Дискретная случайная величина и ее свойства
По просьбе моих подписчиков рассматриваю решение такого примера: дискретная случайная величина имеет вероятность заданную некоторой формулой (в формуле одни сочетания). Требуется найти математическое ожидание, дисперсию, построить ряд распределения, многоугольник распределения, функцию распределения и найти парочку вероятностей..
Это один из типовых примеров на эту тему, так что посмотрите его обязательно. Как подставить вашу функцию в решение этой задачи, я подскажу в комментариях или на страницах сайта specclass.ru или одноименной группы ВКонтакте..
Ну и конечно же жду ваших заявок на новые видеоролики..
—
СпецКласс это бесплатные видео уроки и онлайн вебинары, которые помогут вам в учебе, подготовке к ГИА и ЕГЭ и сдачи сессии. Видеоуроки длятся не более 5 минут, за которые вы сможете разобраться в решении сложных примеров или понять теорию. Все, что останется сделать это решить свой пример по аналогии!
—
Остались вопросы? Пишите их в комментариях где удобно!
Все уроки по порядку http://specclass.ru/.
Присылайте свои вопросы по решениям http://vk.com/specclass.
Следите за новыми видео http://facebook.com/specclass
Видео взято с канала: bezbotvy
Найти вероятность нормально распределенной величины
В дополнение к уроку про нормальный закон распределения и функцию Лапласа, выкладываю пример решения задачи на эту тему. Задана функция плотности вероятности и требуется найти вероятность попадания непрерывной случайной величины в интервал от 30 до 80. Ролик по теории этого примера вы найдете по ссылке: http://www.youtube.com/watch?v=h6HW30wfr7E.
Плейлист по теории вероятностей: http://www.youtube.com/watch?v=hRymWtAzG_Q&list=PL57nYjCj-4JGzgbClCQ7CG_nFWxG74Qnm.
Уроки в упорядоченном виде: www.specclass.ru.
Группа ВКонтакте: http://vk.com/specclass.
Если это не тот пример, который вы рассчитывали увидеть, предложите тему в комментариях, подпишитесь на мой канал, и получите ссылку на урок первым!
Видео взято с канала: bezbotvy
Теория вероятностей #12: случайная величина, плотность и функция распределения
Что такое случайная величина, их виды: дискретные и непрерывные. Ряд распределения, многоугольник распределения, плотность распределения вероятностей, функция распределения.
Видео взято с канала: selfedu
11 класс, 25 урок, Гауссова кривая. Закон больших чисел
Казахстан. Алматы..
Для подготовки к поступлению в НИШ, РФМШ, КТЛ, 165 и 39 лицеи либо для устранения академических пробелов в школе по предметам естественно-математического направления, заполните анкету на сайте https://da-vinci.kz/. Наши отзывчивые менеджера свяжутся с Вами в ближайшее время и дадут Вам более подробную консультацию..
Центр Естественных Наук DA VINCI – один из лидирующих центров города Алматы (Казахстан), основной деятельностью, которого является подготовка школьников к поступлению в различные школы (НИШ, РФМШ, КТЛ итд), а также устранение академических пробелов в школе по предметам естественно-математического направления..
Центр основан в 2011 году и с тех пор, через стены центра прошло около 10000 учеников..
Если Вам понравился данный видеоурок, пожалуйста поддержите наш проект https://qiwi.me/videokursy и мы будем стараться больше!.
Стоимость всего от 1 до 50 рублей:) Спасибо Вам! Занимайтесь! Делайте! Достигайте!
http://da-vinci.kz/, https://videokursy.kz/.
+7 707 729 94 29.
Республика Казахстан, г. Алматы, ул. Абая 68/74 угол ул. Ауэзова
Видео взято с канала: Видеокурсы DA VINCI
10 класс, 49 урок, Случайные события и их вероятности
Казахстан. Алматы..
Для подготовки к поступлению в НИШ, РФМШ, КТЛ, 165 и 39 лицеи либо для устранения академических пробелов в школе по предметам естественно-математического направления, заполните анкету на сайте https://da-vinci.kz/. Наши отзывчивые менеджера свяжутся с Вами в ближайшее время и дадут Вам более подробную консультацию..
Центр Естественных Наук DA VINCI – один из лидирующих центров города Алматы (Казахстан), основной деятельностью, которого является подготовка школьников к поступлению в различные школы (НИШ, РФМШ, КТЛ итд), а также устранение академических пробелов в школе по предметам естественно-математического направления..
Центр основан в 2011 году и с тех пор, через стены центра прошло около 10000 учеников..
Если Вам понравился данный видеоурок, пожалуйста поддержите наш проект https://qiwi.me/videokursy и мы будем стараться больше!.
Стоимость всего от 1 до 50 рублей:) Спасибо Вам! Занимайтесь! Делайте! Достигайте!
http://da-vinci.kz/, https://videokursy.kz/.
+7 707 729 94 29.
Республика Казахстан, г. Алматы, ул. Абая 68/74 угол ул. Ауэзова
Видео взято с канала: Видеокурсы DA VINCI
Особенности проверки гипотез
Хочется отметить следующие особенности проверки гипотез об отдельных коэффициентах..
Во-первых, это отвратительное название..
Во всех работах всегда пишут: «мы проверили гипотезу о значимости коэффициента». На самом деле — это гнусная ложь..
Проверяется гипотеза о незначимости коэффициента..
Просто есть такая устная традиция, она и в русском языке, и в английском..
Проверяется гипотеза о том, что коэффициент равен нулю, то есть на самом деле о том, что он не значим..
Но очень часто пишут что: «мы проверили гипотезу о значимости коэффициента», хотя, на самом деле, проверяется совершенно противоположная нулевая гипотеза..
То есть если H0 не отвергается, это говорит о том, что зависимости нет..
Вторая особенность, которую нужно отметить — это почему мы говорим: «H0 не отвергается, а не скажем H0 принимается»?
Статистическое тестирование устроено так, что фраза «H0 не отвергается» означает буквально следующее: «недостаточно данных чтобы отвергнуть H0, данные не противоречат гипотезе H0»..
Это, в частности, означает, что данные могут еще много чему не противоречить. Они могут, в частности, не противоречить H0, их может быть просто мало.
Значимость — это математический, некий статистический факт о том, равен коэффициент нулю или не равен..
А существенность — это насколько он не равен нулю.
Подписаться на канал http://www.youtube.com/channel/UCLk-Oih8VlqF-StidijTUnw?sub_confirmation=1.
Курс программирования на R http://www.youtube.com/playlist?list=PLu5flfwrnSD7wxKXFgsiuxrMKLfFHm6CD.
Курс основы эконометрики в R http://www.youtube.com/playlist?list=PLu5flfwrnSD5d02G9YJcDv30Fp5_70-sI
Видео взято с канала: Основы анализа данных
Что такое значение p? /Простая статистика/
В этом ролике я постараюсь в общих словах рассказать о статистической значимости зачем ее рассчитывают и в чем ее глубинный смысл..
Более подробно о нулевых гипотезах я буду говорить, когда буду рассказывать о конкретных статистических критериях.
Видео взято с канала: Простая Статистика
Нет похожих статей
Случайная величина Х распределена по нормальному закону с математическим ожиданием равным единице, и средним квадратическим отклонением, равным двум. Для случайной величины Х: а) найти вероятности Р(X>1), Р(3
Похоже, что автор перепутал ошибку первого рода (false positive) с ошибкой второго рода (false negative). Соответственно, напутал, к чему относится уровень значимости веровероятность случайного возникновения исследуемых показателей.
Снайпер стреляет из винтовки 5 раз. Вероятность попадания в цель – 0,8. Случайная величина Х – количество промахов. Составьте закон распределения случайной величины, постройте многоугольник распределения, найдите математическое ожидание, дисперсию, среднее квадратическое отклонение случайной величины.
Добрый день. Помогите пожалуйста решить задачу. Спасибо большое
Толщина листа металла, получаемого при прокатке, распределена по нормальному закону, среднее квадратическое отклонение толщины листа от заданной равно 0,5
мм. Найти вероятность того, что четыре наугад взятых листа будут стандартными.
Хороший материал, просто и понятно рассказанный. Однако название не совсем удачное. Все-таки «проверка гипотез» тема гораздо более широкая, чем оценка значимости коэффициентов регрессии. И ещё хорошо бы в начале лекции описать все-таки решаемую задачу.
Алексей, огромное спасибо за столь подробные объяснения! Но мне так и не ответили удается найти ответ на несколько принципиально важных вопросов. Буду очень вам признателен, если вы дадите на них ответ.
1) Правильно ли я понимаю, что все гипотезы могут быть классифицированы. И для каждого класса гипотез существует особый метод вычисления статистической значимости?
2) Что такое статистический критерий? Это просто функция, применяемая к выборке? Одно ли значение для определенной выборки возвращает эта функция или она порождает какое-то новое распределение на основе данных выборки? Или формулы статистических критериев это и есть формулы для вычисления p-value. То есть, каков алгоритм вычисления p-value: мы сначала применяем к выборке какую-то функцию, а потом, по ее результатам ищем p-value, или на первом же шаге вычисляем p-value, используя правильную функцию?
3) Существует миллион презентаций и видео о том, как отвергаются гипотезы (отсекаются «хвосты» с маловероятными значениями), но ни в одном из них не надписана вертикальная ось. Что на ней откладывается: вероятность значения в рамках выборки или значение какой-то функции, примененной к значениям выборки, или, вообще, некое идеальное распределение, которому, как мы предполагаем, подчиняются данные в генеральной совокупности? Почему, вообще, мы отсекаем именно маловероятные значения? Где здесь логика? Нигде не нашел объяснения.
4) Откуда взялись формулы этих функций (статистических критериев)? Какой логикой руководствовались их авторы? Это особенно важный вопрос нигде не смог найти внятных объяснений. Например, для нас вполне прозрачна логика Евклида или Пифагора, а происхождерие формул для статистических критериев совершенно неизвестно.
5) Каким образом может быть оценена вероятность ошибки первого рода? Ведь, чтобы оценить ее, насколько мне представляется, нужно обладать объективной оценкой генеральной совокупности. Или при оценке мы исходим из того, что данные «должны» быть распределены определенным образом? Откуда тогда у нас может взяться уверенность, что данные нам что-то «должны»?
6) К какому типу гипотез относится, например, классический А/Б тест на каком-нибудь сайте? Мы показываем скольким-то пользователям кнопку «Купить» зеленого цвета, а остальным синего. И смотрим, на какую из них чаще нажимают. Как при этом учитывается, что наши пользователи обладают еще огромным количеством дополнительных параметров: возраст, пол, город проживания, область интересов и т.д. (допустим, что эти данные нам известны)? Было бы бесценно рассмотреть такой пример! Особенно, если редположить, что полученные нами различия в частоте нажатия на зеленую и синюю кнопку оказались, количественно, очень несущественными: например, на зеленую кнопку нажали 43% увидевших ее пользователей, а на синюю 42%. Как оценить, можем ли мы утверждать, что зеленая кнопка, действительно, более привлекательна для посетителей сайта?
Буду очень признателен за любой ответ! Может, вы просто укажете, какие именно материалы стоит по этим вопросам почитать. Еще раз, огромное спасибо!
класс. спасибо. похоже ваш ресурс единственный или один из немногих, кто внятно поясняет кто такое значение р. читать эти учебники и вики какое-то наказание. как-будто они специально пишут так, чтобы было ничего не понятно.
ДИСКРЕТНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ (ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТИ) распределение вероятностей, сосредоточенное на конечном или счетном множестве точек выборочного пространства Ω. Горячая дискуссия про Геометрическое, Отрицательное биномиальное, Биномиальное, Пуассона, Гипергеометрическое на примере классической рулетки: https://100pravda.com/forum/roulette-game/724-diskretnye-raspredeleniya
Рост людей призывного возраста предполог. нормально распределенным со средним значением 170см и сред.квадр.отклонением =5см. Определись процент лиц, имеющих рост: а) ниже 160 б)выше 180 и в) от 160 до 175см
Так же, читаю в методических материалах своего университета, следующий пример решения:
При Х равном: 0;2;6;8
и P равном: 0,21;0,39;0,3;0,1
Р(2<=x<8)=P(x=2)+P(x=6)=0.39+0.3=0.69 А в Вашем случае, применяется вычитание одного из другого. Где же правда?
Отклонение величины сопротивления резистора от номинального значения подчиняется нормальному закону распределения со средним значением 10 кОм, равным номинальному. С. к. о. 200 Ом. Найти вероятность того, что наугад взятое сопротивление резистора будет отличаться от номинального более, чем на 0,5%. Нашел пример, ноне понимаю как он работает и как вообще вычислять https://otvet.mail.ru/question/84567724.
Здравствуйте помагите пожалуйста.Мне задали в институте,на заочке.Задачи, Здесь какие то цифры написано что то,столбики с цифрами в общем не понятно не чего.4 задания нужно сделать мне.Вот 1 задание…
Найти закон распределения указанной дискретной CB X и ее функцию распределение F(X).Построить график функции распределения F (X)..Впартии из 15 телефонных аппаратов 5 неисправных; СВ Хчисло неисправных аппаратов среди трех случайным образом отобранных.