СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЙ
ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА
Содержание
1.Введение. Вариационная статистика: понятие, объект, предмет, задачи.
Статистические совокупности.
3.Описательная статистика. Первичная обработка результатов. Формирование вариационных рядов.
Оценка центральной тенденции (положения) вариационного ряда. Метод средних величин.
Показатели рассеивания.
6. Показатели формы распределения.
7. Представление данных.
Введение. Вариационная статистика: понятие, объект, предмет, задачи
Математическая статистика– наука о математических методах систематизации, обработки и использования статистических данных для научных и практических выводов.
· Математическая статистика и теория вероятностей.Во многих своих разделах математическая статистика опирается на теорию вероятностей, рассматривающую «вероятно случайные» явления.Теория вероятностей играет определённую роль и при статистическом изучении массовых явлений, которые не относятся к категории вероятностно случайных. Это осуществляется через основанные на теории вероятностей теорию выборочного метода и теорию ошибок измерений. В этих случаях вероятностным закономерностям подчинены не сами изучаемые явления, а приёмы их исследования.
Вариационная статистика(от лат. variatio - изменение) - раздел математической статистики, изучает распределение варьирующих количеств, признаков в совокупностях объектов (исследуемых группах). Показатель изучаемого признака изменяется (варьирует) от объекта к объекту и в пределах одного объекта. Провести строго разграничение между математической статистикой и вариационной статистикой нельзя: и в той и в другой применяются одни и те же методы исследования и рассматриваются одни и те же приемы.
|
|
|
Статистические совокупности
Статистической совокупностью называют группу статистических данных (величин, вариант, единиц наблюдения, переменных), объединенных в группу хотя бы одним статистическим признаком. Число данных в статистической совокупности называют ее объемом и обозначают n.
Главное требование к выделению изучаемой совокупности - качественная однородность, например, по уровню знаний, росту, весу и другим признакам. Члены совокупности могут сравниваться между собой в отношении только того качества, которое становится предметом исследования. При этом обычно абстрагируются от других не интересующих качеств.
Виды статистических данных:
· качественные(номинальные) и количественные;
· точные - величина или качество не вызывают сомнений (6 человек, 5 столов и т.д.), и приближенные - величина или качество вызывает сомнение (все измерения: рост 170 см, вес 56 кг,; близкие понятия — синий, голубой, мокрый, влажный и т.д.);
|
|
|
· определенные (детерминированные) -известны причины появления, не появления или изменения (например, 2 + 3 = 5) и случайные - могут появляться и не появляться или не все причины изменения которых известны (команда выиграет или нет).
В большинстве случаев в ФКС имеют дело с приближенными случайными данными.
Классификация статистических переменных по Стэнли Стивенсону (1946)
Классификация основана на типах операций, допустимых для данной переменной. Переменные располагаются в порядке возрастания числа допустимых математических операций.
· Качественные
o Номинальные или категориальные(nominal, categorical) - –являются неупорядоченными и используются для качественной классификации; категории имеют определённые названия (напремер, пол, группы крови). Данный вид переменных может быть бинарным (дихотомическим), например, 1/0, имеется/отсутствует.
o Порядковые, ранговые, ординальные (ordinal) – имеют категории (уровни, ранги), которые могут упорядачиваться (например, стадии болезни, выраженность боли, уровень спастичности).
· Количественные
|
|
|
o Дискретные переменные(descrete) – переменная может иметь только определённое целочисленное значение (часто являются результатом подсчёта, например, число посещений врача в год).
o Непрерывные переменные (continuous) –принимают любые числовые значения, упорядоченные на числовой оси (например, рост, вес).
Виды статистических совокупностей по размеру:
· бесконечные — n (масса планет Вселенной, число молекул и т.д.);
· конечные — n - конечное число;
· большие — n > 30;
· малые — n < 30;
· генеральные — содержащие все данные, обусловленные постановкой задачи;
· выборочные — части генеральных совокупностей.
В практике АФК обычно работают с малыми статистическими совокупностями.
Дата добавления: 2018-04-05; просмотров: 1251; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!