УЗНАЙ ЦЕНУ

(pdf, doc, docx, rtf, zip, rar, bmp, jpeg) не более 4-х файлов (макс. размер 15 Мб)


↑ вверх
Тема/ВариантНепараметричекие методы
ПредметСтатистика
Тип работыреферат
Объем работы11
Дата поступления12.12.2012
690 ₽

Содержание

Введение 3 Краткий обзор непараметрических процедур 6 Какой метод использовать 8 Заключение 10 Список литературы 11

Введение

Использование классических распределений случайных величин обычно называют "параметрической статистикой" - мы делаем предположение о том, что интересующая нас СВ (дискретная или непрерывная) имеет вероятности, вычисляемые по некоторым формулам или алгоритмам. Однако не всегда у нас имеются основания для этого. Причин тому чаще всего две: · некоторые случайные величины просто не имеют количественного описания, обоснованных единиц измерения (уровень знаний, качество продукции и т. п.); · наблюдения над величинами возможны, но их количество слишком мало для проверки предположения (гипотезы) о типе распределения. В настоящее время в прикладной статистике все большей популярностью пользуются методы т. н. непараметрической статистики - когда вопрос о принадлежности распределения вероятностей данной величины к тому или иному классу вообще не подымается, но конечно же - задача оценки самой СВ, получения информации о ней, остается. Одним из основных понятий непараметрической статистики является понятие ШКАЛЫ или процедуры шкалирования значений СВ. По своему смыслу процедура шкалирования суть решение вопроса о "единицах измерения" СВ. Принято использовать четыре вида шкал. Nom. Первой из них рассмотрим НОМИНАЛЬНУЮ шкалу - применяемую к тем величинам, которые не имеют природной единицы измерения. Если некоторая величина может принимать на своей номинальной шкале значения X, Y или Z, то справедливыми считаются только выражения типа: (X#Y), (X#Z), (X=Z), а выражения типа (X>Y), (X или

Литература

1. Башет К.В. Статистика коммерческой деятельности. - М.: Финансы и статистика, 1996 г. 2. Елесеева М.А. Общая теория статистики. - М.: Статистика, 1998 г. 3. Статистика: Курс лекций /Под ред. В.Г. Ионина. - Новосибирс: НГАЭУ, 1999. 4. Харченко Л.П. Статистика. - М.: ИНФРА, 1997 г. 5. Гаек Я., Шидак З. Теория ранговых критериев 6. Генри Н. Лазарсфельд П., Математические методы в социальных науках 7. Кэндэл М. Ранговые корреляции 8. Тюрин Ю.Н. Непараметрические методы статистики 9. Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике 10. Холлендер М., Вулф Д. Непараметрические методы статистики 11. Дейвисон М. Многомерное шкалирование
Уточнение информации

+7 913 789-74-90
info@zauchka.ru
группа вконтакте