Методичні рекомендації
При вивченні теми „Двофакторний дисперсійний аналіз” потрібно з’ясувати призначення та загальні поняття двофакторного ANOVA: у чому різниця між однофакторним та двофакторним ANOVA; яку задачу він вирішує, яка існує проблема взаємодії факторів; вихідні припущення які його можливості та специфіка; на чому основана математична ідея; як формулюються нульова та альтернативна гіпотеза; які обмеження на його використання повинні виконуватись. Навести приклади застосування двофакторного ANOVA.
ІІ. Модульний тестовий контроль передбачає тест, що складається з 11 тверджень, підтвердження кожного істинності чи хибності студентом приносить йому 1 бал. Отже, максимальна кількість балів – 11.
Орієнтовний варіант тверджень
Припущення, що перевіряється із застосуванням наукового методу, називають статистичною гіпотезою.
Надійність зв’язку визначається тим, наскільки ймовірно, що знайдений у вибірці зв’язок знову підтвердиться на іншій аналогічній вибірці з тієї ж генеральної сукупності.
Помилка першого роду полягає у відкиданні правильною гіпотези.
За характером критичні області поділяються на односторонні та двосторонні.
Для перевірки гіпотези про нормальний розподіл генеральної сукупності використовують критерій узгодження Пірсона.
Кореляційний аналіз досліджує наявність і характер зв’язків між випадковими величинами ознаками генеральної сукупності.
Для побудови лінійної функції залежності між випадковими величинами Х та У можна використовувати лише “метод натягнутої нитки” та метод найменших квадратів.
Якщо значення коефіцієнта кореляції близьке до одиниці, то між величинами Х та У існує лінійна залежність.
Дисперсійний аналіз – це метод порівняння 2-х вибірок за властивістю, що виміряна з допомогою метричної шкали.
Чим менший коефіцієнт детермінації, тим більший вплив досліджуваного фактора на дисперсію залежної змінної.
Основний результат дисперсійного – аналізу прийняття чи відхилення статистичної гіпотези про рівність середніх значень, що відповідають різним рівням фактора.
ІІІ. Індивідуальна підсумкова модульна контрольна робота передбачає п’ять завдань, правильний результат кожного оцінюється у 2 бала. Отже, максимальна кількість балів за індивідуальну модульну контрольну роботу – 10.
Орієнтовний варіант задач
1. В результаті вибіркової перевірки якості однотипних деталей з’ясувалось, що із 300 виробів фірми А 30 бракованих, із 400 фірми Б –52, із 250 фірми В – 21, із 500 фірми Г –74. На рівні значимості =0.05 з’ясувати, чи можна вважати, що різниця в якості виробів різних фірм суттєва.
2. Встановлено, що середня вага таблетки ліків сильної дії (номінал) повинна бути 0,5мг. Вибіркова перевірка 100 таблеток показала, що середня вага таблетки 0,53мг. На основі проведених досліджень можна вважати, що вага таблетки нормально розподілена випадкова величина з середньоквадратичним відхиленням 0,11мг, на рівні значимості 0,05 з’ясувати, чи можна вважати отримане від номіналу відхилення випадковим.
3. При рівні значущості перевірити гіпотезу про нормальний розподіл генеральної сукупності, якщо відомі емпіричні та теоретичні частоти
ni | 5 | 7 | 15 | 14 | 21 | 16 | 9 | 7 | 6 |
ni/ | 6 | 6 | 14 | 15 | 22 | 15 | 8 | 8 | 6 |
4. Припускаючи, що кореляційна залежність двох величин лінійна, за результатами спостережень, наведених у вибірці С додатку 8 (номер індивідуального завдання студента збігається з його порядковим номером у списку групи), знайти коефіцієнти k та b методом "натягнутої нитки", методом сум та методом найменших квадратів.
X | -1 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
y | 2 | 3 | 4 | 6 | 5 | 7 |
5. Нехай є три вибірки з нормальних сукупностей з однаковими дисперсіями. При рівні значущості 0,05 перевірити гіпотезу про рівність групових середніх, користуючись дисперсійним аналізом.
Номер випробування | Рівень фактору Fі | ||
F1 | F2 | F3 | |
1 | 52 | 54 | 52 |
2 | 51 | 52 | 50 |
3 | 57 | 58 | 44 |
4 | 56 | 56 | 42 |
- Модульний план
- Розподіл балів за виконані роботи
- Критерії оцінювання знань, вмінь та навичок студентів Лекційні заняття
- Оцінювання самостійної та індивідуальної роботи
- Модуль і. Теорія ймовірностей Змістовний модуль 1. Теоретичні основи теорії ймовірностей та комбінаторики
- Тема 1. Основні поняття теорії ймовірностей
- 1.1. Поняття "випробування" та "подія". Предмет теорії ймовірностей. Коротка історична довідка.
- Класифікація випадкових подій
- Алгебра випадкових подій
- Властивості операцій над подіями
- Запитання для самоконтролю
- Тема 2. Основні поняття та принципи комбінаторики
- Сполуки без повторень елементів
- Сполуки з повторенням елементів
- Основні принципи комбінаторики
- Запитання для самоконтролю
- Тема 3. Ймовірність подій. Основні теореми теорії ймовірностей
- Класичне означення ймовірності
- Властивості ймовірності
- 3.2. Відносна частота. Статистичне означення ймовірності.
- 3.3. Геометричне означення ймовірності
- Залежні та незалежні події. Умовна ймовірність. Теореми множення ймовірностей.
- Теорема множення ймовірностей залежних подій
- 3.5. Теореми додавання ймовірностей Теорема додавання ймовірностей несумісних подій
- 3.6. Ймовірність настання хоча б однієї події
- Теорема
- Запитання для самоконтролю
- Тема 4. Формула повної ймовірності. Формула Бейєса.
- 4.1. Формула повної ймовірності
- 4.2. Формула Бейєса
- Запитання для самоконтролю
- Тема 5. Послідовні незалежні випробування
- 5.1.Схема повторних незалежних випробувань Бернуллі.
- 5.2. Граничні теореми у схемі Бернуллі
- 5.3. Ймовірність відхилення відносної частоти від сталої ймовірності в незалежних випробуваннях
- Запитання для самоконтролю
- Практичні заняття Практичне заняття №1
- Практичне заняття №2
- Практичне заняття №3
- Практичне заняття №4
- Практичне заняття №5
- Самостійна робота
- Рівень а
- Рівень б
- Рівень в
- Рівень а
- Рівень б
- Рівень в
- Теми рефератів
- Задачі для самоперевірки
- Змістовний модуль 2. Випадкові величини
- Тема 6. Види випадкових величин та способи їх задання
- 6.1. Поняття випадкової величини. Закони розподілу випадкових величин.
- 6.1.1. Дискретні випадкові величини
- Біноміальний розподіл
- Геометричний розподіл
- Числові характеристики двв
- 6.1.2. Неперервні випадкові величини. Щільність розподілу.
- Основні закони розподілу неперервних величин
- Рівномірний розподіл
- Показниковий розподіл
- Нормальний розподіл
- Числові характеристики ннв
- Правило трьох сигм
- 6.2. Закон великих чисел та центральна гранична теорема
- Теорема
- Запитання для самоконтролю
- Практичны заняття Практичне заняття №6
- Практичне заняття №9
- Самостійна робота
- Числові характеристики основних розподілів
- Рівень а
- Рівень б
- Рівень в
- Задача 1
- Задача 2
- 10. Неперервна випадкова величина задана інтегральною функцією розподілу:
- Задачі для самоконтролю
- Модуль іі. Математична статистика Змістовний модуль 3. Теоретичні основи математичної статистики
- Тема 7. Предмет та задачі математичної статистики
- Види та способи відбору
- Первинна обробка даних
- Згрупований розподіл накопиченої частоти
- Розподіл щільності частоти і щільності відносної частоти
- Емпірична функція розподілу
- Властивості емпіричної функції розподілу
- Запитання для самоконтролю
- Тема 8. Статистичні оцінки параметрів розподілу
- 8.1. Числові характеристики статистичного розподілу
- Алгоритм методу добутків
- 8.2. Точкові та інтервальні оцінки параметрів розподілу
- Точкова оцінка математичного сподівання
- Точкова оцінка дисперсії. Виправлена дисперсія
- Інтервальні оцінки для математичного сподівання
- Знаходження об’єму вибірки
- Запитання для самоконтролю
- Практичні заняття Практичне заняття №10
- Практичне заняття №11
- Практичне заняття №12-13
- Практичне заняття №14
- Самостійна робота
- Змістовний модуль 4. Статистична перевірка гіпотез. Елементи теорії кореляції і дисперсійного аналізу
- Тема 9. Статистична перевірка гіпотез
- Статистичні гіпотези та їх класифікація
- 9.2. Статистичні критерії перевірки нульової гіпотези
- 9.3. Перевірка гіпотези про закон розподілу. Критерій згоди Пірсона.
- Перевірка гіпотези про рівність середніх двох сукупностей
- Перевірка гіпотези про рівність часток ознаки двох сукупностей
- Перевірка гіпотези про рівність дисперсій двох сукупностей
- Перевірка гіпотез про числові значення параметрів
- Запитання для самоконтролю
- Тема 10. Елементи теорії кореляції
- Запитання для самоконтролю
- Тема 11. Поняття дисперсійного аналізу. Однофакторний дисперсійний аналіз
- Запитання для самоконтролю
- Практичні заняття
- Практичне заняття №17
- Практичне заняття №18
- Самостійна робота
- Методичні рекомендації
- Список використаної та рекомендованої літератури
- Додатки
- Математична довідка
- Властивості функції
- V. Правила інтегрування функцій
- Варіанти завдань для самостійної індивідуальнї роботи