ДИСПЕРСИЯ ВЫБОРКИ [ sampling dispersion ] (Лат.: dispergo, -persi, -persum - рассыпать, рассеивать, разбрасывать; 14 в). Выборочный стандарт. Оценка дисперсии генеральной совокупности средним квадратом отклонений исследуемой выборочной случайной величины Xi : x1, x2 ,..., xn, i = 1, 2 ,... , n от ее среднего арифметического `x : s 2 = (1 / n) ·( x i -`x )2. Выборочная дисперсия, вычисленная по данной формуле, дает несколько заниженную (смещенную) оценку генеральной дисперсии. Это связано с тем, что величина `x, относительно которой берутся отклонения, сама зависит от элементов выборки. Каждая величина, зависящая от элементов выборки и входящая в формулу дисперсии, называется связью. Имеется строгое доказательство того, что знаменатель выборочной дисперсии всегда должен быть равен разности между объёмом выборки - n и числом связей - k, наложенных на эту выборку. Эта разность фактически показывает, какое количество элементов выборки можно произвольно изменять, не нарушая связей. Поэтому она называется числом степеней свободы выборки. Число степеней свободы, обычно обозначаемых как f или n, участвует не только в формуле выборочной дисперсии, но и в формулах всех случайных величин, так или иначе связанных с этой дисперсией. В частности, чтобы получить несмещенную оценку генеральной дисперсии, следует использовать общую формулу, где в знаменателе вместо n используется число степеней свободы f = n - k: s 2 = (1/ f ) ·(x i -`x )2. Тогда, в частности, для негруппированных данных (в формуле используется только одна средняя, k =1), несмещенная оценка дисперсии: s 2 = (1 / (n -1)) ·(
x i -`x )2. Рассмотренные вычисления могут быть легко сделаны с помощью статистических программ для персональной ЭВМ. Из многочисленных статистических программ можно рекомендовать хорошо известные программы: - Statistica (URL: http://www.statsoftinc.com/textbook/stathome.html) или - SPSS (URL: http://www.spssscience.com/spss11).
«Я У Ч Е Н Ы Й И Л И . . . Н Е Д О У Ч К А ?» Т Е С Т В А Ш Е Г О И Н Т Е Л Л Е К Т А
Предпосылка: Эффективность развития любой отрасли знаний определяется степенью соответствия методологии познания - познаваемой сущности. Реальность: Живые структуры от биохимического и субклеточного уровня, до целого организма являются вероятностными структурами. Функции вероятностных структур являются вероятностными функциями. Необходимое условие: Эффективное исследование вероятностных структур и функций должно основываться на вероятностной методологии (Трифонов Е.В., 1978,..., ..., 2015, …).
Критерий: Степень развития морфологии, физиологии, психологии человека и медицины, объём индивидуальных и социальных знаний в этих областях определяется степенью использования вероятностной методологии.
Актуальные знания: В соответствии с предпосылкой, реальностью, необходимым условием и критерием...
... о ц е н и т е с а м о с т о я т е л ь н о: — с т е п е н ь р а з в и т и я с о в р е м е н н о й н а у к и, — о б ъ е м В а ш и х з н а н и й и — В а ш и н т е л л е к т !
|
♥ Ошибка? Щелкни здесь и исправь ее! Поиск на сайте E-mail автора (author): tryphonov@yandex.ru
|