Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 11)

Недостаток: громоздкость.

1. Статистическое распределение ряда:

xj	1	3	4	5	6
nj	2	1	3	2	4

Величины n_j называются частотами значений варианты х_j. Значение варианты х_j и варианты х_i – это не одно и то же: каждое значение фиксируется только один раз, а варианты с таким значением могут встречаться в ряду многократно. (j=1, 2, 3, 4, 5 ; i=1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12). j=1, 2, …, m, а i=1, 2, …, n, причем всегда mn (если m=n, то все варианты в ряду разные).

Наряду с частотами используются относительные частоты .

1. Интервальный ряд: весь диапазон наблюдаемых значений признака х_max-x_min разбивают на небольшое число (k=6 … 10) частичных интервалов, и подсчитывают количество вариант исходного ряда, попадающих в каждый частичный интервал.

2. Графическая форма: столбчатая диаграмма, полигон частот, гистограмма, круговая диаграмма.

Задачи:

1. Рост каждого из 50 одиннадцатиклассников занесли в таблицу:

По имеющимся данным составить таблицу распределения значений случайной величины Х – роста одиннадцатиклассников: а) по частотам (М); б) по относительным частотам (W).

1. После группировки данных эксперимента получилась такая таблица их распределения:

1. Определите объем выборки.

2. Найдите наиболее часто встретившуюся варианту.

3. Допишите к таблице третью и четвертую строки из частот и процентных частот вариант.

4. Найдите сумму чисел в третьей и четвертой строках.

Сделайте выводы.

Могут быть использованы следующие задачи: С10, С14, С23, С25, С34, С36, С42, С49

Занятие №2. Числовые характеристики статистических рядов.

Сбор и анализ статистических данных не является самоцелью; результаты статистических исследований позволяют принимать более правильные управленческие решения, выявлять закономерности и взаимозависимости, скрытые за случайными колебаниями, ошибками и искажениями.

Нередко возникает необходимость сравнить между собой две или несколько совокупностей статистических данных. Поскольку сравнение производится по какому-то определенному свойству, то для проведения сравнения нужны показатели, характеризующие то или иное свойство в совокупности данных одним числом. Такие показатели в статистике получили наименование числовых характеристик (статистических характеристик).

Простейшими числовыми характеристиками являются характеристики положения (среднее значение, мода, медиана) и характеристики рассеивания (размах, выборочная дисперсия, выборочное среднее квадратичное отклонение).

Среднее значение ряда наблюдений - это центр рассеивания наблюдаемых значений, это расчетное значение, сумма отклонений всех вариант от которого равна нулю.

Если варианты в ряду х_i являются значениями непосредственно наблюдаемого признака, то среднее значение ряда находят по формуле среднего арифметического:

(формула простой средней),

(формула средней взвешенной).

В статистике при вычислении средних ставится задача заменить все индивидуальные наблюдаемые значения признака некоторой обобщающей уравненной величиной так, чтобы при этом не изменялась некоторая итоговая величина для всей совокупности. Этой величиной может быть сумма всех вариант (среднее арифметическое) или их произведение (среднее геометрическое), или сумма обратных величин (среднее гармоническое), или сумма квадратов вариант (среднее квадратичное) и так далее. Общая формула степенной средней:

,

при k=-1 получаем среднюю гармоническую, при k=1 – среднюю арифметическую, при k=2 – среднюю квадратичную, и так далее. Отдельно вводится понятие среднего геометрического

.

Правило мажорантности средних: _{гарм геом арифм квадр}.

Выбор формулы для вычисления среднего определяется решаемой задачей.

Следующей числовой характеристикой статистических рядов является мода. Мода Мо – это значение вариант, встречающееся в ряду чаще других. В таблице распределения ряда мода – это значение х_j, которому соответствует наибольшее значение частоты n_j. Статистический ряд может иметь одну, две или несколько мод, может не иметь моды.

Медиана Ме – это срединная в вариационном ряду значение варианты. Если число членов ряда n нечетное, то

, где - целая часть числа .

Если n четное, то .

Простейшей характеристикой рассеивания является размах: А=х_max-x_min; размах есть разность между наибольшим и наименьшим значениями вариант в ряду.

Выборочная дисперсия D_выб(Х) есть среднее значение квадратов отклонений всех вариант от среднего значения ряда :

.

Для практических расчетов удобнее формула:

.

Дисперсия имеет размерность квадрата наблюдаемой величины, поэтому на практике широко используется еще один показатель рассеивания – среднее квадратичное отклонение _выб(Х):

.

Важно помнить о принципиальном отличии числовых характеристик в статистике от числовых характеристик в теории вероятностей.

Задачи:

С62, С69, С87, С 93 С95 из пособия.

Занятие №3. Статистические исследования. Этапы статистического исследования.

Для изучения различных общественных и социально-экономических явлений, а также некоторых процессов, происходящих в природе, проводят специальные статистические исследования.

Всякое статистическое исследование начинается с целенаправленного сбора информации об изучаемом явлении или процессе. Этот этап называется этапом статистического наблюдения.

Для обобщения и систематизации данных, полученных в результате статистического наблюдения, их по какому-либо признаку разбивают на группы, и результаты группировки сводят в таблицы (таблицы частот, таблицы относительных частот). Таким образом, второй этап – группировка и сведение данных в таблицу.

Данные нужно представить более наглядно: либо с помощью столбчатой диаграммы, либо полигона частот, либо круговой диаграммы, либо гистограммы. Третий этап – наглядное представление данных.

Далее переходят к анализу данных, используя для этого различные обобщающие показатели (статистические характеристики: среднее значение, мода, медиана, размах, выборочная дисперсия, выборочное среднее квадратичное отклонение).

На основании цели проведения статистического исследования и анализа данных делается вывод.

Рассмотрим такой пример. Администрация школы решила проверить математическую подготовку одиннадцатиклассников. С этой целью был составлен тест, содержащий 6 заданий. Сделали выборочное обследование, выбрали 20 школьников, случайный отбор обеспечивает одинаковую вероятность попадания в выборку любого объекта генеральной совокупности. Получили следующие результаты такого выборочного обследования:

На основании этого ряда трудно сделать какие-либо определённые выводы о том, как справились школьники с работой. Чтобы удобней было анализировать информацию, в подобных случаях данные ранжируют, располагая их в порядке возрастания. Ряд примет вид:

0011222233333344456

Каждая группа представляет определённый результат эксперимента:

• Не решено ни одной задачи;

• Решена 1 задача;

• Решены 2 задачи и так далее.

В нашем случае частота появления события «0 задач» – 2, относительная частота 2/20=10%. Собственная частота появления события «2 задачи» – 4, относительная частота 4/50=8% и так далее.

Составим таблицу:

С помощью ранжирования ряда, таблицы и графических иллюстраций, мы уже получили первоначальные сведения о закономерностях интересующего нас ряда данных. Если нужно знать наиболее типичный результат, то используют понятия медиана, мода, размах, выборочная дисперсия, выборочное среднее квадратичное отклонение.

Задание: Провести какое-либо статистическое исследование.

Занятие №4. Определение линий регрессии методом наименьших квадратов для двумерных выборок.

Занятие №5.

Заключение

Настоящее исследование посвящено решению актуальной проблемы теории и методики обучения математике – развитие пространственного мышления учащихся в процессе изучения геометрии. Основным средством для решения этой проблем был выбран компьютер, который позволил выделить новый вид учебной наглядности – компьютерная анимация, реализующаяся посредством пакета прикладных программ 3D Studio MAX.

В соответствии с поставленными целями перед данной выпускной квалификационной работой и результатами, полученными в ходе исследования, можно сделать следующие выводы:

Анализ научно-методической литературы, посвященной вопросам формирования и развития пространственных представлений, позволил выделить основные психические и физиологические основы восприятия человеком объектов окружающего мира. В результате была выработана общая схема восприятия, которая легла в основу разработанной методики формирования пространственных представлений.

Была выявлена возможность применения компьютерной анимации в процессе формирования пространственных представлений. Компьютерная анимация заполнила некоторый пробел в процессе формирования пространственного образа геометрического объекта, она позволила осуществить плавный переход от натуральной вещественной модели к условно-графическому изображению – чертежу, что в значительной степени повышает уровень объективности пространственных представлений обучаемого.

Характеристики

Список файлов ВКР