Хичээлийн сэдэв

Хичээл: Магадлал статистик (ICSI203)
Сэдэв: #12. Тархалтын параметрийн статистик үнэлэлт

Зорилго

Санамсаргүй хувьсагчийн түүврийн өгөгдөлд тулгуурлан магадлалын тархалтын загварын тухай таамаглал дэвшүүлэх, тархалтын үл мэдэгдэх параметрийг цэгэн болон завсран байдлаар үнэлэх онол, практикийн мэдлэг олж авна. Мөн үнэлэлтийн хазайлт, стандарт алдааг тодорхойлж, параметрийн үнэлэлтийн өгөгдсөн нарийвчлалд шаардагдах түүврийн минимал хэмжээг тогтоож сурна.

Зорилтууд

  1. Тасралтгүй болон дискрет санамсаргүй хувьсагчийн өгөгдлийн гистограмм, давтамжийн диаграммд үндэслэн тархалтын таамаглалыг дэвшүүлж сурах.
  2. Моментын аргаар параметрийн цэгэн үнэлэлт олох аргыг эзэмших.
  3. Параметрийн үнэлэлтийн хазайлтгүй чанарыг тогтоож, стандарт алдааг тооцоолж сурах.
  4. Завсран үнэлэлт байгуулах, өгсөн нарийвчлалтай завсран үнэлэлт байгуулахад шаардлагатай түүврийн минимал хэмжээг тодорхойлох чадвар эзэмших.

Товч агуулга

Тархалтын хуулийн тухай таамаглал дэвшүүлэх, гистограмм, тархалтын параметр үнэлэх тухай, моментын арга, үнэлэлтийн хазайлт болон үнэлэлтийн дундаж квадрат алдаа, параметрийн итгэх завсар буюу завсран үнэлэлт

Дэд сэдвүүд

  1. Тархалтын загварын тухай таамаглал дэвшүүлэх
  2. Моментын арга ба параметрийн цэгэн үнэлэлт
  3. Үнэлэлтийн хазайлт, дундаж квадрат алдаа болон стандарт алдаа
  4. Параметрийн завсран үнэлэлт (итгэх завсар) ба үнэлэлтэд шаардлагатай түүврийн хэмжээ

Суралцахуйн үр дүн

Мэдлэг

  1. Санамсаргүй хувьсагчийн тархалтын загварын тухай таамаглал дэвшүүлэх аргачлалыг мэднэ.
  2. Моментын арга, үнэлэлтийн хазайлтгүй шинж чанар, дундаж квадрат алдаа болон стандарт алдааны тухай ойлголттой болно.
  3. Итгэх түвшин, итгэх завсрын нарийвчлал ба түүврийн хэмжээний хоорондын хамаарлыг мэддэг болно.

Чадвар

  1. Гистограмм болон давтамжийн диаграммыг ашиглан санамсаргүй хувьсагчийн тархалтын хэлбэрийг таамаглаж чаддаг болно.
  2. Моментын аргыг ашиглан санамсаргүй хувьсагчийн тархалтын үл мэдэгдэх параметрийн цэгэн үнэлэлтийг олж сурна.
  3. Тархалтын параметрийн итгэх завсар байгуулах болон заасан нарийвчлалтай итгэх завсар байгуулахад шаардлагатай түүврийн минимал хэмжээг тооцоолох чадвартай болно.

Хандлага

  1. Бодит санамсаргүй туршилтын өгөгдөлд статистикийн аргуудыг үндэслэлтэй, шүүмжлэлтэйгээр ашиглах аналитик сэтгэлгээ төлөвшинө.
  2. Параметрийн үнэлэлтээс гарах алдаа, хазайлтыг ухамсарлан, санамсаргүй үзэгдлийн тодорхойгүй байдалд нухацтай, шинжлэх ухаанч байдлаар хандах дадал сууна.

Хариу харах

Дараах асуултуудад 11 сарын 17 07:40 — 12 сарын 8 07:40 хугацаанд хариулна.

Баталгаажуулах код авах

  1. Нарийвчлал нь магадлалаар хэмжигддэг үнэлэлт аль вэ?


  2. Тасралтгүй санамсаргүй хувьсагчийн тархалтын нягтын хэлбэрийг R програмд оруулсан өгөгдөлд тулгуурлан харахад ... функц ашигладаг.


  3. 1 итгэх магадлалтай итгэх завсар ерөнхийдөө ...


  4. Дискрет санамсаргүй хувьсагчийн эх олонлогоос авсан статистик түүвэр дэх 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 утгуудын давтамж харгалзан 8, 7, 4, 3, 0, 2, 0, 1 бол тус хувьсагчийн тархалтыг юу гэж таамаглавал зохих вэ? Жич: Өгсөн давтамжийн мэдээллийг R програм дээр plot(x = 0:7, y = c(8, 7, 4, 3, 0, 2, 0, 1), type = "h") тушаалаар дүрсжүүлэн харж болно.


  5. Гамма тархалтын параметрийг моментын аргаар үнэлэх болсон гэе. Тэгвэл хэдэн момент ашиглах шаардлагатай вэ?


  6. Үнэлэлтийн стандарт алдааг ямар үнэлэлтийн хувьд авч үздэг вэ?

Бүх асуултад зөв хариулах бөгөөд буруу бол ахин оролдоно.
Хариулах оролдлого бүрийг бүртгэж хадгална.