8. Глоссарий
Биномиальное распределение с параметрами N И P – Вычисление вероятности того, что случайная величина принимает значения M=0, 1,…, N.
Вариационный ряд – Последовательность элементов выборки, расположенных в неубывающем порядке (одинаковые элементы записываются последовательно друг за другом).
Вероятность произведения двух независимых событий – Произведение вероятностей этих событий.
Вероятность события -- Отношение числа исходов M события А к общему числу элементарных событий N.
Возможные значения случайной величины – числа ¦(w).
Выборка – Последовательность значений из генеральной совокупности;
- объема K - часть, состоящая из K элементов генеральной совокупности;
- репрезентативная – позволяет адекватно описать случайную величину
- случайная объема N – Последовательность N Независимых случайных величин из генеральной совокупности.
Выборочная дисперсия – величина, равная сумме квадратов разностей между значением случайной величины и ее математическим ожиданием, деленная на объем выборки.
Выборочное Среднее – Число, равное сумме значений случайной величины, деленной на объем выборки.
Генеральная совокупность – Конечная или бесконечная совокупность наблюдений над случайной величиной.
Геометрическое определение вероятности – Отношение площади S(A), соответствующей событию A, к площади всей области W.
Гипергеометрическое распределение – Вычисление вероятности того, что случайная величина примет заданное значение через число сочетаний.
Гипотеза альтернативная – Гипотеза, конкурирующая с основной;
-основная – Гипотеза, которая проверяется;
-статистическая – Предположение относительно параметров или закона распределения случайной величины.
Гистограмма – Представление статистического ряда на плоскости.
Дискретная случайная величина - Множество возможных значений образует конечную или бесконечную последовательность чисел, т. е. конечно или счетно.
Дисперсия случайной величины X – момент второго порядка случайной величины (x - M(x)).
Доверительная вероятность – Вероятность, с которой производится оценка параметров.
Доверительный интервал – Область значений, при которых основная гипотеза принимается.
Дополнение Множества A – разность между всем множеством S и множеством А, которое является частью S.
Достоверное Событие W – всегда наступает в условиях данного эксперимента.
Закон трех сигм – значения случайной величины ξ, имеющей нормальное распределение с параметрами M и σ, содержатся в интервале
Кривая распределения – график плотности вероятности.
Критерий значимости – Вероятность ошибки 1-го рода.
Критерий
- согласия – Правило, в соответствии с которым принимается решение;
- Колмогорова – Проверка гипотезы о совпадении функций распределения.
Математическое ожидание дискретной случайной величины x – сумма ряда из произведений возможных значений Xi на их вероятности Pi.
Множество – некоторая совокупность объектов, называемых элементами множества.
Множество конечное – состоящие из конечного числа элементов, в противном случае – Бесконечное множество.
Момент второго порядка случайной величины x – математическое ожидание квадрата этой случайной величины.
Моргана формулы или соотношения двойственности – Правило для записи выражения, соответствующего «отрицанию» функции.
Невозможное событие – это такое, которое не может наступить в условиях данного эксперимента, т. е. это событие имеет пустое множество благоприятствующих исходов.
Независимые сОбытия A и B – событие А происходит независимо от того, происходит событие В или нет.
Несовместные события A и B – не могут происходить одновременно.
Нормальное или гауссовское распределение – случайная величина ξ имеет плотность распределения вероятностей при всех X
.
- хи-квадрат (Пирсона) – Проверка гипотезы о совпадении дисперсий.
Относительная частота События A – Показывает долю опытов, в которых наступило событие A при N экспериментах.
Оценка интервальная – Доверительный интервал:
- несмещенная – Математическое ожидание случайной величины в этом случае равно оцениваемому параметру;
- точечная – Произвольная функция элементов выборки, когда параметр неизвестен.
Ошибка второго рода – событие, состоящее в том, что гипотеза принимается, когда на самом деле она неверна.
Ошибка первого рода – Событие, состоящее в том, что гипотеза отвергается, когда на самом деле она верна.
Показательное распределение с параметром – Это такое распределение, плотность вероятности которого задается равенством
Произведение или пересечение Множеств A и B – множество, состоящее из всех общих элементов этих множеств.
Пространство Элементарных событий – множество всех исходов данного эксперимента.
Противоположное Событие – это событие, которое происходит в том случае, если не происходит событие А.
Пустое Множество – множество, не содержащее элементов.
Равномерное распределение - Случайная величина ξ на промежутке [A,B] Имеет постоянную Плотность распределения вероятностей.
Размещение из N элементов По K Элементов – Упорядоченные выборки объема K без возвращения элементов.
Разность множеств A и B – множество, состоящее из всех элементов множества A, которые не содержатся в множестве B.
Ряд распределения – статистический ряд, записанный в виде таблицы.
Случайная величина – Функция F, которая каждому элементарному событию w ставит в соответствие число ¦(w).
Событие – некоторое высказывание о результатах рассматриваемого эксперимента.
Сочетание из N Элементов по K элементов - неупорядоченные выборки объема K без возвращения элементов.
Стандартное или средне-квадратическое отклонение - Квадратный корень из дисперсии.
Статистика – Результат наблюдения над случайной величиной.
Статистический ряд – Последовательность различных значений, расположенных в возрастающем порядке, с указанием относительных частот.
Сумма или объединение множеств A и B – Множество, состоящее из всех элементов, принадлежащих хотя бы одному из этих множеств.
Уровень значимости статистического критерия – Величина, определяющая степень достоверности вычислений.
Условие нормировки – Площадь криволинейной трапеции под всей кривой распределения равна 1.
Условная вероятность – вероятность события A при условии, что событие B Произошло.
Функция Лапласа - функция распределения стандартного нормального закона.
Функция распределения F(X) случайной величины X - Вероятность того, что случайная величина примет значение, меньшее заданного Х.
Частный случай – Если при каждом осуществлении события A происходит и событие B, То говорят, что событие A влечет событие B.
Частота события A – число экспериментов Mn(A), в которых наступило событие A.
Элементарные события – исходы (результаты) эксперимента.
Эмпирическая функция распределения – относительная частота события, заключающегося в том, что случайная величина примет значение, меньшее чем заданное число.
< Предыдущая | Следующая > |
---|