Частость страховых случаев (на 100 объектов) [c.400]
Интервальный вариационный ряд представляет собой таблицу, состоящую из двух граф (или строк) — интервалов признака, вариация которого изучается, и числа единиц совокупности, попадающих в данный интервал (частот), или долей этого числа от общей численности совокупности (частостей). [c.95]
Если приходится иметь дело с вариационным рядом с неравными интервалами, то для сопоставимости нужно частоты или частости привести к единице интервала. Полученное отношение называется плотностью распределения [c.99]
Гипотезы о распределениях заключаются в том, что выдвигается предположение о том, что распределение в генеральной совокупности подчиняется какому-то определенному закону. Проверка гипотезы состоит в том, чтобы на основании сравнения фактических (эмпирических) частот с предполагаемыми (теоретическими) частотами сделать вывод о соответствии фактического распределения гипотетическому распределению. Может проводиться и сравнение частостей. [c.197]
При расчете х2 частоты можно заменить частостями [c.199]
Различия между фактическими и теоретическими клеточными частостями обобщаются в величине х2 [c.207]
Частостями называются частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу. Соответственно сумма частостей равна 1 или 100%. [c.31]
Из теоремы Бернулли следует, что величина расхождения между долей признака в выборочной совокупности (частостью) и долей этого признака в генеральной совокупности зависит, так же как и в расхождениях средних, от средней ошибки выборки. [c.133]
Предельная величина разности между частостью и долей называется предельной ошибкой выборки. О ее величине можно судить с некоторой вероятностью, которая зависит от множителя /, поскольку Aw = t i. [c.134]
Согласно классическому определению вероятность события А равна отношению числа случаев т, благоприятствующих ему, к общему числу случаев п, т.е. Р(А)= т/п. При определенных условиях в качестве оценки вероятности события Р(А) может быть использована статистическая вероятность Р (А), т. е. относительная частота (частость) W(A) появления события А в п произведенных испытаниях. [c.24]
В частности, для частости события W - — в п независимых [c.33]
Теорема Бернулли. Частость события в п повторных независимых испытаниях, в каждом из которых оно может произойти с одной и той же вероятностью р, при неограниченном увеличении числа п сходится по вероятности к вероятности р этого события в отдельном испытании, т.е. [c.41]
По итогам гр. 8 и 9 табл. 5.10 рассчитаны средние коэффициенты эластичности спроса от дохода. В качестве весов использованы частости распределения домохозяйств по уровню дохода без 1-й группы (гр. 1) [c.222]
Первичный анализ может быть описательным и представлять табличные данные, на основе которых выводят или рассчитывают такие показатели, как средние уровни, стандартные отклонения и частости, либо сравнительным, то есть содержать, например, сопоставительные таблицы. В более сложных случаях используют методы поиска корреляции, например регрессионный анализ. Для установления причинно-следственных соотношений применяют, например, дисперсионный анализ экспериментальных данных. [c.68]
Действительно, если помехи распределяются равномерно, значит, например для коммутируемого телефонного канала с частостью ошибок 2-Ю-3, искаженным окажется каждый пятисотый посылаемый по каналу сигнал. [c.236]
ЧАСТОСТЬ И ВЕРОЯТНОСТЬ СОБЫТИЯ [c.8]
Частостью, или относительной частотой некоторого события называется отношение числа его появления к числу всех произведенных испытаний, в каждом из которых это событие одинаково возможно. [c.8]
Если W — частость, М — число раз появления события, N — число всех произведенных испытаний, то [c.8]
Пример. Определить частость дефектных изделий, если среди проверенных Af=1000 изделий обнаружено М = 20 дефектных. [c.8]
На основании определения частости легко установить, что величина W лежит между нулем и единицей, т. е. 0-
При большом числе испытаний частость W обнаруживает устойчивость, характеризующую объективную связь между комплексом условий, в которых производится опыт, и событием. [c.9]
Так, английский ученый К. Пирсон [13], определяя частость появления орла при подбрасывании монеты 12000 и 24000 раз, получил значения соответственно равные 0,5016 и 0,5005. Пользуясь обычными представлениями, нетрудно установить, что частости появления орла и решки должны быть близки одна к другой, а их точное значение, около которого колеблются опытные данные, равно 0,5. [c.9]
Если проводить серии опытов, постоянно увеличивая. /V, то можно убедиться, что колебания частости W уменьшаются. Таким образом, существует определенное постоянное значение частости, от которого величина ее отклоняется, в ту или другую сторону. Этим постоянным значением является количественная мера степени объективной возможности появления события при одном опыте, называемая вероятностью события [7]. [c.9]
Непосредственный метод расчета вероятностей по формуле (1.2) практически затруднен, так как большинство реальных схем сложны и расчеты становятся очень громоздкими. Непосредственное экспериментальное определение частости и оценка по ней вероятности искомого события зачастую дорого и требует много времени. Например, при определении вероятности отказа космического корабля с человеком на борту нельзя проводить непосредственное экспериментирование и трудно уложиться в схему формулы (1.2). [c.10]
Пример. Детали, изготовленные на трех станках, перемешивались и поступали на сборку. В результате проведенного ранее анализа установлено, что частости изготовления дефектных деталей на этих станках соответственно равны 0,2 0,1 0,04. На сборку поступило 10 деталей с первого станка, 50 — со второго 100 — с третьего. Следует определить вероятность того, что взятая наугад деталь будет дефектной. [c.14]
Частость дефектных изделий в партии из 10 изделий. Во всех этих примерах случайные величины могут прини- [c.15]
Номер интервала Интервал Середина интервала Частота Частость [c.29]
Мода — наиболее часто встречающееся значение признака. Приблизительное суждение о моде можно получить, определив интервал с наибольшей частостью. [c.32]
Результаты расчетов параметров кривых распределения приведены в табл. 10. Расчетные частоты вычислялись по формулам 10, 11, 12. Объективной оценкой степени совпадения эмпирических и теоретических частостей является критерий согласия (в данном исследовании использовался критерий согласия В. И. Романовского [47, 88]). Проверка показала, что исследуемые эмпирические интервальные ряды распределения времени пролеживания предметов труда в переходящих заделах достаточно точно описываются найденными кривыми функции плотности р (х). [c.78]
Кривая Лоренца устанавливает соответствие между численностью населения и объемом получаемого суммарного дохода. Для ее построения население разбивается на группы, равные по численности и отличающиеся уровнем среднедушевого дохода. Группы ранжируются по величине среднедушевого дохода. Для каждой выделенной группы определяются частости — доли в общей численности населения и в общей сумме доходов, а на их основе — накопленные частости. В прямоугольной системе координат на оси абсцисс откладывают накопленные частости групп по численности населения, а на оси ординат — исчисленные нарастающим итогом доли суммарного дохода. При равномерном распределении доходов десятая часть населения с самыми низкими доходами будет иметь 10% общей суммы доходов, двадцатая часть населения — 20% общей суммы доходов и т.д. На рис. 22.2 равномерное распределение доходов представлено прямой, которая соединяет начало координат А и точку С, [c.361]
Суммарный доход (накопленные частости) [c.362]
В условиях напряженного экономического положения российских учебных заведений актуальна проблема выявления рациональной структуры материально-технической базы вузов, а также поиска соответствующих источников финансирования научно-исследовательской работы вообще и студенческой, в частости. Ранее необходимые материальные затраты, связанные с проведением 11ИРС, формировались в установленном порядке за счет средств, выделяемых вузу из средств госбюджета на научно-исследовательскую работу, и за счет средств заказчиков, с которыми заключены хозяйственные договора. Работа студентов на кафедрах и в научных подразделениях по хоздоговорной и госбюджетной тематике являлась до недавнего времени одной из самых массовых и результативных форм НИРС. За последние годы научно-исследовательская работа студентов претерпела существенные изменения, как в организационном, так и в качественном отношениях. Сокращение финансирования НИОКР вузов из бюджета, массовая неплатежеспособность предприятий и организа- [c.284]
Для проверки гипотезы о соответствии эмпирического распределения закону нормального распределения необходимо частоты (частости) фактического распределения сравнить с частотами (частос-тями) нормального распределения. Значит, нужно по фактическим данным вычислить теоретические частоты кривой нормального [c.198]
Изображение вариационного ряда в виде кумуляты особенно эффективно для вариационных рядов, частоты которых выражены в долях или процентах к сумме частот ряда, принятой соответственно за единицу или за 100%, т.е. частостями. Если при графическом изображении вариационного рада в виде кумуляты оси поменять местами, то получим огиву. [c.32]
Пусть, например, требуется, чтобы в принимаемой партии относительная частость брака была меньше Р0 (гипотеза Я0), в непринимаемой — больше Л (гипотеза Я]). [c.89]