Поняття дискретної випадкової величини (біноміального розподілу), її опис схемою Бернуллі. Граничний випадок біноміального розподілу. Параметричні та непараметричні критерії для перевірки гіпотези про відмінність (або схожість) між середніми значеннями.
При низкой оригинальности работы "Параметричні і непараметричні критерії для перевірки гіпотез", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Параметричні і непараметричні критерії для перевірки гіпотез 1. Відомості про деякі відомі розподіли Дискретна випадкова величина (біноміальний розподіл) описується схемою Бернуллі: якщо випадкова подія А в n незалежних іспитах зустрілася m разів, то р - імовірність появи події А у кожному іспиті. Даний розподіл характеризується двома параметрами: середнім числом очікуваного результату (математичне очікування) і дисперсією частоти події А в n незалежних іспитах і має вигляд Граничним випадком біноміального розподілу є формула Пуассона: Випадкова величина розподілена за законом Пуассона, якщо вона приймає рахункову множину можливих значень 0, 1, 2, з імовірностями . Найпоширенішим параметричним методом оцінки відмінностей між порівнюваними середніми значеннями незалежних вибірок є критерій Стьюдента, або t-критерий. Нульова гіпотеза полягає в рівності генеральних середніх М1 і М2, (М1 - М2) = 0 сукупностей, з яких були взяті вибірки, або, іншими словами, перевіряється нульова гіпотеза про приналежність двох порівнюваних вибірок однієї і тієї самої генеральної сукупності. T-критерій, що перевіряється, виражається у вигляді відношення різниці відповідних вибіркових середніх до помилки такої різниці, тобто або де ?d - стандартна помилка різниці вибіркових середніх значень, ?х1, ?х2 - стандартні помилки середніх значень порівнюваних вибірок.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
