Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Побудова законів розподілу за вибірковими даними




 

У наукових дослідженнях, а також у практичній діяльності при спостереженні значень, що характеризують з кількісної сторони однорідні явища, можна зустріти випадкову величину, закон розподілу якої невідомий для дослідника.

У результаті спостереження або експерименту одержують дискретний або інтервальний варіаційний ряд, по якому можливо знайти його характеристики – середню арифметичну, дисперсію, моду, медіану, середнє квадратичне відхилення. Однак на цьому етапі вивчення статистичного матеріалу не повинне закінчуватися. Задачею будь-якого наукового експерименту чи спостереження є використання його результатів для прогнозування розвитку явища чи процесу. Тому після одержання варіаційного ряду виникає перша задача – знаходження невідомого закону розподілу випадкової величини, що характерна для цієї ознаки.

Вибір відповідного закону розподілу для випадкових величин у загальному виді є досить складною проблемою. Якщо виходити тільки з експериментальних даних, то іноді можливо підібрати кілька законів, що будуть більш-менш точно відображати даний розподіл. На практиці спочатку вибирають певний закон розподілу. Форму цього закону визначають за змістом явища на основі всебічного аналізу даних. Найбільш розповсюджені в природі та у суспільному житті випадкові величини, розподілені за нормальнім закон, а також за біноміальним законом, за законом Пуассона. Зустрічаються випадкові величини, розподілені за законом Максвелла, що мають розподіл, або – розподіл.

Після вибору форми закону розподілу випадкової величини виникає задача його конкретизації. Ця проблема складається з обчислення оцінок параметрів густини ймовірності відповідного закону розподілу. Найбільш розповсюджені з оцінок – це математичне сподівання і дисперсія. Після оцінювання параметрів розподілу виникає необхідність перевірки правильності зробленого вибору, тобто проблема узгодження теоретичного закону з фактичним матеріалом (варіаційним рядом). Рішення цієї проблеми виконується за допомогою критеріїв згоди.

Отже, дослідження кількісної ознаки реального явища або процесу складається з двох етапів:

а) побудова теоретичного закону розподілу на основі даного емпіричного матеріалу;

б) перевірка правильності зробленого вибору, перевірка узгодженості наявного емпіричного матеріалу з теоретичним розподілом ознаки в генеральній сукупності.

Аналіз другого етапу приводить до висновку про підтвердження вибору теоретичного закону або до відхилення цього розподілу як теоретичного для досліджуваної ознаки. В останньому випадку варто повернутися до вихідного матеріалу для нового аналізу і вибору іншого закону розподілу.




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-12-07; Просмотров: 480; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.007 сек.