Генеральная дисперсия может быть представлена выражением
Обновлено: 22.12.2024
На предыдущем уроке по математической статистике мы изучили центральные показатели статистической совокупности, а именно моду, медиану, среднюю, и теперь переходим к показателям вариации. Они показывают, КАК варьируются статистические данные, а именно – насколько далеко «разбросаны» варианты относительно средних значений, да и просто друг от друга. В данной статье будут рассмотрены самые популярные показатели, и для опытных читателей сразу оглавление:
и, чтобы не «лепить» километровую простыню, разделю материал на две веб страницы:
- Во второй части будет формула для вычисления дисперсии, среднее квадратическое (стандартное) отклонение и коэффициент вариации.
Итак, прямо сейчас мы сформулируем определения этих показателей, узнаем соответствующие формулы и, конечно, потренируемся в конкретных вычислениях. Да не просто в конкретных, а в рациональных.
Но прежде систематизируем информацию о том, какие статистические данные могут оказаться в нашем распоряжении:
– они могут быть первичными (не обработанными), грубо говоря – это неупорядоченный список чисел, либо вторичными – это уже сформированный дискретный (Урок 2) или интервальный вариационный ряд (Урок 3).
– рассматриваемая статистическая совокупность может быть генеральной либо выборочной, и чаще, конечно, перед нами выборка.
…что-то не понятно по терминам? Срочно изучать основы предмета (Урок 1)! – это быстро и интересно, ну а я, сколько нужно, вас тут подожду :)
Размах вариации
Он уже встречался. Это разность между самым большим и самым малым значением статической совокупности:
при этом не имеет значения, генеральная ли нам дана совокупность или выборочная, сгруппированы ли данные или нет.
Очевидно, что все варианты исследуемой совокупности (той или иной) заключены в отрезке , а размах – есть не что иное, как его длина.
Такой вот простой, надёжный и понятный показатель. Но, несмотря на его элементарность, рассмотрим технику вычисления, и, конечно, это отличный повод размяться:
Дана статистическая совокупность
15, 17, 13, 10, 21, 17, 23, 9, 14, 19
Найти размах вариации
Решить задачу можно несколькими способами.
Способ первый, суровый – продолжаю вас готовить к борьбе с киборгами :)) Это когда под рукой нет вычислительной техники. Или когда она есть, но вы сами понимаете, как важно «прокачать» свои человеческие способности.
Если чисел не так много (наш случай), то максимальное и минимальное значения легко углядеть устно: и размах равен: единиц.
Если чисел больше (20-30 и даже больше), то надёжен следующий алгоритм:
1) Ищем минимальное значение. Сначала самым маленьким будет первое число: 15. Второе число (17) больше, и поэтому его пропускаем. Третье число (13) меньше, чем 15, и теперь 13 – самое малое число. И так далее, пока не закончится список.
2) Ищем максимальное значение. Сначала самым большим будет первое число: 15. Второе число (17) больше и теперь оно становится самым большим. И так далее – до конца списка.
Способ второй, более быстрый (обычно). Использование программного обеспечения, при этом числа можно просто отсортировать (по возрастанию либо убыванию) или использовать специальные функции:
Запишем ответ ед. и с нетерпением перейдём к другим показателям, которые характеризуют степень рассеяния вариант относительно центра совокупности, прежде всего, относительно средней.
О смысле и важности этих показателей я рассказал в курсе теории вероятностей (статья о дисперсии дискретной случайной величины), но коротко повторю и сейчас. Рассмотрим двух студентов, каждый из которых в среднем учится на 3,5 балла. Но есть один нюанс. Один стабильно получает тройки-четвёрки, а другой то пятёрки, то двойки. И поэтому важно знать меру рассеяния оценок относительно средней величины. Чем она меньше – тем стабильнее учится студент.
Эту меру можно оценить следующим образом: из каждой оценки (пусть их будет штук) вычитаем среднее значение . Величина называется отклонением (значения ) от средней.
Теперь эти отклонения нужно просуммировать, но тут появляется проблема: среди разностей есть как положительные, так и отрицательные, и при их суммировании будет происходить взаимоуничтожение отклонений. Более того, итоговая сумма равна нулю: , и мы не получаем желаемого результата.
Вопрос можно решить с помощью модуля, который уничтожает минусы: , после чего осталось разделить сумму на объём совокупности и получить:
среднее линейное отклонение
– есть среднее арифметическое абсолютных отклонений всех значений статистической совокупности от средней. Это формула для несгруппированных статистических данных.
Если же в нашем распоряжении есть сформированный дискретный либо интервальный вариационный ряд, то формула будет такой:
, где – варианты (для дискретного ряда) либо середины частичных интервалов (для интервального ряда), а – соответствующие частоты.
Напоминаю, что маленькая буква обычно используется для выборочной совокупности, а большая – для генеральной: – объём ген. совокупности, – частоты.
И начнём мы с малого:
В результате 10 независимых измерений некоторой величины, выполненных с одинаковой точностью, полученные опытные данные, которые представлены в таблице
Требуется вычислить среднее линейное отклонение
Решение: очевидно, что перед нами первичные данные и выборочная совокупность (теоретически измерений можно провести бесконечно много). На первом шаге вычислим выборочную среднюю:
Теперь находим модули отклонений от средней:
Вычисления удобно проводить на калькуляторе или в Экселе, а результаты заносить в таблицу:
На завершающем этапе рассчитываем сумму модулей:
и среднее линейное отклонение:
ед. – оно означает, что измеренные значения в среднем отличаются от примерно на 0,6 ед.
Но помимо этого, для оценки рассеяния вариант относительно средней существует более совершенный и распространённый подход. Он состоит в том, чтобы использовать не модули, а возведение отклонений в квадрат: (чтобы ликвидировать встречающиеся отрицательные значения).
Генеральная и выборочная дисперсия
Дисперсия с латыни так и переводится – рассеяние.
…не сломать бы язык :) …так… Выборочная дисперсия – это среднее арифметическое квадратов отклонений всех вариант выборки от её средней:
– для несгруппированных данных, и:
– для сформированного вариационного ряда, где – кратные (одинаковые по значению) варианты в дискретном случае либо середины частичных интервалов – в интервальном, и – соответствующие частоты.
Еще раз не спеша и ОСМЫСЛЕННО прочитайте определение и выполните
Сформулировать и записать (на бумагу!) определение генеральной дисперсии и соответствующие формулы.
Свериться можно, как обычно, в конце урока.
После чего следует
продолжение Примера 13
По тем же исходным данным вычислить выборочную дисперсию
Без проблем. Вместо модулей рассчитываем квадраты отклонений:
заполняем табличку:
и порядок:
квадратных (!) единиц – коль скоро, мы возводили в квадрат. И, чтобы вернуться в размерность задачи, из дисперсии следует извлечь корень. Но мы не будем торопить события, лучше посмотрим, как выполнять вычисления в Экселе:
Ответ:
Разобранная задача де-факто встречается в лабораторных работах по физике (да и не только) – когда некоторая величина замеряется раз 10 и затем рассчитывается среднее значение.
А теперь представьте, что вся ваша группа выполняет лабу по физике, и каждый провёл по 10 испытаний в схожих условиях. Очевидно, что у всех получились несколько разные выборочные значения , но все они без какой-либо закономерности (в общем случае) будут варьироваться вокруг истинного значения показателя (роль генеральной средней может играть некий теоретический эталон). Это свойство (отсутствие закономерности) называется несмещённостью оценки генеральной средней, и справедливо оно, как мы увидим ниже, не для всех показателей.
Теперь пару ласковых об отклонениях. В чём их смысл? Всё просто: у кого эти показатели ниже, тот качественнее проводит опыты (плавнее выполняет действия, точнее снимает показания с приборов, засекает время и т.п.). В идеале эти отклонения равны нулю, но это только в идеале – сам эмпиризм ситуации порождает генеральное линейное отклонение и генеральную дисперсию, которые обусловлены человеческим фактором, погрешностью приборов и так далее – вплоть до магнитных бурь.
– желающие могут найти обоснование этого факта и этой формулы в специализированной литературе по математической статистике.
Показатель так и называется – исправленная выборочная дисперсия, и вот она уже является несмещённой оценкой генеральной дисперсии.
Следует отметить, что для большой выборки (от 100 и даже от 30 вариант) этой поправкой можно пренебречь, так как при дробь стремится к единице и .
И иногда дисперсию можно вовсе не поправлять. Так, в разобранном примере от нас требовалось просто вычислить выборочную дисперсию и всё. А если хочется что-то додумать, то пусть этого захочет преподаватель :) Но вот если дисперсия будет «участвовать» в дальнейших действиях, то, конечно, приводим её к виду .
Более того, встречаются задачи, где вообще не понятно – выборочная ли дана совокупность или генеральная, и тогда разумно проявить аккуратность и использовать обозначения без подстрочных индексов, в частности, и .
Теперь случай, когда дан готовый вариационный ряд. У меня опять есть подходящая советская задача про телефонную станцию, но я скорректирую условие в соответствии с современными реалиями:
В результате выборочного исследования звонков, статистик МТС получил следующие данные (за некоторый временной промежуток):
…у ОпСоСов, как известно, своя статистика – с округлением до ближайшей целой минуты :), впрочем, это тоже устареет…, как метко заметил современник, дети дружно играли во дворе – каждый в своём смартфоне(
Найти размах вариации, среднее линейное отклонение и выборочную дисперсию. Дать несмещённую оценку генеральной дисперсии и пояснить, что это означает.
Решить данную задачу в Экселе (данные и гайд уже там) либо на бумаге с помощью калькулятора.
Краткое решение и ответ совсем близко, поскольку 1-я часть урока подошла к концу, и я жду вас во 2-й части, где мы рассмотрим формулу для вычисления дисперсии, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации.
Решения и ответы:
Задание. Генеральная дисперсия – это среднее арифметическое квадратов отклонений всех вариант генеральной совокупности от её средней:
, где – объём генеральной совокупности.
Для сформированного вариационного ряда формула принимает вид:
, где – либо варианты дискретного ряда, либо середины частичных интервалов интервального ряда, а – соответствующие частоты.
Пример 14. Решение: найдём размах вариации: мин.
Вычислим объём совокупности , произведения , их сумму и выборочную среднюю мин.
Рассчитаем , произведения и их суммы:
Среднее линейное отклонение:
мин.
Выборочная дисперсия:
мин. в квадрате.
Несмещённой оценкой генеральной дисперсии является исправленная выборочная дисперсия:
мин. в квадрате.
Несмещённость означает, что если в схожих условиях проводить аналогичные выборки, то полученные значения будут безо всякой закономерности варьироваться вокруг генерального значения .
Автор: Емелин Александр
(Переход на главную страницу)
«Всё сдал!» — онлайн-сервис помощи студентам
Читайте также: