Статистичний аналіз вибіркових сукупностей - Історія редагувань

Віка в 18:10, 1 березня 2012

2012-03-01T18:10:08Z

Віка в 18:08, 1 березня 2012

2012-03-01T18:08:58Z

Віка в 18:06, 1 березня 2012

2012-03-01T18:06:47Z

Віка в 17:58, 1 березня 2012

2012-03-01T17:58:27Z

Віка в 17:50, 1 березня 2012

2012-03-01T17:50:33Z

Віка в 17:40, 1 березня 2012

2012-03-01T17:40:32Z

Віка в 17:39, 1 березня 2012

2012-03-01T17:39:59Z

Віка в 17:37, 1 березня 2012

2012-03-01T17:37:56Z

Віка в 17:33, 1 березня 2012

2012-03-01T17:33:43Z

Віка в 17:33, 1 березня 2012

2012-03-01T17:33:00Z

@@ Рядок 98: / Рядок 98: @@
 = Список використаних літератури =
-*http://ua-referat.com/Статистичний аналіз вибіркових сукупностей
+*http://ua-referat.com/Статистичний аналіз вибірковмх сукупностей
 *Аністратенко В.О., Федоров В.Г. «Математичне планування експериментів в АПК», Київ:Видавництво «Вища школа», 1993,-375с.

@@ Рядок 98: / Рядок 98: @@
 = Список використаних літератури =
-. http://ua-referat.com/Статистичний аналіз вибіркових сукупностей
+*http://ua-referat.com/Статистичний аналіз вибіркових сукупностей
-. Аністратенко В.О., Федоров В.Г. «Математичне планування експериментів в АПК», Київ:Видавництво «Вища школа», 1993,-375с.
 = Посилання =

@@ Рядок 98: / Рядок 98: @@
 = Список використаних літератури =
-.
+. http://ua-referat.com/Статистичний аналіз вибіркових сукупностей
 = Посилання =

@@ Рядок 37: / Рядок 37: @@
 Властивості функції розподілу: <br>
-) значення функції розподілу належать відрізку [0,1]: <math>0<=F(x)<=1</math>; <br>
+) значення функції розподілу належать відрізку [0,1]: <math>0\le F\left( x \right)\le 1</math>; <br>
-) <math>F(x)</math> - неспадними функція, тобто  <math>F(x_2)>=F(x_1)</math> якщо <math>x_2>x_1</math>; <br>
+) <math>F(x)</math> - неспадними функція, тобто  <math>F\left( {{x}_{1}} \right)\le F\left( {{x}_{2}} \right)</math> якщо <math>x_2>x_1</math>; <br>
-) ймовірність того, що випадкова величина прийме значення, укладену в інтервалі (a, b), дорівнює приросту функції розподілу на цьому інтервалі: <math>P(a<=X<b)=F(b)-F(a)</math>  ; <br>
+) ймовірність того, що випадкова величина прийме значення, укладену в інтервалі (a, b), дорівнює приросту функції розподілу на цьому інтервалі: <math>P\left( a\le X<b \right)=F\left( b \right)-F\left( a \right)</math>  ; <br>
-)  якщо всі можливі значення випадкової величини належать інтервалу (a, b), то F(x)=0  при x<=a і F(x)=1  при x>=b  . <br>
+)  якщо всі можливі значення випадкової величини належать інтервалу (a, b), то F(x)=0  при <math>x\le a</math>  і F(x)=1  при <math>b\le x</math>  . <br>
 '''Щільністю розподілу''' ймовірностей неперервної випадкової величини Х називають функцію <math>f(x)</math> - першу похідну від функції розподілу <math>F(x)</math>: <br>
 <center>

@@ Рядок 92: / Рядок 92: @@
 '''Критичною точкою''' називають точку, яка відокремлює критичну область від області прийняття гіпотези. Для кожного критерію є відповідні таблиці, по яких і знаходять критичну точку.<br>
 Для підтвердження гіпотези, що висувається порівнюються:<br>
-) коефіцієнт асиметрії   статистичного розподілу з коефіцієнтами асиметрії   рівномірного і нормального розподілів (   );<br>
+) коефіцієнт асиметрії <math>{{A}^{*}}_{s}</math>   статистичного розподілу з коефіцієнтами асиметрії  <math>{{A}_{s}}</math> рівномірного і нормального розподілів  <math>{{A}_{s}}=0</math> ;<br>
-) ексцес   статистичного розподілу з ексцесами   рівномірного (   ) Або нормального розподілів (   );<br>
+) ексцес  <math>{{E}^{*}}_{x}</math> статистичного розподілу з ексцесами  <math>{{E}_{x}}</math> рівномірного <math>{{E}_{x}}=-1,2</math> Або нормального розподілів <math>{{E}_{x}}=0</math> ;<br>
-) коефіцієнт варіації V статистичного розподілу з коефіцієнтами варіації показового (   ) Розподілу.<br>
+) коефіцієнт варіації V статистичного розподілу з коефіцієнтами варіації показового <math>V=1</math> Розподілу.<br>
 = Список використаних літератури =

@@ Рядок 79: / Рядок 79: @@
 = Метод моментів =
 '''Метод моментів''' - це визначення невідомих параметрів статистичного розподілу шляхом прирівнювання теоретичних моментів розглянутого розподілу відповідним емпіричним моментів того ж порядку.
- Для знаходження параметра λ показового розподілу необхідно прирівняти початковий момент першого порядку показового розподілу початкового моменту першого порядку емпіричного розподілу:<br>
+Для знаходження параметра λ показового розподілу необхідно прирівняти початковий момент першого порядку показового розподілу початкового моменту першого порядку емпіричного розподілу: <br>
 <math>\frac{1}{\lambda }={{\overline{x}}_{v}}</math>
 = Перевірка статистичних гіпотез =

@@ Рядок 76: / Рядок 76: @@
 <math>{{D}_{v}}=\frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{k}{{{n}_{i}}{{\left( {{x}_{i}}-{{\overline{x}}_{v}} \right)}^{2}}}</math> <br>
 '''Вибірковим середнім''' квадратичним відхиленням називають квадратний корінь з вибіркової дисперсії:<br>
-<math>\[{{\sigma }_{\Beta }}={{\sqrt{D}}_{\Beta }}\]</math> <br>
+<math>{{\sigma }_{v}}=\sqrt{{{D}_{v}}}</math> <br>
 = Метод моментів =
 '''Метод моментів''' - це визначення невідомих параметрів статистичного розподілу шляхом прирівнювання теоретичних моментів розглянутого розподілу відповідним емпіричним моментів того ж порядку.