Введение 3
Предварительные сведения 4
Генеральная дисперсия 5
Выборочная дисперсия 6
Формула для вычисления дисперсии 7
Групповая, внутригрупповая, межгрупповая и общая дисперсии 8
Размах вариационного ряда и коэффициент вариации 9
Литература 11
Введение
Установление закономерностей, которым подчинены массовые случайные явления, основано на изучении методами теории вероятностей статистических данных - результатов наблюдений.
Первая задача математической статистики-указать способы сбора и группировки статистических сведений, полученных в результате наблюдений или в результате специально поставленных экспериментов.
Вторая задача математической статистики-разработать методы анализа статистических данных в зависимости от целей исследования. Сюда относятся:
а) оценка неизвестной вероятности события; оценка неизвестной функции распределения; оценка параметров распределения, вид которого известен; оценка зависимости случайной величины от одной или нескольких случайных величин и др.;
б) проверка статистических гипотез о виде неизвестного распределения или о величине параметров распределения, вид которого известен.
Современная математическая статистика разрабатывает способы определения числа необходимых испытаний до начала исследования (планирование эксперимента), в ходе исследования (последовательный анализ) и решает многие другие задачи. Современную математическую статистику определяют как науку о принятии решений в условиях неопределенности.
Итак, задача математической статистики состоит в создании методов сбора и обработки статистических данных для получения научных и практических выводов.
Литература
1. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: Высшая школа, 2000. - 479 с.
2. Гурский Е.И. Теория вероятностей с элементами математической статистики. - М.: Высшая школа, 1971. - 322 с.
3. Общий курс высшей математики для экономистов / Под ред. В.И. Ермакова. - М.: ИНФРА-М, 2001. - 656 с.
4. Специальный курс высшей математики для втузов. - М.: Высшая школа, 1970. - 578 с.