Планирование статистического эксперимента. Эксперимент и наблюдательное исследование. Простая случайная выборка. Отклонения в выборках и их классификация.
Под статистическим планированием эксперимента будем понимать такую организацию экспериментального исследования, которая позволит собрать необходимые данные, применить для их анализа статистические методы и сделать правильные и объективные выводы.
Наблюдательное исследование – объективная необходимость получения новых сведений о взаимосвязях, свойствах или иных характеристиках некоторого конкретного объекта. Исследователь собирает данные путём простого наблюдения событий в их естественном течении, не вмешиваясь в них активно. Противоположностью обсервационному исследованию является эксперимент.
Эксперимент — это система познавательных операций, которая осуществляется в отношении объектов, поставленных в такие условия (специально создаваемые), которые должны способствовать обнаружению, сравнению, измерению объективных свойств, связей, отношений объектов и (или) проверке истинности теории в отношении этих свойств, связей, отношений. Он предполагает вмешательство в естественные условия существования предметов и явлений или воспроизведение определенных сторон предметов и явлений в специально созданных условиях с цепью изучения их без осложняющих процесс сопутствующих обстоятельств.
Простой случайный отбор предполагает, что вероятность быть включенным в выборку известна и является одинаковой для всех единиц совокупности. Он реализуется двумя методами:
♦ отбор вслепую (другое название — метод лотереи или жребия),
♦ отбор не вслепую (происходит с помощью таблицы случайных чисел). Итак, в одном случае вы осуществляете свой выбор не глядя, в другом - все осознавая, но для того чтобы самому не вмешаться и ничего не испортить, обращаетесь к специальным таблицам.
Различают простую случайную повторную выборку (после отбора какой-то единицы она снова возвращается в совокупность) и простую случайную бесповторную выборку (отобранная единица не возвращается в совокупность и вероятность попадания оставшихся единиц возрастает).
Среднеквадратическое отклонение— в теории вероятностей и статистике наиболее распространённый показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания.
Стандартное отклонение (оценка среднеквадратического отклонения случайной величины x относительно её математического ожидания на основе несмещённой оценки её дисперсии) s:
Где σ2— дисперсия, xi— i-й элемент выборки, n — объём выборки;x с чертой— среднее арифметическое выборки:
Правило трёх сигм (3σ) — практически все значения нормально распределённой случайной величины лежат в интервале (х с чертой-3σ; х с чертой+3σ).
- Определение целей и задач статистического исследования
- Планирование статистического эксперимента. Эксперимент и наблюдательное исследование. Простая случайная выборка. Отклонения в выборках и их классификация.
- Условия применения статистических методов для решения практических задач
- Понятие пассивного эксперимента при исследовании объектов для получения статистических данных
- Виды данных, используемые в статистическом анализе.
- Интервальное оценивание. Доверительные интервалы и их интерпретация. Уровень доверия. Стандартная ошибка.
- Понятие «черного ящика».
- Понятие уровня значимости.
- Определение факторного пространства.
- Определение уровня фактора.
- Понятие случайного возмущения
- Интервальные оценки параметров. Понятие доверительного интервала.
- Показали тесноты корреляционной связи между случайными величинами.
- Понятие генеральной совокупности и выборки.
- Требования к реальной информации при сборе данных для правомерности применения статистических методов.
- Понятие «параллельные опыты».
- Понятие и виды диаграммы рассеивания.
- Метод наименьших квадратов.
- Применение мнк для оценивания параметров регрессионного уравнения.
- Свойства оценок параметров регрессионных уравнений, полученных по мнк.
- Понятие и свойства дисперсии случайной величины.
- Ошибки 1-го и 2-го рода при использовании статистических гипотез.
- Понятие ковариации и формулы для ее расчета для генеральной и выборочной совокупностей.
- Понятие функциональной и корреляционной связи.
- Доверительная вероятность. Примеры использования.
- Понятие мультиколлинеарности.
- Виды связей между факторами и откликами.
- Факторный анализ.
- Дисперсионный анализ.
- Кластерный анализ.
- Регрессионный анализ.