Главная > Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В КНИГЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ

Первичные наблюдения

— число статистически обследованных объектов, число наблюдений случайной величины;

— число показателей (переменных), регистрируемых на каждом из объектов;

— значение показателя на обследованном объекте;

— вектор-столбец значений исследуемых показателей, зарегистрированных на обследованном объекте;

- вектор-столбец значений исследуемых показателей, зарегистрированных на t-м обследованном объекте;

- матрица исходных данных, зарегистрированных в «момент»

— числовая характеристика попарной близости (или отдаленности) объектов или показателей с номерами i и в «момент»

- матрица попарных близостей объектов (тогда или показателей (тогда зарегистрированных в «момент»

Понятия теории вероятностей

Р{А} — вероятность события А;

Р{А|B} — условная вероятность события А при условии В;

Р{АВ) — вероятность одновременного осуществления событий А и В;

— функция распределения случайной величины ;

— эмпирическая функция распределения, построенная по наблюдениям;

— функция распределения многомерной случайной величины;

- плотность распределения многомерной случайной величины ;

— математическое ожидание функции от случайной величины

— начальный момент порядка случайной величины

— теоретическое среднее значение математическое ожидание

— центральный момент порядка случайной величины ;

— дисперсия ;

— асимметрия;

— эксцесс;

— медиана;

— модальное значение случайной величины (мода);

— функция распределения нормальной (гауссовской) случайной величины с математическим ожиданием 0 и дисперсией 1;

— плотность нормальной случайной величины с математическим ожиданием а и дисперсией

— нормальное распределение (закон) со средним а и дисперсией

— многомерное нормальное распределение с вектором средних М и ковариационной матрицей

— указание, что имеет распределение

— обратная функция к если не оговорено противное;

— квантиль уровня q случайной величины с функцией распределения

-ная точка распределения; ), — смешанный второй момент или ковариация компонент многомерного признака

— матрица ковариаций;

- коэффициент корреляции между случайными величинами и — определитель и след матрицы — меры рассеивания многомерной случайной величины;

— коэффициент вариации;

Понятия математической статистики — вариационный ряд;

— оценки начального и центрального моментов по выборке объема

— оценка матрицы ковариаций;

— вектор выборочных средних выборки объема

— оценка дисперсии, s — оценка среднеквадратического отклонения;

— средняя абсолютная ошибка;

— функция правдоподобия;

— информационная матрица Фишера;

— статистическая гипотеза;

— уровень значимости критерия;

— мощность критерия;

— расстояние между многомерными наблюдениями и X;

— случайная величина распределения по закону с k степенями свободы, статистика критерия

— статистика критерия Колмогорова— Смирнова;

— статистика критерия

— случайная величина, имеющая -распределение с степенями свободы, статистика -критерия.

Categories

1
Оглавление
email@scask.ru