Где my,mx - математические ожидания соответственно случайных величин Х и У,ox,oy - средние квадратические отклонения этих величин, r – коэффициент корреляции Х и У. поверхность f(x,y) имеет вид

Если случайные величины независимы, то r=0 и функция плотности вероятности f(x,y) имеет вид

То соответствует упомянутому нами свойству систем независимых случайных величин (7).

Используя формулу (6) и f(x,y) можно вычислить вероятность попадания ХУ в любую область плотности. Особенно просто это сделать, если Х и У независимы, а область представляет собой прямоугольник со сторонами параллельными осям координат.

34).Задачи математической статистики

Установление закономерностей, которым подчи­нены массовые случайные явления, основано на изучении методами теории вероятностей статистических данных — результатов наблюдений.

Первая задача математической статистики—указать способы сбора и группировки статистических сведений, полученных в результате наблюдений или в результате специально поставленных экспериментов.

Вторая задача математической статистики — разрабо­тать методы анализа статистических данных в зависи­мости от целей исследования. Сюда относятся:

а)оценка неизвестной вероятности события; оценка неизвестной функции распределения; оценка параметров распределения, вид которого известен; оценка зависи­мости случайной величины от одной или нескольких случайных величин и др.;

б)проверка статистических гипотез о виде неизвест­ного распределения или о величине параметров распре­деления, вид которого известен.

Современная математическая статистика разрабатывает способы определения числа необходимых испытаний до начала исследования (планирование эксперимента), в ходе исследования (последовательный анализ) и решает многие Другие задачи. Современную математическую статистику определяют как науку о принятии решений в условиях неопределенности.

Итак, задача математической статистики состоит в создании методов сбора и обработки статистических данных для получения научных и практических выводов.

35). Генеральная и выборочная совокупности

Пусть требуется изучить совокупность однород­ных объектов относительно некоторого качествен­ного или количественного признака, характе­ризующего эти объекты. Например, если имеется партия деталей, то качественным признаком может служить стандартность детали, а количественным — контролируе­мый размер детали.

Иногда проводят сплошное обследование, т. е. обсле­дуют каждый из объектов совокупности относительно признака, которым интересуются. На практике, однако, сплошное обследование применяют сравнительно редко. Например, если совокупность содержит очень большое число объектов, то провести сплошное обследование фи­зически невозможно. Если обследование объекта связано с его уничтожением или требует больших материальных затрат, то проводить сплошное обследование практически не имеет смысла. В таких случаях случайно отбирают из всей совокупности ограниченное число объектов и подвергают их изучению.

Выборочной совокупностью или просто выборкой назы­вают совокупность случайно отобранных объектов.

Генеральной совокупностью называют совокупность объектов, из которых производится выборка.

Объемом совокупности (выборочной или генеральной) называют число объектов этой совокупности.

36. Повторная и бесповторная выборки.

Репрезентативная выборка

При составлении выборки можно поступать двумя способами: после того как объект отобран и над ним произведено наблюдение, он может быть возвращен либо не возвращен в генеральную совокупность. В соответствии со сказанным выборки подразделяют на повторные и бес­повторные.

Повторной называют выборку, при которой отобран­ный объект (перед отбором следующего) возвращается в генеральную совокупность.

Бесповторной называют выборку, при которой отобран­ный объект в генеральную совокупность не возвращается.

На практике обычно пользуются бесповторным слу­чайным отбором.

Для того чтобы по данным выборки можно было до­статочно уверенно судить об интересующем признаке генеральной совокупности, необходимо, чтобы объекты выборки правильно его представляли. Другими словами, выборка должна правильно представлять пропорции гене­ральной совокупности. Это требование коротко формули­руют так: выборка должна быть репрезентативной (пред­ставительной ).

В силу закона больших чисел можно утверждать, что Выборка будет репрезентативной, если ее осуществить случайно: каждый объект выборки отобран случайно из Генеральной совокупности, если все объекты имеют оди­наковую вероятность попасть в выборку.

Если объем генеральной совокупности достаточно велик, выборка составляет лишь незначительную часть от совокупности, то различие между повторной и бесповторной выборками стирается; в предельном случае,

когда рассматривается бесконечная генеральная совокупность, а выборка имеет конечный объем, это различие исчезает.

37. Способы отбора

На практике применяются различные способы отбора. Принципиально эти способы можно подразделить на два вида:

Отбор, не требующий расчленения генеральной со­вокупности на части. Сюда относятся: а) простой случайный бесповторный отбор; б) простой случайный повторный отбор.

Отбор, при котором генеральная совокупность разбивается на части. Сюда относятся: а) типический отбор; б) механический отбор; в) серийный отбор.

Простым случайным называют такой отбор, при ко­тором объекты извлекают по одному из всей генераль­ной совокупности. Осуществить простой отбор можно различными способами. Например, для извлечения n объ­ектов из генеральной совокупности объема N поступают так: выписывают номера от 1 до N на карточках, которые тщательно перемешивают, и наугад вынимают одну кар­точку; объект, имеющий одинаковый номер с извлеченной карточкой, подвергают обследованию; затем карточку возвращают в пачку и процесс повторяют, т. е. карточки перемешивают, наугад вынимают одну из них и т. д. Так поступают n раз; в итоге получают простую случайную повторную выборку объема п..

Если извлеченные карточки не возвращать в пачку, то выборка является простой случайной бесповторной.

При большом объеме генеральной совокупности опи­санный процесс оказывается очень трудоемким. В этом случае пользуются готовыми таблицами «случайных чисел», в которых числа расположены в случайном порядке. Для того чтобы отобрать, например, 50 объектов из пронуме­рованной генеральной совокупности, открывают любую страницу таблицы случайных чисел и выписывают под­ряд 50 чисел; в выборку попадают те объекты, номера которых совпадают с выписанными случайными числами. Если бы оказалось, что случайное число таблицы превышает число N, то такое случайное числопропускают при осуществлении бесповторной выборки случайные числа таблицы, уже встречавшиеся ранее, следует также пропустить.

Типическим называют отбор, при котором объекты отбираются не из всей генеральной совокупности, а из каждой ее «типической» части. Например, если детали изготовляют на нескольких станках, то отбор производят не из всей совокупности деталей, произведенных всеми станками, а из продукции каждого станка в отдельности. Типическим отбором пользуются тогда, когда обследуемый признак заметно колеблется) в различных типических частях генеральной совокупности. Например, если про­дукция изготовляется на нескольких машинах, среди которых есть более и менее изношенные, то здесь типи­ческий отбор целесообразен.

Механическим называют отбор, при котором генераль­ную совокупность «механически» делят на столько групп, сколько объектов должно войти в выборку, а из каждой группы отбирают один объект.

Серийным называют отбор, при котором объекты от­бирают из генеральной совокупности не по одному, а «сериями», которые подвергаются сплошному обследова­нию.

38.Статистическое распределение выборки

Пусть из генеральной совокупности извлечена выборка, причем xt наблюдалось пг раз, хг— п2 раз, xk-nk раз и —объем выборки. Наблюдаемые значения хi, называют вариантами, а последовательность вариант, записанных в возрастающем порядке— вариационным рядом.

Статистическим распределением выборки называют пе­речень вариант и соответствующих им частот или относи­тельных частот. Статистическое распределение можно задать также в виде последовательности интервалов и соответ­ствующих им частот (в качестве частоты, соответствующей интервалу, принимают сумму частот, попавших в этот интервал).

Заметим, что в теории вероятностей под распределением понимают соответствие между возможными значениями случайной величины и их вероятностями, а в математи­ческой статистике—соответствие между наблюдаемыми вариантами и их частотами, или относительными частотами.

42) . Выборочным средним называется среднее арифметическое значений случайной величины, принимаемых в выборке:

, (16.1)

где xi – варианты, ni - частоты.