Приглашаем посетить сайт
Статьи на букву "В"
|
Выборка, упорядоченная по возрастанию значений. |
|
Действительное число в интервале от 0 до 1, характеризующее случайное событие. Примечания. 1. Следует иметь в виду, что отдельное случайное событие, как и его вероятность, не имеют особого смысла. Осмысленными являются совокупности случайных событий и, значит, их вероятности, связанные между собой разнообразными соотношениями, соответствующими взаимосвязям между случайными событиями. 2. Предыдущая фраза все равно не может служить определением вероятности, тем менее позволяет связывать наблюдения с "теоретическими величинами". Имеются две стандартные интерпретации вероятности: а) частота события в длинном ряду наблюдений; б) степень уверенности в том, что некоторое событие произойдет. |
|
Вероятность допустить ошибку первого рода. |
|
Вероятность допустить ошибку второго рода. |
|
Ситуация, в которой направление и/или величина взаимосвязи между двумя переменными зависит от значений одной или более других переменных, изменяется в соответствии с ними. Например, в многофакторном дисперсионном анализе факторы A и B взаимодействуют, если эффект фактора A зависит от уровня фактора B. Например, при испытании таблеток на крысах, между факторами пол и обработка существует взаимодействие, если эффект обработки не одинаков для самцов и самок. При наличии взаимодействия простые аддитивные методы не годятся; следовательно, взаимодействие иногда можно считать отсутствием аддитивности. Синонимы: неаддитивность, эффект обусловливания, эффект сопряженности. |
|
Сумма произведений каждого значения на его вес, деленная на сумму весов, где веса - неотрицательные коэффициенты, связанные с каждым значением. Вот как вычисляется среднее переменной x, когда весовой переменной объявлена переменная w: . См. тж. взвешенные данные. |
|
Переменная, значения которой являются сомножителями значений исследуемых переменных. Другими словами, вместо значений xi переменной, берутся произведения wixi, где w - взвешивающая переменная. Пример. Рассмотрим ситуацию, когда у нас имеется много одинаковых наблюдений (в смысле, с одинаковыми значениями всех рассматриваемых переменных). Вместо того, чтобы заводить, скажем, 100 одинаковых наборов кодов, мы можем ввести лишь один и завести еще одну весовую, или взвешивающую, переменную, значением которой для данного набора будет 100. Веса применяют также, чтобы скомпенсировать разную "наполненность" сравниваемых групп. Говорят, что веса можно применять также для учета относительной "важности" наблюдений. |
|
Временной ряд - это последовательность наблюдений, упорядоченных во времени (или пространстве). Если какое-нибудь явление наблюдают на протяжении некоторого времени, имеет смысл представить данные в том порядке, в котором они возникали, из-за того, в частности, что последовательные наблюдения могут быть зависимыми. Временной ряд хорошо представлять на диаграмме рассеяния. Значения ряда x откладывают по вертикальной оси, а время t - по горизонтальной. Время называют независимой переменной. Значение наблюдения в момент t обозначают x(t) или xt. Существует два типа временных рядов: · Непрерывные, в которых мы имеем наблюдения в каждый момент времени, например показатели детектора лжи, электрокардиограммы. · Дискретные, в которых наблюдения делаются через некоторые (обычно одинаковые) интервалы времени. Примеры. · Экономические: недельные цены на акции; месячные прибыли. · Метеорологические: дневные осадки; скорость ветра; температура. · Социологические: показатели преступности (например, число арестов), показатели безработицы. |
|
Количество m появлений случайного события в данной последовательности испытаний. См. тж. частота. |
|
Выборка - это группа статистических единиц, отобранная из большей группы, генеральной совокупности. Изучая выборку, мы надеемся сделать разумные заключения о генеральной совокупности. |
|
Выборочная дисперсия является мерой разброса, или рассеяния, множества данных. Сумма квадратов отклонений от среднего, деленная на число, на единицу меньшее количества наблюдений. Например, для n наблюдений x1,x2,...,xn с выборочным средним выборочная дисперсия равна: . |
|
Оценка функции распределения по имеющейся выборке. Для каждого t находим число nt членов вариационного ряда выборки, располагающихся слева от t. Значение выборочного распределения в точке t равно nt /n, где n - объем выборки. |
|
Арифметическое среднее наблюдений, составляющих выборку, т.е. сумма всех наблюдений, деленная на их количество: (x1 x2 ... xn)/n. Является одной из наиболее частых оценок среднего совокупности. Это мера положения, часто обозначается . Величина среднего зависит от всех значений данных, поэтому среднее может оказаться плохой мерой положения для асимметрично распределенных данных или при наличии выбросов.. См. тж. ожидаемое значение. |
|
Наблюдение, далеко отстоящее от центра распределения. Выброс может быть результатом ошибки измерения, в этом случае он искажает данные, влияя на итожащие статистики, скажем, на среднее. В противном случае выброс чрезвычайно важен, так как указывает на необычное поведение изучаемого процесса. Поэтому перед проведением анализа следует внимательно изучить все выбросы. Их нельзя просто выбросить без предварительного рассмотрения. |