Кафедра высшей математики и системного моделирования
Сложных процессов
УТВЕРЖДАЮ
Начальник кафедры высшей математики
и системного моделирования
сложных процессов
подполковник внутренней службы
В.В. Попов
«____»________________ 2011 года
ПЕРЕЧЕНЬ Тем курсовых работ И МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ВЫПОЛНЕНИЮ
На 2011-2012 учебный год
по дисциплине «Теория вероятностей и математическая статистика»
Обсуждена на заседании
МС-1 (Прикладная математика)
Протокол № ______ от
«____» ___________ 2011 г.
Санкт-Петербург
Введение
Обучение курсантов математике предполагает, в первую очередь, привитие им практических умений и навыков в решении различных технических задач. Без активной учебно-познавательной деятельности достижение такой цели невозможно. Знания не могут быть переданы в готовом виде, они осмысленно накапливаются в процессе определенных действий, причем важно, чтобы эти действия выполнялись курсантами самостоятельно.
Привитие курсантам навыков самостоятельной работы, умения ориентироваться в поступающей информации, умения добывать эту информацию, в конце концов, умения самостоятельно пополнять свои знания – является сложным и длительным процессом. В этом отношении серьезную роль играет специально организованная и целенаправленная самостоятельная работа по выполнению заданий курсовой работы, предписанной учебным планом. Курсовая работа активизирует познавательную деятельность и способствует более глубокому усвоению дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» и, что не менее важно, позволяет курсантам привить практические навыки в проведении обработки статистических данных с целью получения научно обоснованных выводов.
Математическая статистика – один из разделов высшей математики, в которых применение вычислительной техники весьма эффективно. Поэтому выполнение курсовой работы предполагает хорошую теоретическую подготовку и практические навыки в работе на персональном компьютере. Статистическое моделирование, требующее значительного объема вычислений, прочно внедрилось в различные научные направления и необходимо для усвоения многих специальных дисциплин, изучаемых курсантами в университете. К статистическому моделированию прибегают в некоторых разделах физики, в теории информации, теории автоматического управления, теории связи, при решении задач прогнозирования и мониторинга чрезвычайных ситуаций. Поэтому добросовестное отношение курсантов к выполнению курсовой работы является залогом их успешной практической деятельности в дальнейшем.
Содержание заданий курсовой работы
Основные понятия выборочной теории (тема 7)
Выборочный метод
Изучить:
а) понятия генеральной и выборочной совокупностей;
б) определение состава выборки:
- репрезентативность выборки;
- способы отбора;
- определение достаточного объема выборки.
в) устройство таблицы случайных чисел и правило ее использования при составлении выборки определенного объема.
Задание 1
1.1. Из генеральной совокупности данных, состоящей из N = 401 пары значений признаков X и Y, имеющих вполне определенное смысловое содержание, выделить систему двух выборок – выборка признака X и выборка признака Y – объемом n = 20.
Построение статистических рядов распределения
Изучить:
а) понятия варианта, вариационного и статистического рядов распределения и методику их построения;
в) понятия интервального ряда, величины (шага) интервала, шкалы интервалов, методику их расчета и построения.
Задание 2
2.1. Для выборок признаков X и Y построить вариационный и статистический ряды распределения.
2.2. Для выборки признака X построить интервальный ряд распределения.
2.3. Для выборки признака Y построить интервальный ряд распределения.
Задание 3
3.1. Для выборки признака X построить полигон и эмпирическую функцию распределения для статистического ряда.
3.2. Для выборки признака Y построить полигон, гистограмму и эмпирическую функцию распределения для интервального ряда.
Задание 4
4.1. Для выборки признака X:
- по статистическому ряду найти среднюю арифметическую, выборочные моду и медиану;
- по интервальному ряду найти среднюю арифметическую.
4.2. Для выборки признака Y:
- по статистическому ряду найти среднюю арифметическую;
- по интервальному ряду найти среднюю арифметическую, выборочные моду и медиану.
Задание 5
5.1. Найти выборочную дисперсию , исправленную выборочную дисперсию , стандартное отклонение , эмпирические коэффициенты асимметрии и эксцесса для статистического ряда признака X.
5.2. Найти выборочную дисперсию , исправленную выборочную дисперсию , стандартное отклонение , эмпирические коэффициенты асимметрии и эксцесса для статистического ряда признака Y.
Задание 6
6.1. Рассчитать доверительные интервалы для оценки математического ожидания признаков Х и Y. Уровень доверия γ выбрать в соответствии с номером задания на курсовую работу.[1]
6.2. Рассчитать доверительные интервалы для оценки среднего квадратического отклонения признаков Х и Y. Уровень доверия γ выбрать в соответствии с номером задания на курсовую работу.
Задание 7
7.1. Предположив, что признак X распределен по нормальному закону с известным стандартным отклонением sг= 2,003, по имеющейся выборке проверить гипотезу о том, что генеральная средняя равна числу a0 = 61,27. Проверку провести для трех основных видов альтернативных гипотез при уровне значимости a = 0,05.
7.2. Предположив, что признак X распределен по нормальному закону, по имеющейся выборке проверить гипотезу о том, что генеральная дисперсия равна числу = 4,2. Проверку провести для трех основных видов альтернативных гипотез при уровне значимости a = 0,05.
7.3. Предположив, что признак Y распределен по нормальному закону с неизвестным стандартным отклонением, проверить гипотезу о том, что генеральная средняя равна числу b0 = 80,73. Проверку провести при уровне значимости критерия a = 0,05 для альтернативной гипотезы, обеспечивающей максимальную мощность критерия.
7.4. Предположив, что признак Y распределен по нормальному закону, проверить гипотезу о том, что генеральная дисперсия равна числу = 5,1. Проверку провести при уровне значимости критерия a = 0,05 для альтернативной гипотезы, обеспечивающей максимальную мощность критерия.
Задание 8
8.1. Используя критерий Пирсона, при уровне значимости a = 0,05 проверить, согласуется ли гипотеза о нормальном распределении признака X, представленного в виде интервального ряда.
8.2. Используя критерий Пирсона, при уровне значимости a = 0,05 проверить, согласуется ли гипотеза о нормальном распределении признака Y, представленного интервальным рядом.
Примечание. Использование критерия Пирсона можно считать правомерным при объемах выборки не менее 50 наблюдений, причем каждый интервал должен содержать не менее 5 – 8 вариантов. Однако такой объем исходных данных значительно усложнил бы выполнение курсовой работы. Поэтому применение критерия Пирсона при выполнении задания 8 носит более иллюстративный характер.
Корреляционная зависимость
Изучить:
а) виды зависимостей между признаками (функциональная, статистическая, корреляционая);
б) двумерная случайная величина и ее числовые характеристики;
в) момент связи (ковариация) между составляющими X и Y двумерной случайной величины;
г) коэффициент корреляции и его свойства;
д) выборочный коэффициент корреляции;
е) проверка гипотезы о значимости коэффициента корреляции генеральной совокупности.
Задание 9
9.1. По выборке X и Y построить поле корреляции и выдвинуть предположение о существовании (или не существовании) зависимости между признаками X и Y.
9.2. Найти выборочный коэффициент корреляции и подтвердить (опровергнуть) вывод, сделанный в пункте 9.1.
9.3. Проверить гипотезу о значимости выборочного коэффициента корреляции.
Уравнение регрессии
Изучить:
а) понятие парной линейной регрессии;
б) составление системы нормальных уравнений;
в) свойства оценок по методу наименьших квадратов;
10.1. Предположив, что между признаками X и Y существует линейная зависимость, найти коэффициенты уравнения регрессии Y на X и записать уравнение в виде y = b0 + b1x.
10.2. Построить полученную линию регрессии на поле корреляции признаков X и Y.
Перечень тем курсовых работ
ее
Наименование
темы
Цель и разрабатываемые
вопросы
Исполнитель - в/з., Ф.И.О.
и № уч. гр.
Руководитель работы - в/з. Ф.И.О.
I Проведение статистического и вероятностного анализа с использованием программного обеспечения ПК
1.
Проведение корреляционного анализа статистического ряда
Цели.
1. Закрепить теоретические знания и практические навыки по математической статистике.
2. Провести анализ выборочной совокупности для дискретного и интервального статистических рядов двух числовых признаков.
3. Провести корреляционный и регрессионный анализ числовых признаков Х и Y.
4. Рассмотреть методику определения коэффициента корреляции системы случайных величин.
5. Рассмотреть методику нахождения выборочного коэффициента корреляции для парной выборки случайных величин.
6. Рассмотреть методику построения поля корреляции для статистического ряда.
7. Применить теоретические знания по математической статистике и программному обеспечению ПК к решению поставленной задачи.
Вопросы.
1. Теоретическое обоснование необходимости вычисления выборочного коэффициента корреляции.
2. Постановка задачи, требующей определения тесноты связи между двумя числовыми признаками.
3. Пример определения коэффициента корреляции и построения поля корреляции по статистическому ряду с использованием программного обеспечения ПК (вариант №1из приложения 1).
2.
Проведение корреляционного анализа статистического ряда.
Цели.
1. Закрепить теоретические знания и практические навыки по математической статистике.
2. Провести анализ выборочной совокупности для дискретного и интервального статистических рядов двух числовых признаков.
3. Провести корреляционный и регрессионный анализ числовых признаков Х и Y.
4. Рассмотреть методику определения коэффициента корреляции системы случайных величин.
5. Рассмотреть методику нахождения выборочного коэффициента корреляции для парной выборки случайных величин.
6. Рассмотреть методику построения поля корреляции для статистического ряда.
7. Применить теоретические знания по математической статистике и программному обеспечению ПК к решению поставленной задачи.
Вопросы.
1. Теоретическое обоснование необходимости вычисления выборочного коэффициента корреляции.
2. Постановка задачи, требующей определения тесноты связи между двумя числовыми признаками.
3. Пример определения коэффициента корреляции и построения поля корреляции по статистическому ряду с использованием программного обеспечения ПК (вариант №2 из приложения 1).
3.
Проведение корреляционного анализа статистического ряда.
Цели.
8. Закрепить теоретические знания и практические навыки по математической статистике.
9. Провести анализ выборочной совокупности для дискретного и интервального статистических рядов двух числовых признаков.
10. Провести корреляционный и регрессионный анализ числовых признаков Х и Y.
11. Рассмотреть методику определения коэффициента корреляции системы случайных величин.
12. Рассмотреть методику нахождения выборочного коэффициента корреляции для парной выборки случайных величин.
13. Рассмотреть методику построения поля корреляции для статистического ряда.
14. Применить теоретические знания по математической статистике и программному обеспечению ПК к решению поставленной задачи.
Вопросы.
4. Теоретическое обоснование необходимости вычисления выборочного коэффициента корреляции.
5. Постановка задачи, требующей определения тесноты связи между двумя числовыми признаками.
6. Пример определения коэффициента корреляции и построения поля корреляции по статистическому ряду с использованием программного обеспечения ПК (вариант №2 из приложения 1).
4.
Проведение корреляционного анализа статистического ряда.
Цели.
15. Закрепить теоретические знания и практические навыки по математической статистике.
16. Провести анализ выборочной совокупности для дискретного и интервального статистических рядов двух числовых признаков.
17. Провести корреляционный и регрессионный анализ числовых признаков Х и Y.
18. Рассмотреть методику определения коэффициента корреляции системы случайных величин.
19. Рассмотреть методику нахождения выборочного коэффициента корреляции для парной выборки случайных величин.
20. Рассмотреть методику построения поля корреляции для статистического ряда.
21. Применить теоретические знания по математической статистике и программному обеспечению ПК к решению поставленной задачи.
Вопросы.
7. Теоретическое обоснование необходимости вычисления выборочного коэффициента корреляции.
8. Постановка задачи, требующей определения тесноты связи между двумя числовыми признаками.
9. Пример определения коэффициента корреляции и построения поля корреляции по статистическому ряду с использованием программного обеспечения ПК (вариант №2 из приложения 1).
5.
Проведение корреляционного анализа статистического ряда.
Цели.
1. Закрепить теоретические знания и практические навыки по математической статистике.
2. Провести анализ выборочной совокупности для дискретного и интервального статистических рядов двух числовых признаков.
3. Провести корреляционный и регрессионный анализ числовых признаков Х и Y.
4. Рассмотреть методику определения коэффициента корреляции системы случайных величин.
5. Рассмотреть методику нахождения выборочного коэффициента корреляции для парной выборки случайных величин.
6. Рассмотреть методику построения поля корреляции для статистического ряда.
7. Применить теоретические знания по математической статистике и программному обеспечению ПК к решению поставленной задачи.
Вопросы.
1. Теоретическое обоснование необходимости вычисления выборочного коэффициента корреляции.
2. Постановка задачи, требующей определения тесноты связи между двумя числовыми признаками.
3. Пример определения коэффициента корреляции и построения поля корреляции по статистическому ряду с использованием программного обеспечения ПК (вариант №3 из приложения 1).
6.
Проведение регрессионного анализа статистического ряда.
Цели.
1. Закрепить теоретические знания и практические навыки по математической статистике.
2. Провести анализ выборочной совокупности для дискретного и интервального статистических рядов двух числовых признаков.
3. Провести корреляционный и регрессионный анализ числовых признаков Х и Y.
4. Рассмотреть методику получения системы нормальных уравнений по методу наименьших квадратов
5. Рассмотреть методику вывода формул для вычисления коэффициентов уравнения линейной регрессии парной выборки случайных величин.
6. Рассмотреть методику построения поля корреляции и линии регрессии для парной выборки случайных величин.
7. Применить теоретические знания по математической статистике и программному обеспечению ПК к решению поставленной задачи.
Вопросы.
1. Рассмотрение понятия парной линейной регрессии.
2. Вывод уравнения линейной регрессии по методу наименьших квадратов.
3. Вывод формул для вычисления коэффициентов уравнения линейной регрессии.
4. Пример построения поля корреляции и уравнения линейной регрессии с использованием программного обеспечения ПК (вариант № 4 из приложения 1).
7.
Проведение регрессионного анализа статистического ряда.
Цели.
8. Закрепить теоретические знания и практические навыки по математической статистике.
9. Провести анализ выборочной совокупности для дискретного и интервального статистических рядов двух числовых признаков.
10. Провести корреляционный и регрессионный анализ числовых признаков Х и Y.
11. Рассмотреть методику получения системы нормальных уравнений по методу наименьших квадратов
12. Рассмотреть методику вывода формул для вычисления коэффициентов уравнения линейной регрессии парной выборки случайных величин.
13. Рассмотреть методику построения поля корреляции и линии регрессии для парной выборки случайных величин.
14. Применить теоретические знания по математической статистике и программному обеспечению ПК к решению поставленной задачи.
Вопросы.
5. Рассмотрение понятия парной линейной регрессии.
6. Вывод уравнения линейной регрессии по методу наименьших квадратов.
7. Вывод формул для вычисления коэффициентов уравнения линейной регрессии.
8. Пример построения поля корреляции и уравнения линейной регрессии с использованием программного обеспечения ПК (вариант № 4 из приложения 1).
8.
Проведение регрессионного анализа статистического ряда.
Цели.
15. Закрепить теоретические знания и практические навыки по математической статистике.
16. Провести анализ выборочной совокупности для дискретного и интервального статистических рядов двух числовых признаков.
17. Провести корреляционный и регрессионный анализ числовых признаков Х и Y.
18. Рассмотреть методику получения системы нормальных уравнений по методу наименьших квадратов
19. Рассмотреть методику вывода формул для вычисления коэффициентов уравнения линейной регрессии парной выборки случайных величин.
20. Рассмотреть методику построения поля корреляции и линии регрессии для парной выборки случайных величин.
21. Применить теоретические знания по математической статистике и программному обеспечению ПК к решению поставленной задачи.
Вопросы.
9. Рассмотрение понятия парной линейной регрессии.
10. Вывод уравнения линейной регрессии по методу наименьших квадратов.
11. Вывод формул для вычисления коэффициентов уравнения линейной регрессии.
12. Пример построения поля корреляции и уравнения линейной регрессии с использованием программного обеспечения ПК (вариант № 4 из приложения 1).
9.
Проведение регрессионного анализа статистического ряда.
Цели.
1. Закрепить теоретические знания и практические навыки по математической статистике.
2. Провести анализ выборочной совокупности для дискретного и интервального статистических рядов двух числовых признаков.
3. Провести корреляционный и регрессионный анализ числовых признаков Х и Y.
4. Рассмотреть методику получения системы нормальных уравнений по методу наименьших квадратов.
5. Рассмотреть методику вывода формул для вычисления коэффициентов уравнения линейной регрессии парной выборки случайных величин.
6. Рассмотреть методику построения поля корреляции и линии регрессии для парной выборки случайных величин.
7. Применить теоретические знания по математической статистике и программному обеспечению ПК к решению поставленной задачи.
Вопросы.
1. Рассмотрение понятия парной линейной регрессии.
2. Вывод уравнения линейной регрессии по методу наименьших квадратов.
3. Вывод формул для вычисления коэффициентов уравнения линейной регрессии.
4. Пример построения поля корреляции и уравнения линейной регрессии с использованием программного обеспечения ПК (вариант № 5 из приложения 1).
10.
Проведение регрессионного анализа статистического ряда
Цели.
1. Закрепить теоретические знания и практические навыки по математической статистике.
2. Провести анализ выборочной совокупности для дискретного и интервального статистических рядов двух числовых признаков.
3. Провести корреляционный и регрессионный анализ числовых признаков Х и Y.
4. Рассмотреть методику получения системы нормальных уравнений по методу наименьших квадратов.
5. Рассмотреть методику вывода формул для вычисления коэффициентов уравнения линейной регрессии парной выборки случайных величин.
6. Рассмотреть методику построения поля корреляции и линии регрессии для парной выборки случайных величин.
7. Применить теоретические знания по математической статистике и программному обеспечению ПК к решению поставленной задачи.
Вопросы.
1. Рассмотрение понятия парной линейной регрессии.
2. Вывод уравнения линейной регрессии по методу наименьших квадратов.
3. Вывод формул для вычисления коэффициентов уравнения линейной регрессии.
4. Пример построения поля корреляции и уравнения линейной регрессии с использованием программного обеспечения ПК (вариант № 6из приложения 1).
11.
Проведение анализа характеристик изменчивости статистического ряда.
Цели.
1. Закрепить теоретические знания и практические навыки по математической статистике.
2. Провести анализ выборочной совокупности для дискретного и интервального статистических рядов двух числовых признаков.
3. Провести корреляционный и регрессионный анализ числовых признаков Х и Y.
4. Рассмотреть методику вычисления и вероятностный смысл начальных и центральных моментов случайной величины.
5. Рассмотреть методику определения характеристик изменчивости для статистического ряда.
6. Применить теоретические знания по математической статистике и возможности программного обеспечения ПК к решению задач.
Вопросы.
1. Теоретическое обоснование необходимости вычисления характеристик изменчивости.
2. Постановка задачи, требующей вычисления выборочных дисперсии, асимметрии и эксцесса для статистических рядов признаков X и Y.
3. Пример определения характеристик изменчивости признаков X и Y парной выборки объемом n=20 с использованием программного обеспечения ПК (вариант № 7 из приложения 1).
12.
Проведение анализа характеристик изменчивости статистического ряда..
Цели.
1. Закрепить теоретические знания и практические навыки по математической статистике.
2. Провести анализ выборочной совокупности для дискретного и интервального статистических рядов двух числовых признаков.
3. Провести корреляционный и регрессионный анализ числовых признаков Х и Y.
4. Рассмотреть методику вычисления и вероятностный смысл начальных и центральных моментов случайной величины.
5. Рассмотреть методику определения характеристик изменчивости для статистического ряда.
6. Применить теоретические знания по математической статистике и возможности программного обеспечения ПК к решению задач.
Вопросы.
1. Теоретическое обоснование необходимости вычисления характеристик изменчивости.
2. Постановка задачи, требующей вычисления выборочных дисперсии, асимметрии и эксцесса для статистических рядов признаков X и Y.
3. Пример определения характеристик изменчивости признаков X и Y парной выборки объемом n=20 с использованием программного обеспечения ПК (вариант № 8 из приложения 1).
13.
Проведение анализа характеристик изменчивости статистического ряда..
Цели.
7. Закрепить теоретические знания и практические навыки по математической статистике.
8. Провести анализ выборочной совокупности для дискретного и интервального статистических рядов двух числовых признаков.
9. Провести корреляционный и регрессионный анализ числовых признаков Х и Y.
10. Рассмотреть методику вычисления и вероятностный смысл начальных и центральных моментов случайной величины.
11. Рассмотреть методику определения характеристик изменчивости для статистического ряда.
12. Применить теоретические знания по математической статистике и возможности программного обеспечения ПК к решению задач.
Вопросы.
4. Теоретическое обоснование необходимости вычисления характеристик изменчивости.
5. Постановка задачи, требующей вычисления выборочных дисперсии, асимметрии и эксцесса для статистических рядов признаков X и Y.
6. Пример определения характеристик изменчивости признаков X и Y парной выборки объемом n=20 с использованием программного обеспечения ПК (вариант № 8 из приложения 1).
14.
Проведение анализа характеристик изменчивости статистического ряда..
Цели.
13. Закрепить теоретические знания и практические навыки по математической статистике.
14. Провести анализ выборочной совокупности для дискретного и интервального статистических рядов двух числовых признаков.
15. Провести корреляционный и регрессионный анализ числовых признаков Х и Y.
16. Рассмотреть методику вычисления и вероятностный смысл начальных и центральных моментов случайной величины.
17. Рассмотреть методику определения характеристик изменчивости для статистического ряда.
18. Применить теоретические знания по математической статистике и возможности программного обеспечения ПК к решению задач.
Вопросы.
7. Теоретическое обоснование необходимости вычисления характеристик изменчивости.
8. Постановка задачи, требующей вычисления выборочных дисперсии, асимметрии и эксцесса для статистических рядов признаков X и Y.
9. Пример определения характеристик изменчивости признаков X и Y парной выборки объемом n=20 с использованием программного обеспечения ПК (вариант № 8 из приложения 1).
15.
Проведение анализа характеристик изменчивости статистического ряда.
Цели.
1. Закрепить теоретические знания и практические навыки по математической статистике.
2. Провести анализ выборочной совокупности для дискретного и интервального статистических рядов двух числовых признаков.
3. Провести корреляционный и регрессионный анализ числовых признаков Х и Y.
4. Рассмотреть методику вычисления и вероятностный смысл начальных и центральных моментов случайной величины.
5. Рассмотреть методику определения характеристик изменчивости для статистического ряда.
6. Применить теоретические знания по математической статистике и возможности программного обеспечения ПК к решению задач.
Вопросы.
1. Теоретическое обоснование необходимости вычисления характеристик изменчивости.
2. Постановка задачи, требующей вычисления выборочных дисперсии, асимметрии и эксцесса для статистических рядов признаков X и Y.
3. Пример определения характеристик изменчивости признаков X и Y парной выборки объемом n=20 с использованием программного обеспечения ПК (вариант № 9 из приложения 1).
16.
Проведение анализа статистической гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности
Цели.
1. Закрепить теоретические знания и практические навыки по математической статистике.
2. Провести анализ выборочной совокупности для дискретного и интервального статистических рядов двух числовых признаков.
3. Провести корреляционный и регрессионный анализ числовых признаков Х и Y.
4. Провести анализ критериев согласия, обосновать выбор одного из них.
5. Рассмотреть методику проверки статистической гипотезы о нормальном распределении.
6. Применить теоретические знания по математической статистике и возможности программного обеспечения ПК к решению задачи.
Вопросы.
1. Постановка задачи, требующей проверки непараметрической гипотезы.
2. Понятие критерия согласия Пирсона (или другого по решению исполнителя).
3. Примеры проверки гипотезы о нормальном распределении по критерию Пирсона (или другого по решению исполнителя) для статистических рядов признаков X и Y с использованием программного обеспечения ПК (вариант № 10 из приложения 1).
17.
Проведение анализа статистической гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности
Цели.
7. Закрепить теоретические знания и практические навыки по математической статистике.
8. Провести анализ выборочной совокупности для дискретного и интервального статистических рядов двух числовых признаков.
9. Провести корреляционный и регрессионный анализ числовых признаков Х и Y.
10. Провести анализ критериев согласия, обосновать выбор одного из них.
11. Рассмотреть методику проверки статистической гипотезы о нормальном распределении.
12. Применить теоретические знания по математической статистике и возможности программного обеспечения ПК к решению задачи.
Вопросы.
4. Постановка задачи, требующей проверки непараметрической гипотезы.
5. Понятие критерия согласия Пирсона (или другого по решению исполнителя).
6. Примеры проверки гипотезы о нормальном распределении по критерию Пирсона (или другого по решению исполнителя) для статистических рядов признаков X и Y с использованием программного обеспечения ПК (вариант № 10 из приложения 1).
18.
Проведение анализа статистической гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности
Цели.
13. Закрепить теоретические знания и практические навыки по математической статистике.
14. Провести анализ выборочной совокупности для дискретного и интервального статистических рядов двух числовых признаков.
15. Провести корреляционный и регрессионный анализ числовых признаков Х и Y.
16. Провести анализ критериев согласия, обосновать выбор одного из них.
17. Рассмотреть методику проверки статистической гипотезы о нормальном распределении.
18. Применить теоретические знания по математической статистике и возможности программного обеспечения ПК к решению задачи.
Вопросы.
7. Постановка задачи, требующей проверки непараметрической гипотезы.
8. Понятие критерия согласия Пирсона (или другого по решению исполнителя).
9. Примеры проверки гипотезы о нормальном распределении по критерию Пирсона (или другого по решению исполнителя) для статистических рядов признаков X и Y с использованием программного обеспечения ПК (вариант № 10 из приложения 1).
Проведение анализа статистической гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности.
Цели.
1. Закрепить теоретические знания и практические навыки по математической статистике.
2. Провести анализ выборочной совокупности для дискретного и интервального статистических рядов двух числовых признаков.
3. Провести корреляционный и регрессионный анализ числовых признаков Х и Y.
4. Провести анализ критериев согласия, обосновать выбор одного из них.
5. Рассмотреть методику проверки статистической гипотезы о нормальном распределении.
6. Применить теоретические знания по математической статистике и возможности программного обеспечения ПК к решению задачи.
Вопросы.
1. Постановка задачи, требующей проверки непараметрической гипотезы.
2. Понятие критерия согласия Пирсона (или другого по решению исполнителя).
3. Примеры проверки гипотезы о нормальном распределении по критерию Пирсона (или другого по решению исполнителя) для статистических рядов признаков X и Y с использованием программного обеспечения ПК (вариант № 11 из приложения 1).
20.
Проведение анализа статистической гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности.
Цели.
1. Закрепить теоретические знания и практические навыки по математической статистике.
2. Провести анализ выборочной совокупности для дискретного и интервального статистических рядов двух числовых признаков.
3. Провести корреляционный и регрессионный анализ числовых признаков Х и Y.
4. Провести анализ критериев согласия, обосновать выбор одного из них.
5. Рассмотреть методику проверки статистической гипотезы о нормальном распределении.
6. Применить теоретические знания по математической статистике и возможности программного обеспечения ПК к решению задачи.
Вопросы.
1. Постановка задачи, требующей проверки непараметрической гипотезы.
2. Понятие критерия согласия Пирсона (или другого по решению исполнителя).
3. Примеры проверки гипотезы о нормальном распределении по критерию Пирсона (или другого по решению исполнителя) для статистических рядов признаков X и Y с использованием программного обеспечения ПК (вариант № 12 из приложения 1).
21.
Проведение анализа характеристик положения статистического ряда.
Цели.
1. Закрепить теоретические знания и практические навыки по математической статистике.
2. Провести анализ выборочной совокупности для дискретного и интервального статистических рядов двух числовых признаков.
3. Провести корреляционный и регрессионный анализ числовых признаков Х и Y.
4. Рассмотреть методику вычисления и вероятностный смысл средней арифметической.
5. Рассмотреть вероятностный смысл и методику определения моды выборочной совокупности для дискретного и интервального статистических рядов.
6. Рассмотреть вероятностный смысл и методику определения медианы выборочной совокупности для дискретного и интервального статистических рядов.
7. Применить теоретические знания по математической статистике и возможности программного обеспечения ПК к решению задачи.
Вопросы.
1. Теоретическое обоснование необходимости вычисления характеристик положения.
2. Постановка задачи, требующей вычисления выборочных характеристик положения для статистических рядов признаков X и Y.
3. Пример определения характеристик положения признаков X и Y парной выборки объемом n=20 с использованием программного обеспечения ПК (вариант № 13 из приложения 1).
22.
Проведение анализа характеристик положения статистического ряда.
Цели.
8. Закрепить теоретические знания и практические навыки по математической статистике.
9. Провести анализ выборочной совокупности для дискретного и интервального статистических рядов двух числовых признаков.
10. Провести корреляционный и регрессионный анализ ч
infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.139.69.138 (0.012 с.)
Археология
Биология
Генетика
География
Информатика
История
Логика
Маркетинг
Математика
Менеджмент
Механика
Педагогика
Религия
Социология
Технологии
Физика
Философия
Финансы
Химия
Экология
, исправленную выборочную дисперсию 
, стандартное отклонение 
, эмпирические коэффициенты асимметрии 
и эксцесса 
для статистического ряда признака X.
, исправленную выборочную дисперсию 
, стандартное отклонение 
, эмпирические коэффициенты асимметрии 
и эксцесса 
для статистического ряда признака Y.
= 4,2. Проверку провести для трех основных видов альтернативных гипотез при уровне значимости a = 0,05.
