Теория люсианов
Модель дихотомических данных в виде конечной последовательности независимых испытаний Бернулли. Задачи проверки статистических гипотез, классификации, усреднения люсианов. Проверка гипотез по совокупности выборок, теория несмещенных статистических оценок.
Подобные документы
- 101. Основы статистики
Общее представление о статистике. Предмет и методология статистики. Основные понятия статистики: статистическая совокупность, единица совокупности, объем совокупности ее подмножеств. Виды статистических показателей. Абсолютные и относительные величины.
контрольная работа, добавлен 22.11.2011 Выведение корреляционной зависимости в виде управлений прямой и параболы на основе данных статистических наблюдений. Оценка тесноты связи между Х и Y с помощью коэффициента корреляции. Расчет коэффициентов а0, а1, а2 методом решения системы уравнений.
лабораторная работа, добавлен 03.10.2014События, основные распределения в теории вероятностей. Операции над событиями. Формула полной вероятности. Формула Бейеса и Бернулли, повторение испытаний. Случайные величины, закон распределения дискретной случайной величины, биноминальное распределение.
курсовая работа, добавлен 21.11.2012Основные понятия теории вероятности. Понятие события и его основные виды. Вероятность событий: классическое и статистическое. Элементы комбинаторики. Теорема сложения вероятностей. Формула полной вероятности и формула Байеса. Схема испытаний Бернулли.
курсовая работа, добавлен 07.06.2014Визуализация 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 23.04.2015Определение понятия дисперсионного анализа. Создания выборок и проверка нормальности распределения результативного признака. Описание методов однофакторного дисперсионного анализа для несвязанных и связанных выборок, их графическое представление.
курсовая работа, добавлен 12.10.2016Формула классической вероятности. Теоремы сложения и умножения вероятностей. Формула полной вероятности, Байеса, Бернулли, Пуассона. Числовые характеристики дискретных случайных величин: дисперсия и пр. Законы распределения непрерывной случайной величины.
курсовая работа, добавлен 04.01.2016Вероятностно-статистические модели реальных явлений и процессов. Рассмотрение различных вариантов вероятностных моделей и способов их использования. Изучение моделей дихотомических данных, результатов парных сравнений, бинарных отношений и рангов.
статья, добавлен 20.05.2017Общее понятие группировки данных, ее цели и задачи. Функции группировки в статистическом анализе. Выбор группировочных признаков как важнейший вопрос теории группировок. Три правила для выбора группировочных признаков. Применение формулы Стэрджесса.
реферат, добавлен 13.09.2013Подготовка данных к дисперсионному анализу: уравновешивание комплексов. Проверка нормальности распределения результативного признака. Преобразование эмпирических данных с целью упрощения расчетов. Графическое представление метода для несвязанных выборок.
курсовая работа, добавлен 19.03.2017Математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратичное отклонение. Биноминальный закон распределения. Теория массового обслуживания. Закон больших чисел и теорема Бернулли. Вероятность попадания на малый интервал времени двух или более событий.
лекция, добавлен 29.06.2016Формальные определения корневой, прямой и непрямой причин посредством математического аппарата причинных байесовых сетей (БС). Этапы задачи обучения БС на основе статистических данных. Разработка алгоритма структурного обучения причинной байесовой сети.
статья, добавлен 27.05.2018Описание вероятностно-статистической модели связанных выборок. Анализ методов измерения вязкости мастики. Анализ системы вероятностных моделей при проверке гипотезы однородности связанных выборок. Характеристика методов проверки гипотезы симметрии.
статья, добавлен 26.05.2017Распределение Бернулли в теории вероятностей. Функция и ряд распределения. Числовые характеристики положения и разброса. Асимметрия и эксцесс. Распределение Бернулли в математической статистике: точечная оценка параметра, интервальные оценки Бернулли.
аттестационная работа, добавлен 22.05.2010Характеристическая функция суммы независимых случайных величин. Центральная предельная теорема. Закон больших чисел в форме Бернулли. Основные задачи математической статистики. Группировка данных по интервалам, определение частот элементов выборки.
лекция, добавлен 28.09.2017- 116. Теорема Бернулли
Доказательство математического выражения, позволяющего находить вероятность появления события при независимых испытаниях. Варианты применения теоремы Бернулли при решении практических задач. Расшифровка модуля вероятности отклонения частоты события.
краткое изложение, добавлен 12.04.2014 Рассмотрение нормального, равномерного и показательного (экспоненциального) законов распределения. Проверка статистической гипотеза. Проверка критериев Пирсона и Колмогорова. Оценка генеральной совокупности. Проверка гипотезы генеральной совокупности.
курсовая работа, добавлен 29.06.2014Принципы применения методов теории вероятностей и математической статистики для решения статистических задач. Построение гистограммы относительных частот. Эмпирическая функция распределения случайной величины. Оценка математического ожидания выборки.
контрольная работа, добавлен 16.11.2017- 119. Случайные события
Соотношения между случайными событиями. Аксиоматическое и классическое определение вероятности, основные элементы комбинаторики. Теоремы умножения и сложения, вероятность суммы совместных событий. Основы формулы Бейеса, схема испытаний Бернулли.
учебное пособие, добавлен 12.03.2015 Теория вероятности и математическая статистика. Основные категории: событие, вероятность, случайность. Теоремы сложения и умножения. Вероятность гипотез, формула Байеса. Независимые события. Биномиальное распределение. Редкие события, формула Пуассона.
методичка, добавлен 21.10.2010Рассмотрение математических инструментов, используемых при обосновании новых результатов. Применение статистических методов: законы больших чисел, центральные предельные теоремы, условия наследования сходимости, линеаризации, принцип инвариантности.
статья, добавлен 15.05.2017- 122. Теория вероятности
Классическое определение вероятности, вычисление относительной частоты, её свойства. Дискретные и непрерывные случайные величины, биноминальное распределение, задачи и функции дисперсии. Формулы Байеса и Бернулли, интегральная теорема Муавра-Лапласа.
курс лекций, добавлен 29.09.2014 Порядок и сроки выдачи заданий на курсовое проектирование по дисциплине "Теория конечных графов и ее приложения". Содержание курсового проекта. Пример решения практической задачи на примере составления графика обслуживания одиноких пенсионеров района.
методичка, добавлен 03.10.2017Предмет, определение, понятия и основные теоремы теории вероятности. Формулы комбинаторики, Байеса, Бернулли и полной вероятности. Классификация событий и операции над ними. Определение вероятности случайного события и повторных независимых испытаний.
контрольная работа, добавлен 01.04.2016Главная особенность исследования теоремы Бернулли. Построение графика распределения вероятностей. Основной анализ определения полиномиальной схемы. Характеристика гипергеометрических испытаний. Изучение интегральной приближенной формулы Муавра-Лапласа.
презентация, добавлен 25.09.2017