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)

Вопрос 2. Статистическое распределение выборки

Итак, мы выяснили, что изучение свойств какого-либо признака генеральной совокупности можно производить по выборочной совокупности (выборке).

Предположим, что изучается некоторый случайный признак Х. С этой целью производится ряд независимых опытов или, как принято говорить, наблюдений, в каждом из которых признак Х принимает то или иное значение. Совокупность полученных значений

x1, х2,..., хn

величины Х (где n – число опытов) и есть произведенная нами выборка. Эта совокупность играет роль исходного числового материала (статистических данных), который следует подвергнуть дальнейшей обработке и анализу.

Первым этапом обработки статистических данных является составление вариационного ряда.

Различные значения признака называют вариантами, а последовательность вариант, записанных в возрастающем порядке, – вариационным рядом.

Следующим шагом в обработке статистических данных является построение статистического ряда.

Пример 2.1. С помощью классного журнала посещаемости собраны данные о числе пропущенных занятий по математике (за первый семестр) у 25 курсантов первого курса. В результате получены значения:

2, 5, 0, 1, 6, 3, 0, 1, 5, 4, 3, 3, 2, 0, 1, 4, 0, 0, 2, 3, 6, 0, 3, 0, 1.

Составить вариационный ряд.

Решение. Последовательно находим минимальное значение признака и выписываем их подряд, одновременно зачеркивая соответствующее значение в выборочной совокупности.

0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6 (1)

                       
 
         
           
 
 
 


7 раз 4 раза 3 раза 5 раз 2 2 2 S=25

 

Последовательность (1) является вариационным рядом.

Пусть по результатам испытания получена выборка объема n, в которой наблюдаемый признак Х принял значения x1, х2,..., хk, причем варианта x1 наблюдалась m1 раз, варианта x2m2 раз, и т. д., варианта xk наблюдалась mk раз.

Число mi, показывающее, сколько раз повторилось значение xi в ряде наблюдений, называется частотой варианты xi.

Естественно, что сумма частот по всем вариантам равна объему выборки: .

Отношение частоты варианты mi к объему выборки n называется относительной частотой варианты:

.

Статистическим распределением (статистическим рядом) наблюдаемого признака называется соответствие между вариантами и отвечающими им частотами (или относительными частотами).

Как правило, статистическое распределение записывается в виде двухстрочной таблицы, в которой в первой строке указываются варианты, а во второй – соответствующие им частоты (или относительные частоты).

Составим статистический ряд для примера 2.1.

В первую строку таблицы запишем значения вариант, а во вторую – частоты соответствующих вариант.

хi              
mi              

Составим статистический ряд с относительными частотами (во второй строке таблицы запишем значения относительных частот вариант )

хi              
wi 0,28 0,16 0,12 0,20 0,08 0,08 0,08

Необходимо обратить внимание курсантов на то, что сумма частот наблюдаемого признака в рассматриваемом примере равна объему выборки:

,

а сумма относительных частот равна единице:

Графическими изображениями статистического распределения являются полигон распределения и гистограмма.

Для построения полигона на координатной плоскости изображают ломаную с вершинами в точках (xi; mi), где абсцисса xi – значение i -той варианты, а ордината mi – соответствующая ей частота.

Для условий примера 2.1 построим полигон распределения.

mi

 

 

0 1 2 3 4 5 6 xi

 

Рис. 1. Полигон распределения.

Иногда вместо точек (xi; mi) строят точки (xi; ωi). Затем точки (x1; ω1), (x2; ω2)……… (xп; ωп) соединяют отрезками прямых. Полученную ломаную называют полигоном относительных частот.

Гистограмма – это ступенчатая фигура, составленная из серии прямоугольников. Основаниями прямоугольников гистограммы служат отрезки , а высотами – отрезки . Высоты прямоугольников гистограммы демонстрируют частотность значений наблюдаемого признака: чем выше прямоугольник, тем чаще соответствующий признак наблюдался в рамках проведенного исследования.

 

 

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Вопрос 1. Генеральная совокупность и выборка | Вопрос 3. Оценки параметров распределения
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-06; Просмотров: 2347; 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: 0.008 сек.