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 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.
|