ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 13.07.2024
Просмотров: 32469
Скачиваний: 2
СОДЕРЖАНИЕ
Министерство сельского хозяйства Российской Федерации
Фгбоу впо «Самарская государственная сельскохозяйственная академия»
2.4. Элементарные преобразования матрицы
3.1. Теорема Кронекера-Капелли
3.2. Метод Гаусса решения систем m линейных уравнений с n неизвестными
3.3. Общее, базисное и частное решение систем линейных алгебраических уравнений.
3.4. Однородные системы линейных алгебраических уравнений
4.2. Линейные операции над векторами.
4.3. Декартова система координат
4.4. Скалярное произведение векторов, основные свойства и выражение в координатной форме
4.6. Применение векторного произведения векторов к решению задач
4.8. Применение смешанного произведения векторов к решению задач
5.3. Разложение вектора по базису. Линейные пространства
6.2. Собственные значения и собственные векторы матрицы
6.3. Свойства собственных векторов матрицы
7.1. Уравнение линии на плоскости. Прямая линия и различные формы ее уравнений на плоскости
Свойства прямой в евклидовой геометрии.
7.2. Взаимное расположение двух прямых на плоскости
7.3. Угол между прямыми. Условия параллельности и перпендикулярности двух прямых
8.1. Каноническое уравнение окружности и ее основные характеристики
8.2. Каноническое уравнение эллипса и его характеристики
8.3. Каноническое уравнение гиперболы и ее характеристики
8.4. Каноническое уравнение параболы и ее характеристики
8.5. Исследование кривых второго порядка
9.2. Общее уравнение плоскости и его частные виды
9.3. Угол между плоскостями. Условие параллельности и перпендикулярности двух плоскостей
9.4. Нормальное уравнение плоскости
10.1. Уравнение прямой в пространстве
10.2. Условия параллельности и перпендикулярности, прямых в пространстве
10.3. Взаимное расположение прямой и плоскости в пространстве
11.1. Общая теория поверхностей второго порядка
11.2. Классификация поверхностей второго порядка
11.3. Расположение поверхностей второго порядка
12.2. Графическое изображение функции. Классификации функций
12.4. Сходимость числовых последовательностей
12.5. Предел функции. Односторонние пределы
12.6. Основные теоремы о пределах функции
13.2. Непрерывность функции в точке и на интервале
13.3. Классификация точек разрыва функции
14.1. Определение производной функции
14.2. Геометрический и механический смысл производной
14.3. Основные правила дифференцирования
14.4. Производная обратной, параметрически заданной функции
14.5. Производная показательно-степенной функции.
15.1. Теоремы Ферма, Ролля, Лагранжа, Коши
15.4. Применение дифференциала к приближенным вычислениям
15.5. Производные и дифференциалы высших порядков
16.1. Экстремум функции. Возрастание и убывание функции
16.2. Точки перегиба функции и участки выпуклости и вогнутости графика функции
16.3. Асимптоты графика функции
16.4. Общая схема исследования функции и построение ее графика
17.1. Определение функции многих переменных. Область определения функции многих переменных
17.2. Частные производные и дифференциалы первого и высших порядков
17.3. Теорема о смешанных производных
17.4. Производная по направлению
18.1. Касательная плоскость и нормаль к поверхности
18.2. Необходимое и достаточное условия экстремума функции двух переменных
18.4. Метод множителей Лагранжа
19.2. Неопределенный интеграл и его свойства
19.3. Таблица основных интегралов
19.4. Интегрирование методом замены переменной
20.1. Интегрирование по частям
20.2. Интегрирование функций, содержащих квадратный трехчлен
21.1. Интегрирование элементарных дробей
21.2. Интегрирование рациональных дробей
22.1. Интегрирование методом замены переменной
22.2. Интегрирование по частям
22.3. Интегрирование с помощью универсальных подстановок
23.1. Линейные и дробно-линейные иррациональности
23.2. Квадратичные иррациональности
24.1. Задачи, приводящие к понятию определенного интеграла
24.2. Определение определенного интеграла
24.3. Свойства определенного интеграла. Теорема Коши о существовании определенного интеграла
24.4. Формула Ньютона-Лейбница
25.1. Геометрические приложения определенного интеграла
25.2. Физические приложения определенного интеграла
25.3. Методы приближенного вычисления определенного интеграла
26.1. Несобственные интегралы с бесконечными пределами интегрирования
26.2. Несобственные интегралы от неограниченных функций
26.3. Признак сходимости несобственных интегралов (признак сравнения)
27.1. Постановка задачи интегрирования функции многих переменных
27.2. Двойной интеграл и его свойства
27.3. Сведение двойного интеграла к повторному. Изменение порядка интегрирования
28.1. Геометрический смысл двойного интеграла
28.2. Физические приложения двойного интеграла
29.1. Определение криволинейного интеграла
30.1. Комплексные числа и их изображение на плоскости
30.2. Модуль и аргумент комплексного числа
31.1. Задачи, приводящие к составлению и решению дифференциальных уравнений
32.2. Однородные дифференциальные уравнения.
33.1. Дифференциальные уравнения второго порядка,
33.2. Линейные однородные дифференциальные уравнения второго порядка с постоянными коэффициентами
34.1. Линейные неоднородные дифференциальные уравнения второго порядка с постоянными коэффициентами
35.1. Нормальная система дифференциальных уравнений
35.2. Решение системы линейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами
36.1. Особенности составления дифференциальных уравнений в прикладных задачах
36.2. Задачи, приводящие к решению дифференциальных уравнений
37.1. Определение ряда. Сходимость. Сумма ряда
37.2. Необходимый признак сходимости ряда
37.3. Достаточные признаки сходимости ряда
38.1. Достаточный признак сходимости знакочередующихся рядов
38.2. Абсолютная и условная сходимость знакопеременных рядов
40.1. Разложение некоторых элементарных функций в ряды Тейлора, Маклорена
40.2. Приложение рядов к приближенным вычислениям
41.3. Ряды Фурье четных и нечетных периодических функций с произвольным периодом
42.3. Операции над множествами
43.1. Общие понятия теории графов
43.2. Теорема Эйлера. Операции над графами
43.5. Сочетания. Размещения. Перестановки
44.1. Развитие теории вероятностей как науки
44.3. Классическое определение вероятности
44.5. Теорема сложения вероятностей для несовместных событий. Противоположные события
44.6. Условная вероятность. Теорема умножения вероятностей
44.7. Теорема сложения вероятностей для совместных событий
44.8. Формула полной вероятности. Формулы Байеса
45.2. Наивероятнейшее число наступлений событий
45.3. Локальная теорема Лапласа. Интегральная теорема Лапласа
46.1. Дискретные и непрерывные случайные величины
46.4. Вероятность попадания случайной величины на заданный интервал
46.5. Числовые характеристики случайной величины.
47.2. Распределение Пуассона дискретной случайной величины. Простейший поток событий
47.4. Показательный закон распределения
47.5. Нормальный закон распределения непрерывной случайной величины
47.6. Вычисление вероятности заданного отклонения. Правило трех сигм
48.1. Закон больших чисел и его практическое значение
48.2. Центральная предельная теорема Ляпунова
48.3. Применение закона больших чисел и центральной предельной теоремы
49.1. Генеральная и выборочная совокупности
49.2. Статистическое распределение выборки
49.3. Эмпирическая функция распределения
50.1. Определение статистических оценок параметров распределения
50.2. Виды статистических оценок параметров распределения
50.3.Надежность статистических оценок параметров распределения.
51.3. Критерий согласия Пирсона
51.5. Критерий проверки гипотезы о равенстве дисперсий
51.6. Критерий сравнения двух выборочных средних
51.7. Критерий Вилкоксона проверки гипотезы об однородности двух выборок
52.1. Однофакторный дисперсионный анализ
52.2. Двухфакторный дисперсионный анализ
53.1. Корреляционная зависимость
53.2. Линейная парная регрессия
53.3. Оценка значимости параметров связи
54.1. Понятие о нелинейной регрессии
1)
расположить варианты обеих выборок в
возрастающем порядке, т.е. в виде одного
вариационного ряда, и найти в этом ряду
наблюдаемое значение критерия
– сумму порядковых номеров вариант
первой выборки;
2) найти по таблице нижнюю критическую точку
где
;
– находят по таблице функции Лапласа
по равенству
Найти верхнюю критическую точку по формуле
.
Если
или
– нулевую гипотезу отвергают.
Если
– нет оснований отвергнуть нулевую
гипотезу.
Проверяют
нулевую гипотезу
об
однородности двух независимых выборок
объемов
при конкурирующей гипотезе
.
Для этого необходимо найти по таблице
нижнюю критическую точку (прил. 8)
где
.
Если
– нет оснований отвергнуть нулевую
гипотезу.
Проверяют
нулевую гипотезу
об
однородности двух независимых выборок
объемов
при конкурирующей гипотезе
.
Для этого необходимо найти верхнюю
критическую точку по формуле

,
где
.
Если
– нет оснований отвергать нулевую
гипотезу.
Контрольные вопросы
Дать определение эмпирических и теоретических частот.
Определить алгоритм построения нормальной кривой по опытным данным.
Как находят выравнивающие частоты, если известно, что генеральная совокупность распределена по закону Пуассона?
Как находят выравнивающие частоты, если известно, что генеральная совокупность распределена по нормальному закону?
Что называют статистической гипотезой?
Дать определение статистического критерия.
Что понимают под областью принятия статистической гипотезы?
Строя критическую область, какого требования следует придерживаться?
В чем суть критерия Пирсона и когда его применяют?
В чем преимущества и недостатки критерия Колмогорова перед критерием Пирсона?
При решении каких практических задач применяют критерий проверки гипотезы о равенстве дисперсий?
Какой критерий дает возможность проверить гипотезу об однородности двух выборок и в чем его суть?
Лекция №52. Дисперсионный анализ
52.1. Однофакторный дисперсионный анализ.
52.2. Двух факторный дисперсионный анализ.
52.1. Однофакторный дисперсионный анализ
Пусть
генеральные совокупности
распределены
нормально и имеют одинаковую дисперсию,
возможно неизвестную; математические
ожидания также могут быть неизвестными
и различными. Задача стоит следующая:
при заданном уровне значимости по
выборочным средним проверить нулевую
гипотезу о равенстве всех математических
ожиданий
Иначе говоря, требуется установить, значимо или незначимо различаются выборочные средние.
Сравнивать попарно несколько средних нельзя, так как с возрастанием числа средних возрастает и наибольшее различие между ними. Среднее новой выборки может оказаться больше наибольшего или меньше наименьшего из средних, полученного до нового опыта. По этой причине для сравнения нескольких средних используют другой метод, который основан на сравнении дисперсий и назван дисперсионным анализом.
На
практике дисперсионный анализ применяют,
чтобы установить, оказывает ли существенное
влияние некоторый качественный фактор
который
имеет
уровней
на изучаемую величину
Например,
если требуется выяснить, какой вид
удобрений наиболее эффективен для
получения наибольшего урожая, то фактор
удобрение,
а его уровни – виды удобрений.
Основная
идея дисперсионного анализа состоит в
сравнении «факторной дисперсии»,
порождаемой воздействием фактора и
«остаточной дисперсии», обусловленной
случайными причинами. Если различие
между этими дисперсиями значимо, то
фактор оказывает существенное влияние
на
В
этом случае средниенаблюдаемых
значений на каждом уровне различаются
также значимо.
Если
установлено, что фактор существенно
влияет на
а
требуется выяснить, какой из уровней
оказывает наибольшее воздействие, то
дополнительно проводят попарное
сравнение средних.
Иногда дисперсионный анализ применяется, чтобы установить однородность нескольких совокупностей. Однородные совокупности можно объединить в одну и тем самым получить о ней более полную информацию и более надежные выводы.
Пусть
на количественный нормально распределенный
признак
воздействует
фактор
который
имеет
уровней.
Предполагаем, что число наблюдений на
каждом уровне одинаково и равно
Пусть
наблюдалось
значений
признака
где
номер
испытания
Результаты наблюдений приведены в таблице
Таблица 11
|
Номер испытания |
… |
|||
|
1 |
… |
|||
|
2 |
… |
|||
|
… |
… |
… |
… |
… |
|
… |
||||
|
Групповая средняя |
… |
По
определению, общая
сумма квадратов отклонений
групповых средних от общей средней

Факторная сумма квадратов отклонений групповых средних от общей средней, которая характеризует рассеяние между группами
Остаточная сумма квадратов отклонений наблюдаемых значений группы от своей групповой средней, которая характеризует рассеяние внутри группы
Практически остаточную сумму находят по равенству
Убедимся,
что
характеризует
воздействие фактора
Допустим,
что фактор оказывает существенное
влияние на
Тогда
группа наблюдаемых значений признака
на одном определенном уровне отличается
от групп наблюдений на других уровнях.
Следовательно, различаются и групповые
средние. Групповые средние тем больше
рассеяны вокруг общей средней, чем
большим окажется воздействие фактора.
То есть для оценки воздействия фактора
целесообразно составить сумму квадратов
отклонений групповых средних от общей
средней. Умножив эту сумму на
получают
,
то есть
характеризует воздействие фактора.
Убедимся,
что
отражает влияние случайных причин.
Наблюдения одной группы не должно
отличаться, но, поскольку на
кроме
фактора
воздействуют
случайные причины наблюдения одной и
той же группы различны, значит, рассеяны
вокруг своей групповой средней. Таким
образом, для оценки влияния случайных
причин целесообразно составить сумму
квадратов отклонений наблюдаемых
значений каждой группы от своей групповой
средней, то есть
.