Элементы теории вероятностей и математической статистики. Пронькин Ю.С - 96 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТвГТУ | Тверь

Составители: 

Рубрика: 

96
20. Элементы математической статистики
20.1 Математическая статистика, ее сущность и назначение
Рассматривая поведение реальной системы, исследователь получает
большое число разнообразных фактов и наблюдений, часть из которых
лежит в основе рассматриваемого явления, а другие являются
второстепенными. Требуется умение выявить основные и существенные
сведения и исключить всю второстепенную информацию.
Математическая статистика – система основанных на теоретико-
вероятностных моделях понятий, приемов и математических методов,
предназначенных для
сбора систематизации и обработки статистических
данных с целью получения научных и практических выводов. Одно из
главных назначений методов математической статистики – обоснованный
выбор среди множества возможных теоретико-вероятностных моделей
той, которая наилучшим образом соответствует имеющимся в
распоряжении исследователя статистическим данным.
Математическое описание интересующих исследователя связей и
отношений между реальными элементами анализируемой
системы обычно
основано на одновременном использовании информации двух типов: а)
априорной информации о природе и характере исследуемых соотношений;
б) исходных статистических данных, характеризующих процесс и
результат функционирования анализируемой системы. Главное назначение
модели – распространить закономерности, подмеченные в выборке на всю
генеральную совокупность (что является основой решения задач
планирования, прогноза, диагностики).
Процесс статистического
исследования можно условно разбить на
шесть основных этапов:
•
Определение конечных целей моделирования, набора участвующих в
модели факторов и показателей.
•
Предмодельный анализ физической сущности изучаемого явления ,
формирование и формализация априорной информации.
•
Вывод общего вида модели.
•
Статистический анализ модели (оценка неизвестных значений
участвующих в описании модели параметров).
•
Верификация модели.
•
Уточнение модели, в частности возвращение ко второму этапу (в
случае необходимости).
К наиболее распространенным в статистических приложениях типам
математических моделей относятся:
•
Модели законов распределения вероятностей.

Страницы