Оценка и проверки гипотез в научных работах методом математической статистики

Данные, которые учёный обычно получает в ходе исследования, довольно часто подвергаются различным изменениям. Зачастую экспериментатору приходится совершать одни и те же действия, чтобы выяснить наиболее точное значение конкретного показателя. В данном случае, чтобы обработать большее количество информации, применяют различные методы математической статистики.

Оценка и проверки гипотез в научных работах методом математической статистики

Как правило, эта область тесно пересекается с теорией вероятностей, но в то же время эти науки являются очень разными. Если мы будем затрагивать теорию вероятностей, то здесь стоит учесть, что в ней используются такие случайные величины, чьё распределение известно. Уже на основе этих данных исследователь обычно рассчитывает различные вероятности событий. В случае с математической статистикой учёный получает информацию, используя при анализе экспериментальные данные.

Какими бывают методы математической статистики?

 

Обычно методы, использующиеся для оценивания гипотез, строятся на вероятностных моделях происхождения данных. Этот вид статистики прослеживает параметры, что обычно являются представленными важными характеристиками распределений. Как правило, в подобном контексте используются следующие виды оценок: интервальные, а также точечные.

Данная область является основой для статистического последовательного анализа, а также для теории проверки гипотез (в том числе и конкретных). Выборочные исследования, связанные с определённым построением конкретных методов, что в свою очередь оценивают и проверяют выдвинутые исследователем гипотезы, находятся в поле зрения математической статистики.

Говоря о методах математической статистики, следует коротко осветить такие термины как:

  • выборка (это те данные, что обычно получает исследователь, когда проводит свой эксперимент);
  • функция распределения (с помощью неё можно показать особо важные характеристики, сопутствующие случайной величине).

Что такое гистограмма?

 

Обычно данным термином называется графическое изображение, на котором чётко видно распределение данных. Как правило, гистограмма нужна для того, чтобы показать наглядное, но в то же время приближенное представление о неизвестном распределении.

Чтобы получить качественную гистограмму нужно придерживаться таких постулатов как:

  • объём выборки должен быть меньше количества её элементов;
  • в то же время в интервалах разбиения должно содержаться достаточное число элементов выборки.

В том случае, если выборка является слишком большой, то довольно часто интервал элементов выборки делят на равнозначные доли.

 


Трудности с учебой?

Требуется поддержка?


Помощь в написании студенческих и
аспирантских работ!