Нормальный закон распределение случайных величин . Моменты распределения для нормального закона. Применение в экономико- статистических исследованиях.

Краткая выдержка из текста работы (Аннотация)

Введение

Нормальное распределение, также называемое распределением Гаусса, распределение вероятностей, которое играет важнейшую роль во многих областях знаний, особенно в физике. Физическая величина подчиняется нормальному распределению, когда она подвержена влиянию огромного числа случайных помех. Ясно, что такая ситуация крайне распространена, поэтому можно сказать, что из всех распределений в природе чаще всего встречается именно нормальное распределение отсюда и произошло одно из его названий.

Нормальное распределение зависит от двух параметров смещения и масштаба, то есть является с математической точки зрения не одним распределением, а целым их семейством. Значения параметров соответствуют значениям среднего (математического ожидания) и разброса (стандартного отклонения).

Стандартным нормальным распределением обычно называют нормальное распределение с математическим ожиданием 0 и стандартным отклонением 1.

Целью работы является изучение нормального закона распределения случайных величин.

В соответствии с поставленной целью возникают следующие задачи:

1. Изучение нормального закона распределение;

2. Определение моментов распределения для нормального распределения;

3. Применение в экономико-статических исследованиях.

Содержание работы

Содержание

Введение 3

1. Нормальное распределение 4

1.1. Общие положения 4

1.2. Нормальная кривая 6

1.3. Влияние параметров нормального распределения на форму нормальной кривой 8

1.4. Вероятность попадания в заданный интервал нормальной случайной величины 9

2. Моменты 10

2.1. Моменты случайной величины 10

2.2. Оценка отклонения теоретического распределения от нормального. Асимметрия и эксцесс. 12

2.3. Коэффициент асимметрии 13

2.4. Коэффициент эксцесса 15

3. Статистические критерии 16

3.1. Критерий Стьюдента 16

3.2. Критерий Фишера 18

3.3. Кривые F-распределения Фишера 19

3.4. Критерий Пирсона 20

3.5. Критерий Кохрэна 21

Заключение 23

Список литературы 25

Использованная литература

1. Боровков А.А. Математическая статистика. М.: Наука, 1984.
2. Гнеденко Б. В. и Хинчин А. Я., Элементарное введение в теорию вероятностей, 5 изд., М. - Л., 1992. 345 с.
3. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высш.шк, 2003.- 480 с.
4. Гнеденко Б. В., Курс теории вероятностей, 6 изд., М., 1995 348 с.
5. Письменный Д.Т. Конспект лекций по теории вероятностей и математической статистике. М.: Айрис-пресс, 2004. 256 с.
6. Теория вероятностей и математическая статистика. А.И. Кибзун и др. М. Физматлит 2005
7. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. М.: Мир, Т.2, 1984.

Другие похожие работы

• Курсовая - Использование статистических методов в анализе и прогнозе социально-экономических явлений
• Контрольная - Лабораторная работа по статистике, ИНЖЭКОН. Исходные данные: Марка, Цена (результат) 1) содержание какао 2) вес, 3)тип, 4) производитель, 5) срок годности
• Курсовая - оптимизация сетевой модели комплекса производственных работ
• Курсовая - Сущность и сфера использования в экономическом анализе индексов переменного и фиксированного (постоянного) состава.
• Контрольная - 6 задач (решение)
• Контрольная - 5 задач по статистике
• Курсовая - Статистические методы анализа расходов населения
• Контрольная - Способы наглядного представления статистических данных
• Контрольная - Контрольное задание №6 по статистике
• Контрольная - 4 задачи по статистике