ВКР Статистический анализ выборок малого объема

Раздел
Программирование
Просмотров
121
Покупок
0
Антиплагиат
70% Антиплагиат.РУ (модуль - Интернет Free)eTXT
Размещена
27 Фев 2023 в 13:43
ВУЗ
Не указан
Курс
Не указан
Стоимость
2 000 ₽
Файлы работы   
1
Каждая работа проверяется на плагиат, на момент публикации уникальность составляет не менее 40% по системе проверки eTXT.
rar
Статистический анализ выборок малого объема
3.1 Мбайт 2 000 ₽
Описание

Оригинальность по АП.Вуз на 27 февраля 2023 года более 70%.

Оригинал документа в pdf, конвертация в Word автоматическая (в word могут быть недочеты форматирования, которые вы легко отредактируете).


Существует огромное множество статистических

методов. Однако, далеко не все могут быть применены к малым выборкам, как по

причине чисто принципиальных соображений, так и из-за больших погрешностей и

неточных результатов. Поэтому в данной работе собраны, реализованы и

протестированы методы, которые возможно использовать при анализе малых

объемов данных. Более того, некоторые из методов разработаны специально для

работы с малыми выборками. Осталось численно обозначить объем выборок,

которые считаются малыми. Проводя анализ источников по теме, отмечаем, что

авторы не всегда сходятся в мнении о том, какие же выборки считают малыми. В

большей части литературы объем малых выборок находится в пределах от 50 до 200

элементов. Выборки, размер которых не превышает 30 элементов, называют очень

малыми. Поэтому назовем выборку малой, если ее объем не превышает 200

элементов, и очень малой в случае объема менее 30 элементов. Далее в работе

рассматриваются методы, которые можно применять при работе с выборками

озвученных объемов. При описании каждого метода будет сказано об ограничениях

в размере выборок (если такое ограничение присутствует). Используемые методы

протестированы и рекомендованы многими исследователями и авторами. В нашей

работы мы также проверим на практике их работоспособность и пригодность для

анализа малых выборок. Совокупность рассматриваемых в работе методов позволит

нам качественно и быстро решать широкий список задач, многие из которых имеют

большое практическое значение для исследований или бизнеса. Важно отметить, что

в работе большое внимание уделяется работе с нормальным распределением. Это

обосновано тем, что оно лучше всего изучено и имеет наибольшее практическое и

жизненное распространение.

Поговорим об объекте и предмете исследования, а также о целях и задачах

работы. Объектом исследования в данной работе можно считать статистические

методы, а предметом – статистические методы для анализа малых выборок. Целью

работы является определение методов, с помощью которых можно быстро, удобно

и качественно решать задачи в работе с малыми выборками. Наравне с определением

и пониманием данных методов, еще одной целью является практическая реализация

выбранных методов

Оглавление

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ ....................................................................................................... 4

ВВЕДЕНИЕ ................................................................................................................................................................... 5

1. ИСТОРИЧЕСКИЙ И ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР ПРОБЛЕМЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

МАЛЫХ ВЫБОРОК .................................................................................................................................................... 8

2. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ДЛЯ АНАЛИЗА МАЛЫХ ВЫБОРОК ................................................... 12

1. МЕТОДЫ ТОЧЕЧНОГО ОЦЕНИВАНИЯ .................................................................................................................. 12

2. МЕТОДЫ ИНТЕРВАЛЬНОГО ОЦЕНИВАНИЯ .......................................................................................................... 20

3. МЕТОДЫ ПРОВЕРКИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ И КОМПЛЕКСНЫЕ МЕТОДЫ ................................................... 23

3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДОВ ............................................................................................. 56

1. МЕТОДЫ ТОЧЕЧНОГО ОЦЕНИВАНИЯ .................................................................................................................. 56

2. МЕТОДЫ ИНТЕРВАЛЬНОГО ОЦЕНИВАНИЯ .......................................................................................................... 58

3. МЕТОДЫ ПРОВЕРКИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ И КОМПЛЕКСНЫЕ МЕТОДЫ ................................................... 59

ЗАКЛЮЧЕНИЕ .......................................................................................................................................................... 74

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ ...................................................................................................... 77

РУССКОЯЗЫЧНЫЕ ИСТОЧНИКИ .............................................................................................................................. 77

ИСТОЧНИКИ НА ДРУГИХ ЯЗЫКАХ .......................................................................................................................... 78

ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСЫ .............................................................................................................................................. 78

ПРИЛОЖЕНИЯ .......................................................................................................................................................... 79

Список литературы

Русскоязычные источники


1. Володин Н. И. Теория вероятностей и ее применения, – Казань, 1967

2. Гаскаров Д. В, Шаповалов В. И. Малая выборка. – М.: Статистика, 1978

3. ГОСТ Р ИСО 5479-2002. Статистические методы. Проверка отклонения

распределения вероятностей от нормального распределения.

4. Домбровский В. В. Эконометрика. – Томск, НФПК, 2016

5. Казакявичюс К.А. Приближённые формулы для статистической обработки

результатов механических испытаний. – Заводская лаборатория, 1988, т. 5,

№ 12, с. 82-85

6. Ковалев Е. А., Медведев Г. А. Теория вероятностей и математическая

статистика для экономистов. – М.: Юрайт, 2016

7. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и

инженеров. – М.: Наука, 1968 

8. Лебедев А. В., Фадеева Л. Н. Теория вероятностей и математическая

статистика. Изд. 4-е, перераб. и доп. – М., 2018

9. Петров А. А. Проверка гипотезы о нормальности распределений по малым

выборкам. ДАН, 1951, т. 76, № 3, с. 355-358

10. Петров А. А. Проверка гипотезы о типе распределения по данным малых

выборок. – В кн.: Сборник научных работ кафедры математики МИФИ, вып.

1. М., Атомиздат, 1958, с. 121-136

11. Петров А. А. Проверка статистических гипотез о типе распределения по

малым выборкам. – Теория вероятностей и ее применения, 1956, т. 1, № 2, с.

248-270

12. Прохорова Ю. В. Вероятность и математическая статистика: Энциклопедия.

– М.: Большая Российская энциклопедия, 2003

13. Пугачев В. С. Теория вероятностей и математическая статистика. – М.:

Физика, 2002

14. Рао С. Р. Линейные статистические методы и их применения. – М.: Наука,

1968

15. Смирнов Н. В., Дунин-Барковский И. В. Курс теории вероятностей и

математической статистики для технических приложений. – М.: Наука, 1965

16. Сухорученков Б. И. Анализ малой выборки. Прикладные статистические

методы. – М.: Вузовская книга, 2010

17. Уилкс С. Математическая статистика. – М: Наука, 1967

18. Юденков В. А. Дисперсионный анализ. – Минск: Бизнесофсет, 2013


Источники на других языках


19. J. Greene, M. D’Oliveira. Learning to Use Statistical Tests in Psychology.

McGraw-Hill International, Berkshire, 2005

20. N. Kolmogorov. Sulla determinazione empirica di una legge di distribuzione. –

Giornale dell’ Istituto Italiano degli Attuari, 1933, N 4 

21. А.К. Kurtz, S.T. Мауо (1979, р.417)

22. J. J. McCall. The Quarterly Journal of Economics, Vol. 84, No. 1 (Feb., 1970), pp.

113-126

23. J. Welkowitz. Introductory Statistics for the Behavioral Sciences, 2006


Интернет-ресурсы


24. https://ru.wikipedia.org

25. https://en.wikipedia.org

26. http://www.machinelearning.ru

27. https://pandas.pydata.org

28. https://www.python.org/doc

29. https://seaborn.pydata.org

30. https://numpy.org

31. https://matplotlib.org/3.5.0/api/_as_gen/matplotlib.pyplot

32. https://scipy.org

Вам подходит эта работа?
Похожие работы
Информатика
Контрольная работа Контрольная
3 Ноя в 18:06
10 +10
0 покупок
Информатика
Контрольная работа Контрольная
3 Ноя в 17:46
10 +10
0 покупок
Информатика
Тест Тест
3 Ноя в 17:25
9 +9
0 покупок
Другие работы автора
Школьная математика
Задача Задача
3 Сен 2023 в 20:11
205 +1
3 покупки
Школьная математика
Задача Задача
3 Сен 2023 в 20:09
169
3 покупки
Высшая математика
Задача Задача
3 Июл 2023 в 12:54
178
0 покупок
Высшая математика
Задача Задача
3 Июл 2023 в 12:49
248
1 покупка
Высшая математика
Задача Задача
3 Июл 2023 в 12:46
187 +1
0 покупок
Высшая математика
Задача Задача
3 Июл 2023 в 12:43
203
0 покупок
Высшая математика
Задача Задача
20 Мая 2023 в 18:57
131
0 покупок
Высшая математика
Задача Задача
20 Мая 2023 в 18:54
86
0 покупок
Высшая математика
Задача Задача
20 Мая 2023 в 18:52
114
0 покупок
Высшая математика
Задача Задача
20 Мая 2023 в 18:42
100
0 покупок
Высшая математика
Задача Задача
20 Мая 2023 в 18:37
93
0 покупок
Высшая математика
Задача Задача
18 Мар 2023 в 22:35
918 +1
10 покупок
Информатика
Дипломная работа Дипломная
27 Фев 2023 в 14:15
158
0 покупок
Информатика
Дипломная работа Дипломная
27 Фев 2023 в 14:02
226
0 покупок
Темы журнала
Показать ещё
Прямой эфир