Cuprins
- CUPRINS
- Cuvânt înainte
- CAP. 1 CALCULUL PROBABILITĂŢILOR
- 1.1 Evenimente şi probabilităţile lor
- 1.1.1 Evenimente
- 1.1.2 Probabilităţile evenimentelor
- 1.1.3 Probabilităţile condiţionate ale evenimentelor
- 1.2 Variabile aleatoare
- 1.2.1 Densitatea de probabilitate şi funcţia de repartiţie
- 1.2.2 Indicatori numerici
- 1.2.3 Funcţia caracteristică
- 1.3 Vectori aleatori
- 1.3.1 Densitatea de probabilitate şi funcţia de repartiţie
- 1.3.2 Indicatori numerici
- 1.4 Variabile aleatoare clasice discontinue
- 1.4.1 Variabila binomială
- 1.4.2 Variabila hipergeometrică
- 1.4.3 Variabila Poisson
- 1.5 Variabile aleatoare clasice continue
- 1.5.1 Variabila uniformă
- 1.5.2 Variabilele exponenţială, Weibull, Erlang
- 1.5.3 Variabila normală
- 1.5.4 Variabilele Hi Patrat, Student, Fisher
- A. Variabila Hi Patrat (2)
- B. Variabila Student(t)
- C. Variabila Fisher (F)
- 1.5.5 Vectorul aleatoriu normal
- 1.6 Legi-limită
- 1.7 Rezumat
- 1.8 Întrebări
- 1.9 Bibliografie
- CAP.2 CULEGEREA ŞI PRELUCRAREA DATELOR DE SONDAJ
- 2.1 Populaţii statistice şi sondaje
- 2.2 Indicatori de sondaj de repartiţie
- 2.2.1 Cazul sondajului de volum mic (n < 30)
- 2.2.2. Cazul sondajului de volum mare (n > 30)
- 2.3 Indicatori de sondaj de evoluţie
- 2.3.1 Cazul măsurătorilor simple în timp
- 2.3.2 Cazul măsurătorilor multiple în timp
- 2.4 Rezumat
- 2.5 Întrebări
- 2.6 Bibliografie
- CAP.3 ESTIMAŢII / TESTE ÎN POPULAŢII NORMALE
- 3.1 Estimaţii / teste parametrice în populaţii normale
- 3.2 Estimaţii / teste pentru parametrii , ai unui caracter cantitativ într-o
- populaţie normală
- 3.3 Estimaţii / teste pentru parametrul p al unui caracter calitativ într-o populaţie
- normală
- 3.4 Estimaţii / teste pentru parametrii 2 - 1, 2 / 1 ai unui caracter cantitativ în
- două populaţii normale
- 3.5 Estimaţii / teste pentru parametrul p2 – p1 al unui caracter calitativ în două
- populaţii normale
- 3.6 Teste neparametrice în populaţii normale
- 3.6.1 Testul hi patrat de concordanţă
- 3.6.2 Testul hi patrat de independenţă
- 3.6.3 Testul normalităţii prin asimetrie şi boltire
- 3.7 Rezumat
- 3.8 Întrebări
- 3.9 Bibliografie
- CAP. 4 TESTE ALE CONTROLULUI CALITĂŢII ŞI FIABILITĂŢII ÎN
- AGRICULTURĂ
- 4.1 Controlul statistic de calitate în cursul procesului de producţie
- 4.1.1 Cazul unei însuşiri cantitative
- 4.1.2 Cazul unei însuşiri calitative
- 4.2 Controlul statistic de calitate la recepţie
- 4.2.1 Controlul unei însuşiri cantitative
- A. Controlul simplu al unei însuşiri cantitative
- B. Controlul secvenţial al unei însuşiri cantitative
- 4.2.2 Controlul unei însuşiri calitative
- A. Controlul simplu al unei însuşiri calitative
- B. Controlul secvenţial al unei însuşiri calitative
- 4.2.3 Controlul fiabilităţii maşinilor agricole
- A. Controlul simplu al fiabilităţii
- B. Controlul secvenţial al fiabilităţii
- 4.3 Rezumat
- 4.4 Întrebări
- 4.5 Bibiliografie
- CAP. 5 ANALIZA VARIANŢEI ŞI PLANURI EXPERIMENTALE ÎN
- AGRICULTURĂ
- 5.1 Analiza varianţei monofactorială nebalansată în populaţii omogene
- 5.2 Analiza varianţei bifactorială completă nebalansată în populaţii omogene
- 5.3 Analiza varianţei bifactorială ierarhică nebalansată în populaţii omogene
- 5.4 Planuri experimentale în populaţii neomogene
- 5.4.1 Planul blocurilor complete randomizate
- 5.4.2 Planul patratelor latine
- 5.5 Rezumat
- 5.6 Întrebări
- 5.7 Bibliografie
- CAP. 6 CORELAŢIA ŞI REGRESIA ÎNTRE DOUĂ CARACTERE
- 6.1 Corelaţia şi regresia liniară
- 6.1.1 Cazul observaţiilor perechi (xi, yi)
- 6.1.2 Cazul observaţiilor multiple (xi, yij)
- 6.1.3 Cross - corelaţia şi autocorelaţia seriilor de timp
- 6.2 Corelaţii şi regresii neliniare
- 6.2.1 Corelaţia şi regresia polinomială
- 6.2.2 Corelaţia şi regresia trigonometrică
- 6.2.3 Corelaţia şi regresia polinomial-trigonometrică
- 6.3 Rezumat
- 6.4 Întrebări
- 6.5 Bibliografie
- CAP. 7 CORELAŢIA ŞI REGRESIA ÎNTRE M + 1 CARACTERE
- 7.1 Corelaţia şi regresia liniară multiplă pentru cazul a 3 caractere
- 7.2 Corelaţia şi regresia liniară multiplă pentru cazul a m+1 caractere
- 7.3 Corelaţia şi regresia polinomială multiplă fără interacţiuni pentru cazul a m+1
- caractere
- 7.4 Corelaţia şi regresia cubică multiplă cu interacţiuni pentru cazul a m+1
- caractere
- 7.5 Rezumat
- 7.6 Întrebări
- 7.7 Bibliografie
- BIBLIOGRAFIE GENERALĂ
Extras din curs
CAP. 1 CALCULUL PROBABILITĂŢILOR
1.1 EVENIMENTE ŞI PROBABILITĂŢILE LOR
Obiective :Însuşirea de către studenţi a conceptelor de eveniment , probabilitate
simplă şi condiţionată a evenimentelor , variabilă aleatoare şi indicatori asociaţi ,
vector aleator şi indicatori asociaţi , variabile aleatoare clasice discontinue şi
continue precum şi a legilor-limită .
Conţinut :
1.1 Evenimente şi probabilităţile lor
1.1.1 Evenimente
1.1.2 Probabilităţile evenimentelor
1.1.3 Probabilităţile condiţionate ale evenimentelor
1.2 Variabile aleatoare
1.2.1 Densitatea de probabilitate şi funcţia de repartiţie
1.2.2 Indicatori numerici
1.2.3 Funcţia caracteristică
1.3 Vectori aleatori
1.3.1 Densitatea de probabilitate şi funcţia de repartiţie
1.3.2 Indicatori numerici
1.4 Variabile aleatoare clasice discontinue
1.4.1 Variabila binomială
1.4.2 Variabila hipergeometrică
1.4.3 Variabila Poisson
1.5 Variabile aleatoare clasice continue
1.5.1 Variabila uniformă
1.5.2 Variabilele exponenţială, Weibull, Erlang
1.5.3 Variabila normală
1.5.4 Variabilele Hi Patrat, Student, Fisher
A. Variabila Hi Patrat (2)
B. Variabila Student(t)
C. Variabila Fisher (F)
1.5.5 Vectorul aleatoriu normal
1.6 Legi-limită
1.7 Rezumat
1.8 Întrebări
1.9 Bibliografie
Cuvinte cheie : eveniment, probabilitate, probabilitate condiţionată ,
variabilă aleatoare , funcţie de repartiţie şi densitate de probabilitate,
media şi varianţa unei variabile aleatoare , funcţia caracteristică a unei variabile
aleatoare , vector aleator , covarianţa şi coeficientul de corelaţie liniară pentru un
vector aleator , variabila binomială , Poisson , exponenţială,normală , hi
patrat,Student,Fisher,vectorul aleator normal .
1.1.1 Evenimente
Un experiment este aleator dacă rezultatele sale nu pot fi prevăzute cu exactitate, fiind sub influenţa întâmplării.
Exemple:
1) Apariţia unei feţe la aruncarea monezii;
2) Apariţia unei feţe la aruncarea zarului;
3) Apariţia unei bile albe la extragerea din urnă cu bile albe şi negre.
Totalitatea rezultatelor posibile ale unui experiment aleator se numeşte spaţiu de evenimente elementare şi se notează cu Ω.
Mulţimea părţilor (submulţimilor) lui Ω se notează cu P(Ω).
Exemple:
1) La aruncarea monezii avem Ω = {stemă, ban};
2) La aruncarea zarului avem Ω = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
Dacă mulţimea Ω este finită sau numărabilă (şir), orice submulţime A Ω se numeşte eveniment.
Dacă mulţimea Ω este nenumărabilă (de exemplu Ω = R), vom numi evenimente numai submulţimile A Ω a căror familie formează o – algebră K P(Ω) care se defineşte prin condiţiile:
1) Ω К
2) Ai К pentru i I
3) A К CA К
CA se numeşte eveniment contrar cu A şi se mai notează cu Ā.
Exemplu: Dacă A = “apariţia unei feţe pare la aruncarea zarului” atunci CA = “ apariţia unei feţe impare la aruncarea zarului”.
Ω ca eveniment, se numeşte evenimentul sigur iar CΩ = Ø se numeşte evenimentul imposibil.
Incluziunea A B se numeşte implicare a evenimentului B de către evenimentul A: realizarea lui A determină realizarea lui B.
Exemplu. Dacă A = “apariţia feţei 6 la aruncarea zarului” şi B = “apariţia unei feţe pare la aruncarea zarului” avem A B.
Egalitatea A = B se numeşte echivalenţă a evenimentelor A şi B şi are loc dacă A B şi B A.
Evenimentul B este elementar dacă A B A = Ø sau A = B.
Exemple
1) Apariţia unei anumite feţe la aruncarea unei monezi sau zar este eveniment elementar;
2) Apariţia unei bile albe la extragerea din urnă a unei bile este eveniment elementar.
Dându-se două evenimente A şi B, reuniunea lor se notează cu A B şi se citeşte “A sau B” fiind un eveniment compus care se realizează dacă se realizează măcar unul dintre evenimentele A, B.
Dându-se două evenimente A şi B, intersecţia lor se notează A B şi se citeşte “A şi B” fiind un eveniment compus care se realizează dacă ambele evenimente A, B se realizează.
Exemplu
Fie A evenimentul că becul 1 funcţionează la un moment dat şi B evenimentul că becul 2 funcţionează în acelaşi moment.
A B este evenimentul că trece curentul prin circuitul paralel care conţine becurile 1 şi 2.
A B este evenimentul că trece curentul prin circuitul serie care conţine becurile 1 şi 2.
Evenimentele A, B sunt incompatibile dacă nu se realizează simultan adică A B = Ø.
În caz contrar A şi B se numesc compatibile.
Exemple de evenimente incompatibile
1) Apariţia de feţe diferite la o aruncare cu moneda sau zarul;
2) Apariţia de culori diferite la extragerea unei bile din urnă.
Exemple de evenimente compatibile
1) Nimerirea unei ţinte de doi trăgători care ochesc asupra ei;
2) Funcţionarea la un moment dat a două becuri într-un circuit electric.
Preview document
Conținut arhivă zip
- ADAOS1.doc
- ANEXA.DOC
- BIBLIO.DOC
- CAP1.DOC
- CAP2.DOC
- CAP3.DOC
- CAP4.doc
- CAP5.DOC
- CAP6.DOC
- CAP7.DOC
- COPERTA.DOC
- CUPRINS.DOC
- PREFATA.DOC
- TABEL1.DOC
- TABEL10.DOC
- TABEL11.DOC
- TABEL12.DOC
- TABEL2.DOC
- TABEL3.DOC
- TABEL4.DOC
- TABEL5.DOC
- TABEL6.DOC
- TABEL7.DOC
- TABEL8.DOC
- TABEL9.DOC
Alții au mai descărcat și
Capitolul I Obiectul statisticii Statistica este ştiinţa care studiază fenomenele şi procesele din natură şi societate, relaţiile dintre...
I. REGRESIA LINIARA Analiza de regresie este metoda statistica ce permite studierea si masurarea relatiei care exista intre doua sau mai multe...
Media aritmetica (x) reprezinta valoarea care înlocuind toti termenii unei serii nu modifica nivelul lor totalizator si se calculeaza ca suma...
Rezolvare: Valoarea exporturilor şi a importurilor (CIF) în Italia pentru perioada 1999-2005: An Exporturi (mil euro) Importuri (mil euro) 1999...
Cap I: SERII DE TIMP – PARTE TEORETICA În derularea activităţii lor, frecvent agenţii economici sunt puşi în situaţia de a anticipa viitorul, iar...
1. Pentru 30 de convorbiri telefonice de lungă-distanţă s-au înregistrat duratele (în minute): 11,8; 3,6; 16,6; 13,5; 4,8; 8,3; 8,9; 9,1; 7,7;...
Demografia exprimă în modul cel mai sintetic o civilizaţie. Civilizaţia se conturează prin timp şi spaţiu, dar şi cantitativ şi calitativ....
1. CONCEPTUL DE LEGĂTURĂ STATISTICĂ Fenomenele şi procesele economico-sociale sunt fenomene complexe care se află sub influenţa unui număr mare de...
Te-ar putea interesa și
INTRODUCERE În lumea de azi, managerii sunt confruntaţi cu probleme complexe şi situaţii noi.Ei trebuie să asigure folosirea eficientă a...
Tema nr.1 Pe baza seriei de repartiţie a societăţilor comerciale care desfăşoară activităţi comerciale de produse alimentare, grupate după mărimea...
Metoda şi obiectul statisticii 1.1. Locul şi metoda statisticii. Obiectul statisticii sociale şi economice Statistica prin obiectul şi metoda sa...
1.1 Scurt istoric al statisticii romanesti Statistica a fost folosită pentru rezolvarea unor nevoi practice ale vieţii sociale din cele mai vechi...
1. Enunţul problemelor I. Se cunoaste urmatoarea distributie celor 50 de angajati dupa salariile realizate in miilioane lei si dupa vanzarea...
1. Gruparea magazinelor conform dimensiunii, efectivul salariatilor si incasarilor. Tabel nr. 1 Nr. Crt. Denumire magazin (SMCA/PMCA) Efectivul...
Capitolul 1: Rusia 1.1.Date Generale Rusia, este o ţară care se întinde pe un teritoriu vast în Europa şi Asia. Cu o suprafaţă de 17.075.200 km²,...
I a)Alegeti din Anuarul Statistic sau din orice revista de specialitate 2 caracteristici care sa se afle intr-; animita relatie de interdependenta,...