| Мова : |
|
| Енциклопедія співтовариство |Енциклопедія відповіді |Відправити запитання |Словник знань |Завантажити знання |
Статистика |
       |
|
Технологія Визначення Китайська назва: Статистика Англійська назва: Статистика Визначення: описує кількість характеристик вибірки.Прикладна наука: Генетика (об'єкта); населення, кількісні генетики (два суб'єкта) Вище утримання Національного комітету науки і технологій оголосив затвердження Статистика є статистична теорія використовується для аналізу даних, вивчити змінних. Є велика кількість макроскопічних кількостях мікроскопічної статистичної середньої, з статистичної значущості в середньому за одну мікроскопічні частинки, макроскопічні кількості не має сенсу. Щодо кількості мікроскопічних властивостей макроскопічної статистичної суми середнього також називають статистики. Слід зазначити, що опис фізичних величин, таких як швидкість макроскопічного світу, кінетична енергія може фактично бути сказано макроскопічному кількості, але обидва не є макроскопічними природі статистичне середнє, і тому не всі макроскопічні статистику обсягу. Короткий вступ Зразок відомої функції [1]; чия роль полягає в загальній інформації про зразок об'єднання; математичної статистики є важливою основні поняття. Статистика залежить і залежить тільки від зразка x1, x2, ... Xn; Він не містить будь-яких відомих статистику розподілу населення Параметри. Визначається із загального зразка (див. статистичні висновки), як правило, здійснюється через статистику. Наприклад x1, x2, ..., хп нормально населення N (μ, 1) (див. Нормальний розподіл) в простій випадковій вибірці звертається, де середня (див. математичне очікування) μ невідома, для того, щоб вивести на μ, розрахунку середнього значення вибірки. Можна довести, що, в певному сенсі, апарат містить приклади всю інформацію про μ, яка може зробити добре на μ виводу. Апарат тут залежить тільки від зразка x1, x2, ..., хп, є статистичною величиною. Статистика Приклад моменти Нехай x1, x2, ..., хп є вибірка обсягу N, натуральне число до, називаються K-порядкові статистики вихідного зразка Матричні і К порядку центральним моментом зразка, називають зразком моментів. Багато хто з найбільш часто використовуваних статистика може бути побудована за зразком моментів. Наприклад, вибіркове середнє (тобто α1) і вибіркова дисперсія зазвичай використовують дві статистики, колишній відображає загальне центральне розташування, останній відображає загальну дисперсію. Існують і інші зазвичай використовуються статистичні дані, наприклад, / вибіркове стандартне відхилення, дисперсія вибірки коефіцієнта S апарат, зразок асиметрія, ексцес та інших зразків є функцією приклад моментів. Якщо (x1, y1), (x2, y2), ..., (хп, Yn) є спільною двовимірної (X, Y) з простої зразок, зразок ковариационной · а коефіцієнт зразок кореляція також широко використовується статистика, т х і Y можуть бути використані для виведення кореляції. Порядкові статистики Зразок x1, x2, ..., хп порядку зростання, щоб отримати, називається зразком x1, x2, ... Статистика , Xn порядкових статистик. Найменша порядкові статистики X ⑴ найбільше замовлення статистику х (п) називається крайньою, в тих сухих років, такі як кількість величини щорічного максимального землетрусу, в міцності на розрив статистичних питань корисно. Є також отримані з варіаційного корисної статистики, такими як: загальний розподіл зразком медіана є мірою центральне положення, якщо розмір вибірки п непарне, якщо п парно, то легко розрахувати і має хороша стійкість. P зразка квантиль ZP (0 <р <1) і бідних X (N)-х ⑴ також важлива статистика. Де Zp є медіаною часу, але в той час, що означає, що не більше 1 NP найбільше ціле число). Приклад квантиль важлива додаток побудувати безперервне загальний розподіл непараметричні інтервал допуску (див. інтервального оцінювання). U статистики Це В. Хо Fuding введена в 1948 році, він знаходиться в непараметричної статистики в широкому діапазоні застосувань. Який визначається як: нехай x1, x2, ..., хп, для простого зразка, м менше N є натуральне число, для М-місцевій функції симетрична, то відомо, що і зразок x1, x2, ..., хп думати, що ядерна U-статистики. Вибіркове середнє і вибіркова дисперсія є його Спеціальної статистики випадку . Почніть з Fuding Хо, ця статистика Велика властивості зразків були вивчені в глибину, в основному використовується в будівництві кількість непараметричних рівномірно мінімальною дисперсією незміщеної оцінки (див. пункт оцінка), і на основі цієї оцінки непараметрический тест припущення щодо населення. Ранг статистика Зразок X1, X2, ..., Xn розташовані за розміром, якщо Ri називається рангом Сі, всі російські ранг R1, R2, ..., Rn складають ранг статистики, завжди має значення 1, 2, ... , N протягом певного порядку. Непараметричної статистики статистиці ранг в якості основного інструменту статистики . Деяка статистика, пов'язані з певним ступенем статистичних методів і введення сполуки. Такі, як перевірка гіпотез принципи ставлення правдоподібності в результаті статистики відношення правдоподібності, Пірсона Критерій згоди (див. Перевірка гіпотез) стандарти викликали Ⅹ статистики, лінійної статистичної моделі викликали метод найменших квадратів серії лінійних і квадратичних статистики, і так далі. Повнота Статистичні дані обробки зразків, а також у використанні статистики замість зразків для статистичного висновку, зразок в статистиці Інформація, що міститься можуть бути втрати, якщо кількість зразка для статистичної обробки, інформації немає втрат, ця статистика називається достатньої статистики. Наприклад, у послідовності з великої кількості виробів з п, якщо г-й виходити з продукту, то хи = 0 або хи = 1 (я = 1,2, ..., п). Залежно від загальної розподілення весь р відсоток браку продукт, може виявитися: статистика, тобто кількість вибірок відходів, у тому числі (x1, x2, ..., х) всієї інформації, що відноситься до р є достатньою статистики. Якщо ми візьмемо т <п, так що ТМ (x1,, Tm і раніше статистику, але не достатньо. Достатність є важливою математичної статистики основної концепції, воно введено Р. Фішером в 1925 році, Фішер запропонована Дж. Найман і PR Hal Мосс в 1949 році виявилася суворої статистики рішення достатність підхід, званий бо статистика Теорема Син розкладання. Ця теорема поширюється на широкий спектр додатків і проста у використанні він може перевірити кількість багато спільних статистичних адекватності. Наприклад, при нормальній популяції з відомою дисперсією, то апарат вибіркове середнє достатньої статистики. Якщо нормальна середнього та дисперсії невідомі, вибіркове середнє і вибіркова дисперсія S разом складають достатньої статистики (апарат, S). Адекватність статистика, і загальний розподіл тісно пов'язані. Зразки, оброблені в статистику потрібно простий. Розмір простому рівні, основна система статистики використання |
| Користувач Огляд |
|
Немає коментарів |
