Относительная частота. Статистическое определение вероятности.
Классическое определение вероятности не является пригодным для изучения произвольных случайных событий. Так, оно неприемлемо, если результаты испытания не равновозможны. Например, при бросании неправильной игральной кости выпадение ее различных граней не равновозможно.
В таких случаях используется так называемое статистическое определение вероятности.
Пусть произведено n испытаний, при этом некоторое событие А наступило m раз. Число m называется абсолютной частотой (или просто частотой) события А, а отношение называется относительной частотой события А.
При транспортировке из 10 000 арбузов испортилось 26. Здесь m= 26 — абсолютная частота испорченных арбузов, а P*(A)=0,0026 относительная.
Результаты многочисленных опытов и наблюдений помогают заключить: при проведении серий из n испытаний, когда число n сравнительно мало, относительная частота Р*(A) принимает значения, которые могут довольно сильно отличаться друг от друга. Но с увеличением n — числа испытаний в сериях — относительная частота Р*(А) приближается к некоторому числу Р(А), стабилизируясь возле него и принимая все более устойчивые значения.
Было проведено 10 серий бросаний монеты, по 1000 бросаний в каждой. Относительные частоты выпадения герба оказались равными 0,501; 0,485; 0,509; 0,536; 0,485; 0,488; 0,500;0,497; 0,494; 0,484. Эти частоты группируются около числа 0,5
Статистическое определение вероятности
Вероятностью события А в данном испытании называется число Р (А), около которого группируются значения относительной частоты при больших n.
По официальным данным шведской статистики, относительные частоты рождения девочек по месяцам 2007 г. характеризуются следующими числами (расположены в порядке следования месяцев, начиная с января): 0,486; 0,489; 0,490; 0,471; 0,478; 0,482; 0,462; 0,484; 0,485; 0,491; 0,482; 0,473. Эти частоты группируются около числа 0,482.
Таким образом, относительная частота события приближенно совпадает с его вероятностью, если число испытаний достаточно велико.
- Введение
- Раздел I. Введение в теорию вероятностей
- Понятие о случайном событии
- Классическое определение вероятности
- Относительная частота. Статистическое определение вероятности.
- Геометрическая вероятность
- Свойства вероятностей Сложение вероятностей несовместимых событий
- Умножение вероятностей
- Сложение вероятностей совместимых событий
- Формула полной вероятности
- Основные формулы комбинаторики
- Дискретные и непрерывные случайные величины. Понятие «случайные величины»
- Закон распределения случайной величины
- Теоретические распределения вероятностей
- Биномиальное распределение
- Распределение Пуассона
- Числовые характеристики дискретных случайных величин
- Нормальное распределение
- Вопросы для самопроверки:
- Раздел II. Основные понятия и термины биологической статистики Генеральная совокупность и выборка
- Непреднамеренный отбор. Метод последовательных номеров. Случайный и механический методы отбора
- Признаки и показатели
- Правила ранжирования
- Способы группировки первичных данных.
- Схемы (модели) научного исследования
- Однофакторная и многофакторная модель Контрольные и экспериментальные группы
- Метод автоконтроля
- Метод дублирования
- Метод последовательного пополнения групп
- Численность контрольных и экспериментальных групп
- Научные гипотезы
- Направленные гипотезы
- Статистические критерии
- Параметрические критерии
- Непараметрические критерии
- Уровни статистической значимости
- 1 Рода.
- Вопросы для самопроверки
- Раздел III. Статистические методы обработки экспериментальных данных
- Проверка гипотезы о законе распределения
- Χ2 Пирсона
- Описательные статистики Концепция сжатия экспериментальных данных
- Показатели центральной тенденции. Средние.
- Медиана
- Персентили
- Показатели изменчивости
- Стандартизованные данные
- Показатели асимметрии и эксцесса
- Эксцесс
- Работа с качественными переменными Количественная оценка результатов эксперимента.
- Вопросы для самопроверки:
- Сравнение двух независимых групп т критерий Стьюдента
- Критерии согласия для дисперсий
- U критерий Маана-Уитни
- Сравнение качественных признаков Критерий χ2
- Сравнение долей
- Точный тест Фишера
- Сравнение более двух независимых групп Однофакторный дисперсионный анализ Фишера
- Критерий Краскела-Уоллиса
- Сравнение двух зависимых групп Парный т критерий Стьюдента
- Парный критерий т – Вилкоксона
- Критерий x2r Фридмана
- Тест Мак-Немара
- Корреляционный анализ
- Вычисление и интерпретация параметров парной линейной корреляции
- Условия применения и ограничения корреляционно анализа
- Вычисление и интерпретация параметров парной линейной корреляции
- Измерение связи количественных признаков
- Измерение связи порядковых признаков
- Измерение связи номинальных признаков
- Относительный риск. Отношение шансов
- Статистическая оценка надежности параметров парной корреляции
- Частная корреляция
- Факторный анализ
- Вопросы для самопроверки:
- Регрессионный анализ
- Метод наименьших квадратов
- Выбор формы функциональной зависимости
- Применение парного линейного уравнения регрессии
- Корреляционно-регрессионные модели (крм) и их применение в анализе и прогнозе.
- Логистическая регрессия
- Анализ динамических изменений Применение метода наименьших квадратов при исследовании тенденции развития
- Анализ циклических изменений
- Метод обычных средних
- Метод корригирования средних
- Метод отношения фактических данных
- Ошибки, допускаемые при количественной характеристике сезонных колебаний
- Кластерный анализ
- Иерархическое дерево
- Меры расстояния
- Правила объединения или связи
- Метод k средних
- Выбор между параметрическими и непараметрическими тестами: легкая ситуация.
- Выбор между параметрическими и непараметрическими тестами: сложные случаи.
- Выбор между параметрическим и непараметрическим тестом: насколько это на самом деле влияет на результат?
- Одно или двухсторонняя p-оценка?
- Парный или непарный тест?
- Тест Фишера или хи-квадрат?
- Регрессия или корреляция?
- Вопросы для самопроверки:
- Раздел IV. Работа с программой easystatistics Общие сведения о программе EasyStatistics
- Создание новой базы данных
- Работа с файлами
- Копирование и вставка данных
- Работа с фильтрами
- Работа с переменными и строками
- Статистические методы Описательные статистики
- Частотный анализ
- Сравнение независимых выборок
- Сравнение связанных выборок
- Дисперсионный анализ
- Корреляционный анализ
- Множественная регрессия
- Проверка типа распределения эмпирических данных
- Вероятностный калькулятор
- Задания для самостоятельной работы с программой
- Список рекомендуемой литературы
- Граничные (критические) значения 2-критерия, соответствующие разным вероятностям допустимой ошибки и разным степеням свободы
- Критические значения коэффициентов корреляции для различных степеней свободы (n - 2) и разных вероятностей допустимых ошибок