6) Дискретные и непрерывные распределения
Существуют 2 вида случайных величин: дискретные и непрерывные.
Дискретные – если они принимают отдельные значения из некоторого интервала, конечного или бесконечного.
Здесь для оценки используют статистическое распределение – т.е. таблица в верхней части, которой распространены варианты, а в нижней соответствующие им частоты.
Непрерывные – если величины целиком заполняют некоторый интервал. Конечный или бесконечный.
Для непрерывного распределения, вместо статистического распределения используют интервальный вариационный ряд. Он представляет собой таблицу в верхней строке, которой располагаются интервалы (от и до того, что признак «х» попал на заданный интервал), а в нижней части таблицы количество значений попавших в заданный интервал.
Для Д.С.В. = Функця распределения и ряд распределения
Для Н.С.В. = Функция распределения и плотность распределения.
- 1) Автокорреляционная функция
- 2) Анализ флуктации. Периодограмма
- 3) Временные ряды. Числовые характеристики наблюдений
- 4) Выделение периодических составляющих. Исключение регулярных циклов.
- 5) Выявление и оценка тренда
- 6) Дискретные и непрерывные распределения
- 7) Кластерный анализ. Общая теория графов.
- 8) Линейная множественная корреляция. Зависимость коэффициентов линейной множественной корреляции. Множественная регрессия.
- 9) Логнормальное распределение. Отличия. Свойства.
- 11) Метод наименьших квадратов. Корреляция.
- 14) Нормальное распределение
- 17) Построение эмпирических распределений. Выбор числа интервалов группировки.
- 21) Робастное оценивание
- 23) Сглаживание и фильтрация. Методы сглаживания. Влияние сглаживания на спектр.
- 24) События. Генеральная совокупность. Выборка.
- 25) Спектральный анализ. Цель спектрального анализа.
- 26) Статистическая гипотеза. Область отклонения гипотезы. Область принятия гипотезы.
- 27) Функция распределения и её свойства.