Пример готовой курсовой работы по предмету: Математическая статистика
Оглавление
Введение 3
Характеристики случайных величин 4
Дискретные и непрерывные случайные величины 4
Числовые характеристики случайных величин 8
Практическое применение статистических характеристик 17
Заключение 25
Список литературы 26
Содержание
Выдержка из текста
Случайная величина — это величина, которая принимает в результате опыта одно из множества значений, причем появление того или иного значения этой величины до её измерения нельзя точно предсказать.Частично задать случайную величину, описав этим все её вероятностные свойства как отдельной случайной величины, можно с помощью функции распределения, плотности вероятности и характеристической функции, определяя вероятности возможных её значений.Рассмотреть числовые характеристики случайных величин и их свойства при исследовании холестерина,
В данной контрольной работе представлены случайные величины, наиболее часто встречающиеся в сфере экономики и управления, понятие и виды случайных величин, а также определены и изучены их важнейшие характеристики: функции распределения вероятностей, ряды распределения, математическое ожидание и дисперсия.
Случайной называют переменную величину, которая может принимать в результате опыта единственное значение из множества всех возможных значений, заранее (до проведения опыта) неизвестное.
Как известно, случайная величина Х описывается интегральной F(x) и дифференциальной f(x) функциями распределения. Зная одну из этих функций, можно предсказать поведение случайной величины во времени. Обе функции связаны между собой
Метод Монте-Карло можно определить как метод моделирования случайных величин с целью вычисления характеристик их распределений. Возникновение идеи использования случайных явлений в области приближённых вычислений принято относить к 1878 году, когда появилась работа Холла об определении числа p с помощью случайных бросаний иглы на разграфлённую параллельными линиями бумагу.
6) Выдвинуть гипотезу о том, что выборка извлечена из нормальной гене-ральной совокупности, и проверить её с помощью критерия Колмогорова — Смирнова и с помощью критерия Пирсона, выбрав уровни значимости = 0,1 и 0,05.
Не вдаваясь в философские дебри, назовем случайной величиной всякую характеристику, значение которой не известно заранее. В этой лекции мы рассмотрим понятие случайной величины применительно к финансовым рынкам, а также узнаем о способах ее описания, таких как плотность вероятности, функция распределения, квантильная и характеристическая функции.Целью данной работы является изучение видов и примеров случайных величин, исходя из поставленной цели, были определены следующие задачи:
Как и всякие явления, случайные явления вызываются вполне определенными причинами. При этом под одинаковыми условиями мы понимаем одинаковые значения всех количественных характеристик контролируемых факторов. Изучив эти закономерности, человек получает возможность в известной степени управлять случайными явлениями, ограничивать их влияние, предсказывать результаты их действия и даже целенаправленно использовать их в своей практической деятельности.
Физическая величина подчиняется нормальному распределению, когда она подвержена влиянию огромного числа случайных помех.Целью работы является изучение нормального закона распределения случайных величин.
Видим, что М(Х
2. значительно больше М(Х).
Это объясняется тем, что после возведения в квадрат возможное значение величины Х 2, соответствующее значению х=100 величины Х, стало равным 10 000, т.е. значительно увеличилось; вероятность же этого значения мала (0,01).
Список литературы
1. Барсегян, А.А. Анализ данных и процессов: учеб. пособие / А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, И.И. Холод, М.Д. Тесс, С.И. Елизаров. – 3-е изд., перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2009. – 512 с.
1. Бергер , А . Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services. OLAP и многомерный анализ данных / А. Бергер. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007. – 928 с.
2. Вадзинский, Ратмир. Статистические вычисления в среде Excel / Ратмир Вадзинский. – СПб.: Питер, 2008. – 608 с.
3. Винстон , Уэйн Л . Microsoft Office Excel 2007. Анализ данных и бизнес-моделирование (+ CD-ROM) / Уэйн Л. Винстон. — СПб.: БХВ-Петербург, 2008. – 608 с.
4. Вуколов, Э.А. Основы статистического анализа. Практикум по статическим методам и исследованию операций с использованием пакетов STATISTICA и EXCEL: учебное пособие / Э.А. Вуколов. – М.: Форум, 2010. – 464 с.
2. Громыко, Г.Л. Теория статистики: учебник / Г.Л. Громыко. – М.: Инфра-М, 2008. – 476 с.
3. Дрейпер, Норман Р. Прикладной регрессионный анализ / Норман Р.Дрейпер, Гарри Смит. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2007. – 912 с.
4. Елисеева, И.И. Статистика: учебник для вузов (+CD) / И.И. Елисеева. – СПб.: Питер, 2010. – 368 с.
5. Замков, О.О. Математические методы в экономике / О. О. Замков, А. В. Толстопятенко, Ю. Н. Черемных. – М.: Дело и сервис, 2009. – 384 с.
5. Иванов, Ю.Н.,Экономическая статистика: учебник для вузов. 3-е изд. / Ю.Н. Иванов. – М.: Инфра-М, 2007. – 736 с.
6. Макаров, А.А. Анализ данных на компьютере: учебное пособ. / А.А Макаров, Ю.Н. Тюрин. – М.: Форум, 2010. – 368 с.
7. Макленнен, Джеми. Microsoft SQL Server 2008. Data Mining — интеллектуальный анализ данных / Джеми Макленнен, Чжаохуэй Танг, Богдан Криват. –СПб.: БХВ-Петербург, 2009. – 700 с.
1. Наследов, А. SPSS
19. профессиональный статистический анализ данных / А. Наследов. – СПб.: Питер, 2011. – 400 с.
2. Палий, И.А. Прикладная статистика: учеб. пособие / И.А. Палий. – М.: Дашков и К, 2010. – 224 с.
6. Радке, Хорст-Дитер. Подготовка и презентация статистических данных в Microsoft Excel / Хорст-Дитер Радке. – М.: НТ Пресс, 2008. – 272 с.
3. Саймон, Джинджер. Расчеты и анализ данных в Excel / Джинджер Саймон. – М.: НТ Пресс, 2009. – 512 с.
4. Сигел, Эндрю Ф. Практическая бизнес-статистика / Эндрю Ф. Сигел. – М.: Вильямс, 2008. – 1056 с.
7. Симчера, В.М. Методы многомерного анализа статистических данных / В.М. Симчера. – М: Финансы и статистика, 2008. – 400 с.
8. Статистика для бакалавров экономики: практикум. учебное пособие / Л.Ю. Архангельская [и др.].
– М.: КноРус, 2009. – 496 с.
5. Халафян, А. А. Statistica
6. Статистический анализ данных / А. А. Халафян Бином, Россия 2010. – 528 с.
9. Ширяев, В. И. Принятие решений. Математические основы. Статические задачи / В. И. Ширяев, Е. В. Ширяев. – М.: Либроком, 2009. – 208 с.
6. Шмойлова, Р. А. Практикум по теории статистики: учеб. пос.-3-е. / Р. А. Шмойлова, В. Г. Минашкин, Н. А. Садовникова. – М.: Финансы и статистика, 2008. – 416 с.
список литературы
