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) |
Нормальное распределение. Частоты в рядах изменяются закономерно в связи с изменением варьирующего признака
Частоты в рядах изменяются закономерно в связи с изменением варьирующего признака. Такого рода закономерные изменения частот в вариационных рядах называются законами распределения. Одна из важных задач анализа вариационных рядов в статистике состоит в том, чтобы выявить закономерность распределения и определить ее характер. Ранее рассматривались графическое изображение рядов распределения в виде полигона распределении, гистограммы. Но это были не теоретическое, а фактическое распределение. Теоретическая кивая распределения, выражая функциональную связь между изменением варьирующего признака и изменением частот, характеризует определенный тип распределения. Большое познавательное значение поэтому имеет сопоставление фактических кривых распределения с теоретическими. В статистике наиболее часто для этого пользуются типом распределения, которое называется нормальным распределением и описывается следующим уравнением: где - ордината кривой нормального распределения; - const; t - нормированное отклонение, равное
Кривая нормального распределения При , тогда
В статистике большое значение имеет проверка, насколько фактическое распределение признака соответствует нормальному. Как эта проверка осуществляется, рассмотрим на примере.
Из графика видно, что фактические частоты распределения очень близки к теоретическим. Насколько фактическое распределение согласуется с нормальным, можно судить по показателям, называемым критериями согласия. Известны критерии согласия Пирсона , Романовского, Колмогорова , Ястремского. Критерий Колмогорова рассматривает близость фактического и теоретического распределения путем сравнения кумулятивных частот в вариационном ряду: . Это значит, что с вероятностью 0,9228 можно утверждать, что отклонение фактических частот от теоретических является случайным. Нормальное распределение характеризуется симметричностью по отношению к точке, соответствующей значению . Вершина находится точно в середине кривой. Сравнение фактического распределения с нормальным прежде всего констатирует отсутствие или наличие в нем ассиметричного распределения. Ассиметричные распределения встречаются чаще, чем симметричные. Если вершина сдвинута влево:
то имеет место правосторонняя ассиметрия.
Если вершина сдвинута вправо:
то имеет место левосторонняя ассиметрия. Измерение ассиметрии производится с помощью коэффициента ассиметрии: где - мода. Если , то правосторонняя ассиметрия. Если , то левосторонняя ассиметрия.
Дата добавления: 2014-01-11; Просмотров: 561; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |