Реализация веб-сервиса проверки статистических гипотез
ВВЕДЕНИЕ
Сегодня роль статистики невозмоно переоценить. Она используется буквально везде: в медицине, психологии, бизнесе, производстве и множестве технических сфер. Статистические прикладные методы широко используются в другой деятельности человечества, работающих в разнообразных областях: природнонаучной, гуманитарной, инженерной. Некоторые специфические методы статистического анализа используются в профессиональной деятельности квалифицированных работников во многих сферах.
Согласно общей теории статистики, в одном случае статистика, а точнее её область – общая теория статистик, связана с социальными науками. При разработке и развитии изучения математических аспектов теории вероятностей, статистика приобрела специфическую для математической теории целостность. Так появилась математическая статистика. Теперь этот вид статистики может быть включен в многофункциональные инструменты анализа различных процессов и явлений, а также использовать исключительные методы для работы с важными статистическими материалами.
Изучение огромного количества явлений с методами и научными обоснованиями теории вероятностей в обществе, природе, технологиях или науке описывает проблему математической статистики. Каждая ее задача по сути является проблемой.
Оглавление
ВВЕДЕНИЕ 5
ГЛАВА I. ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ 8
1.1 Общие сведения о проверке статистических гипотез 8
1.2 Спецификация задачи решения 12
1.3 Общая проблема решения 14
1.4 Общая задача решения 17
1.5 Применение критерия Стьюдента 28
ГЛАВА II. РЕАЛИЗАЦИЯ ВЕБ-СЕРВИСА 34
2.1 НTML и JAVASCRIPT 34
2.2 Листинг исходного кода сайта по нахождению критерия Стьюдента 37
2.3 Принцип работы программы 46
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 48
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 49
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. – М.: Мир, 1976. – 756с.
2. Веретельникова И.В., Лемешко Б.Ю. Аналитический обзор критериев проверки случайности и отсутствия тренда // Труды ХII международной конференции “Актуальные проблемы электронного приборостроения” АПЭП-2014. Т.6, Новосибирск, 2014. – С.16-23.
3. Веретельникова И.В., Лемешко Б.Ю. О применении критериев проверки гипотез о случайности или об отсутствии тренда // Высокие технологии, фундаментальные исследования, инновации : сборник статей Семнадцатой международной научно-практической конференции “Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности и экономике”, 22-23 мая 2014 г., Санкт-Петербург, Россия / научные редакторы А.П. Кудинов, М.А. Кудинов. – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2014. – С.33-37.
4. Веретельникова И.В., Лемешко Б.Ю. К вопросам применения критериев проверки случайности и отсутствия тренда // Материалы Российской НТК “Обработка информации и математическое моделирование”, Новосибирск. 2014. – С.25-28.
5. Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников / А. И. Кобзарь. – М. : Физматлит, 2006. – 816 с.
6. Лемешко Б.Ю., Комиссарова А.С., Щеглов А.Е. Применение некоторых критериев проверки гипотез случайности и отсутствия тренда // Метрология. 2010. №12. – С. 3-25.
7. Айзекс А. Dynamic НTML BНV-Санкт-Петербург 1998
8. Ганчаров А. Самоучитель НTML. Питер 2000
9. Кингсли-Хью Э., JavaScript: учебный курс. - СПб.: Питер, 2002
Длина интервала [L, L] (измеряемая в o-единицах) является одним компонентом функции потерь, а другой — потерями, которые возникают, если интервал не покрывает истинный €. Согласно одному из критериев Н_0, используемых для проверки гипотезы. Этот показатель связан со статистикой S и измеряет отклонения от состояния, соответствующего Н_0 в наблюдаемом процессе. Вследствие того, что полученные образцы были случайными и не имеют статистики о статистических значениях S на основании этих выборок. При обоснованности проверяемой гипотезы Н0 статистика подлежит некоторому распределению S, G (S Н_0). Схема тестирования гипотез выглядит следующим образом. Объем определения статистики делится на два подмножества, одно из которых представляет собой критическую область, и в случае справедливости вряд ли попадет Н_0. Вычисленные из выборки Х_1,Х_2... Когда значение S* статистики Х_n достигает критической области, проверяемая гипотеза Н_0 отклоняется (отклоняется).