Лекции по математической статистике

Основные понятия математической статистики. Оценка параметров, проверка гипотез и основы регрессионного анализа. Точечное и интегральное оценивание и их эффективность. Критерии согласия и линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Теорема Пирсона.

Подобные документы

  • Сходимость последовательностей случайных величин и вероятностных распределений. Закон больших чисел. Основные задачи математической статистики, их краткая характеристика. Проверка статистических гипотез: основные понятия. Критерий однородности Смирнова.

    курсовая работа, добавлен 10.06.2013

  • Использование параметрических и непараметрических методов и моделей в прикладной математической статистике. Асимптотические свойства и оценка максимального правдоподобия. Анализ результатов расчетов по данным о наработке резцов до предельного состояния.

    статья, добавлен 20.05.2017

  • Изучение основных этапов и принципов построения математической модели эксплуатации сельскохозяйственной техники как сложной технической системы. Использование метода подстановок. Согласия Колмогорова и Пирсона, широко используемые при анализе надежности.

    статья, добавлен 29.09.2018

  • Сравнение двух парадигм в области методов статистического анализа данных. Отличие новой парадигмы математической статистики: переход от параметрических методов к непараметрическим, от числовых данных к нечисловым. Использование информационных технологий.

    статья, добавлен 29.04.2017

  • Задача корреляционного анализа и уравнение регрессии. Особенности и этапы проведения регрессионного анализа. Определение функции и оценка неизвестных значений. Границы доверительных интервалов. Этапы и технология работы с пакетом анализа "Регрессия".

    презентация, добавлен 18.12.2012

  • Предмет и понятия теории вероятностей. Относительная частота случайного события и ее устойчивость. Теорема умножения и сложения вероятностей. Основные понятия и методы математической статистики. Генеральная совокупность и выборка. Вариационный ряд.

    учебное пособие, добавлен 24.06.2014

  • Критерий согласия Пирсона, проверка гипотезы о виде распределения статистического ряда. Определение границы критической области. Проверка гипотезы о распределении генеральной совокупности. Построение нормированной гистограммы относительных частот.

    контрольная работа, добавлен 23.03.2017

  • Значение математики в биологии. Математические методы и статистическая совокупность. Дискретная случайная величина и законы ее распределения. Статистическое оценивание и проверка статистических гипотез. Специфика регрессионного и кластерного анализа.

    реферат, добавлен 29.12.2014

  • Характеристика методов и функций математической статистики (исследование, обработка, выводы закономерностей статических данных): понятия "выборка", "генеральная совокупность", "объём выборки", "полигон", "гистограмма частот", "медиана, дисперсия выборки".

    презентация, добавлен 11.06.2014

  • Предмет, метод и задачи статистики, основные понятия и показатели. Формы, виды и способы наблюдения. Содержание и задачи статистической сводки. Метод статистической группировки. Статистические ряды распределения. Методы выявления корреляционной связи.

    лекция, добавлен 24.10.2012

  • Предмет и разделы математической статистики. История развития статистической науки. Цель и задачи статистического анализа. Этапы статистического исследования. Основные медико-демографические показатели. Графические изображения в медицинской статистике.

    реферат, добавлен 14.12.2015

  • Понятие генеральной и выборочной совокупностей. Эмпирические аналоги функции распределения и плотности распределения, их свойства. Построение гистограммы. Теорема Чебышева. Лемма Бернулли. Точечные оценки параметров генеральной совокупности, их свойства.

    шпаргалка, добавлен 14.06.2013

  • Характеристика понятия парной регрессии. Неправильный выбор математической функции и недоучет в уравнении регрессии существенного фактора как ошибки спецификации. Использование временной информации и графический метод подбора вида уравнения регрессии.

    лекция, добавлен 25.04.2015

  • Закон распределения случайной величины по статистическим данным. Особенности графического оформления и числовые характеристики статистических рядов, их сглаживание и выравнивание. Проверка правдоподобия гипотез. Понятие о системе случайных величин.

    контрольная работа, добавлен 01.03.2012

  • F критерий Фишера как параметр оценки качества регрессии. Пример дисперсионного анализа результатов регрессии. Оценка значимости коэффициентов регрессии и корреляции. Значение t-критерия Стьюдента и доверительных интервалов. Средняя ошибка аппроксимации.

    презентация, добавлен 23.08.2016

  • Исследование закономерностей и связей между двумя дискретными случайными величинами X и Y, при помощи статистических методов. Выборочная дисперсия и выборочные числовые параметры. Расчет коэффициента корреляции. Регрессия и метод наименьших квадратов.

    курсовая работа, добавлен 10.12.2012

  • Суть метода математической индукции в решении задач на делимость, суммирование рядов, доказательства неравенств, исчислениям в геометрии, в теории чисел и алгебре. Теоремы разбиения треугольников и карта пересечения контуров окружностей на плоскости.

    реферат, добавлен 06.04.2009

  • Теорема сложения и умножения вероятностей. Формула Бейеса. Производящая функция. Дискретные случайные величины. Показательное распределение и его числовые характеристики. Статистическое распределение выборки. Криволинейная корреляция. Проверка гипотезы.

    методичка, добавлен 07.06.2012

  • Визуализация метода наименьших квадратов (МНК), его параметризация. Свойства МНК оценок, характеристика гипотезы линейной регрессии. Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии. Правила принятия гипотез, аномальные значения (выбросы) и пр.

    презентация, добавлен 23.04.2015

  • Построение регрессионных моделей по рядам динамики. Использование критериев Фишера и Стьюдента, формулы линейного коэффициента корреляции. Оценка параметров уравнения регрессии, применение метода наименьших квадратов. Примеры гетероскедастичности.

    контрольная работа, добавлен 25.04.2015

  • Дисперсионный анализ в математической статистике как самостоятельный инструмент статистического анализа, его понятие и применение в эконометрике как вспомогательного средства для изучения качества регрессионной модели. Линейный коэффициент корреляции.

    лекция, добавлен 25.04.2015

  • Описание и понимание взаимосвязи в факторном анализе. Прогнозирование и предсказание нового наблюдения. Регулирование и управление процессом. Входные данные для множественной регрессии. Результаты многомерной совокупности регрессионного анализа.

    реферат, добавлен 29.09.2013

  • Особенности анализа вариационных рядов распределения. Сущность наиболее распространенных критериев согласия: критерий Колмогорова, Романовского и хи-квадрат Пирсона. Передача наследственности от родительских организмов к их потомкам по законам Менделя.

    реферат, добавлен 30.01.2014

  • Системы линейных уравнений и неравенств. Аналитическая геометрия на плоскости. Числовая последовательность и ее предел. Основные теоремы теории вероятностей. Первообразная и неопределенный интеграл. Основы математической статистики. Закон больших чисел.

    методичка, добавлен 23.09.2014

  • Изучение предмета и методов математической статистики. Расчет дисперсии и среднеквадратических (стандартных) отклонений. Описание мер связи между переменными и выборочного распределения. Характеристика эмпирической функции распределения гистограммы.

    контрольная работа, добавлен 09.01.2016

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.