Обсуждение участника:Дамдинова Кристина: различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
 
мНет описания правки
 
(не показана 1 промежуточная версия этого же участника)
Строка 1: Строка 1:
== Очень внимательно к использованию имен страниц  ==
=== Математические формулы для описания статистических характеристик выборки ===


Например, создали Босенко Тимур Муртазович... и система для вас так его и создала с многоточием. Этого нужно избегать --[[Участник:Patarakin|Patarakin]] ([[Обсуждение участника:Patarakin|обсуждение]]) 23:02, 4 декабря 2025 (MSK)
=== Краткое описание применения формул в статистике ===
 
Математические формулы являются основным инструментом для формального описания статистических характеристик выборки в MediaWiki. Они позволяют точно определять меры центральной тенденции, изменчивости, формы распределения и взаимосвязи между переменными.
 
Основные категории статистических формул включают описательную статистику, вероятностные распределения и методы статистического вывода.
 
===== Меры центральной тенденции =====
 
; Выборочное среднее (среднее арифметическое):
<math>\bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} x_i</math>
 
; Медиана:
<math>\text{Med} = \begin{cases}
x_{\left(\frac{n+1}{2}\right)} & \text{если } n \text{ нечётное} \\
\frac{x_{\left(\frac{n}{2}\right)} + x_{\left(\frac{n}{2}+1\right)}}{2} & \text{если } n \text{ чётное}
\end{cases}</math>
 
; Мода (наиболее частое значение в выборке):
<math>\text{Mo} = \arg\max_{x} f(x)</math>
 
===== Меры изменчивости =====
 
; Выборочная дисперсия (несмещённая оценка):
<math>s^2 = \frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2</math>
 
; Стандартное отклонение:
<math>s = \sqrt{s^2} = \sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2}</math>
 
; Размах выборки:
<math>R = x_{\max} - x_{\min}</math>
 
 
===== Меры формы распределения =====
 
; Коэффициент асимметрии (скошенности):
<math>\gamma_1 = \frac{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})^3}{s^3}</math>
 
===== Вероятностные распределения =====
 
; Нормальное распределение:
<math>f(x|\mu,\sigma^2) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}</math>
 
 
===== Статистический вывод =====
 
; t-статистика для проверки гипотезы о среднем:
<math>t = \frac{\bar{x} - \mu_0}{s/\sqrt{n}}</math>
 
; Доверительный интервал для среднего при неизвестной дисперсии:
<math>\bar{x} \pm t_{\alpha/2, n-1} \cdot \frac{s}{\sqrt{n}}</math>
 
; Статистика критерия хи-квадрат:
<math>\chi^2 = \sum_{i=1}^{k} \frac{(O_i - E_i)^2}{E_i}</math>

Текущая версия от 11:27, 9 декабря 2025

Математические формулы для описания статистических характеристик выборки

Краткое описание применения формул в статистике

Математические формулы являются основным инструментом для формального описания статистических характеристик выборки в MediaWiki. Они позволяют точно определять меры центральной тенденции, изменчивости, формы распределения и взаимосвязи между переменными.

Основные категории статистических формул включают описательную статистику, вероятностные распределения и методы статистического вывода.

Меры центральной тенденции
Выборочное среднее (среднее арифметическое)

[math]\displaystyle{ \bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} x_i }[/math]

Медиана

[math]\displaystyle{ \text{Med} = \begin{cases} x_{\left(\frac{n+1}{2}\right)} & \text{если } n \text{ нечётное} \\ \frac{x_{\left(\frac{n}{2}\right)} + x_{\left(\frac{n}{2}+1\right)}}{2} & \text{если } n \text{ чётное} \end{cases} }[/math]

Мода (наиболее частое значение в выборке)

[math]\displaystyle{ \text{Mo} = \arg\max_{x} f(x) }[/math]

Меры изменчивости
Выборочная дисперсия (несмещённая оценка)

[math]\displaystyle{ s^2 = \frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2 }[/math]

Стандартное отклонение

[math]\displaystyle{ s = \sqrt{s^2} = \sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2} }[/math]

Размах выборки

[math]\displaystyle{ R = x_{\max} - x_{\min} }[/math]


Меры формы распределения
Коэффициент асимметрии (скошенности)

[math]\displaystyle{ \gamma_1 = \frac{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})^3}{s^3} }[/math]

Вероятностные распределения
Нормальное распределение

[math]\displaystyle{ f(x|\mu,\sigma^2) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} }[/math]


Статистический вывод
t-статистика для проверки гипотезы о среднем

[math]\displaystyle{ t = \frac{\bar{x} - \mu_0}{s/\sqrt{n}} }[/math]

Доверительный интервал для среднего при неизвестной дисперсии

[math]\displaystyle{ \bar{x} \pm t_{\alpha/2, n-1} \cdot \frac{s}{\sqrt{n}} }[/math]

Статистика критерия хи-квадрат

[math]\displaystyle{ \chi^2 = \sum_{i=1}^{k} \frac{(O_i - E_i)^2}{E_i} }[/math]