка 1 не отличается от Выборки 2.
H1: Выборка 1 отличается от Выборки 2.
Статистическая проверка гипотез. Классы гипотез.
Критерий проверки гипотезы:решающее правило, обеспечивающее принятие истинной и отклонение ложной гипотезы с высокой вероятностью.
Критерии:
параметрические
Непараметрические
Вы можете проверить гипотезы
1. О различиях между группами/выборками,
2. О различиях между признаками,
3. О зависимостях между признакми,
4. О форме распределения.
Алгоритм проверки гипотез
1. Формулирование допущений.
2. Формулирование гипотез (H0 и H1).
3. Выбор вида распределения и задание критической области.
4. Вычисление критериального значения.
5. Принятие решения.
Критерии согласия. Классификация методов проверки гипотез. Понятие числа степеней свободы.
От чего зависит выбор критерия?
ü От вида распределения
ü От объема выборки
Число степеней свободы. Применение.
- количество независимых параметров, необходимых для описания состояния объектов.
df=(r-1)*(c-1)
применяется в Критерии Пирсона.