Лекции.Орг


Поиск:




Категории:

Астрономия
Биология
География
Другие языки
Интернет
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Механика
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Транспорт
Физика
Философия
Финансы
Химия
Экология
Экономика
Электроника

 

 

 

 


Экспериментальные данные и вероятности событий




 

В конце темы рассмотрим связь между вероятностями случайных событий и экспериментальными статистическими данными. А сделаем это на примере бросания монеты. Будем последовательно, через запятую писать О или Р в зависимости от того, выпал «орел» или «решка». После п бросаний при неизменных условиях этого испытания, у нас в результате получится какая-то случайная последовательность. Например, такая:

О, О, Р, О, Р, Р, О, Р, Р, Р, О, О, Р, О, Р, О, О, Р, Р, О, О, Р...

Иными словами, имеется выборка, в которой две варианты О и Р. Для каждого числа п бросаний монеты можно сосчитать частоту каждой из этих вариант. Сделаем соответствующие расчеты для указанной последовательности.

п                            
Частота Р    
Частота О    

Из таблицы видно, что на 6-м, 8-м, 12-м и 14-м местах частоты обоих вариант равны 0,5. В остальных случаях частоты отличаются от 0,5, но не сильно. На 7-м месте они равны 0,429 и 0,571, а на 13-м месте – 0,538 и 0,462. И с ростом числа бросаний обе частоты все ближе и ближе будут подходить к 0,5. Практическое проведение большого числа экспериментов показывает, что частота выпадения орла при достаточно большом числе бросаний практически неотличима от 0,5. Как уже упоминалось в конце предыдущей темы при п = 24000 эта частота у К. Пирсона получилась равной 0,5005. Итак, при каждом конкретном числе бросаний монеты частота или, как ее называют, эмпирическая частота выпадения герба принимает какое-то конкретное значение. Оно может меняться с изменением числа бросаний. Только вот изменения эти практически незаметны. При достаточно большом числе бросаний частота приближается к некоторому постоянному числу. В данном случае к 0,5. Мы сталкиваемся с замечательным законом природы – статистической устойчивостью.

Определение. При большом числе независимых повторений одного и того же опыта в неизменных условиях частота появления определенного случайного события практически совпадает с некоторым постоянным числом. Это явление называют статистической устойчивостью, а такое число называют статистической вероятностью этого события.

Такая устойчивость имеет место не только при бросании монеты, но и при вытаскивании карт, выпадении определенного числа очков на игральных кубиках, рождении мальчиков, времени восхода солнца и, вообще, для большинства случайных событий. Явление статистической устойчивости соединяет реально проводимые испытания с теоретическими моделями этих испытаний. Приведем несколько примеров, связанных с литературой.

Статистические исследования над большим количеством литературных текстов показали, что частоты появления той или иной буквы (или пробела между словами) стремятся при увеличении объема текста к некоторым определенным константам. Таблицы, в которых собраны буквы того или иного языка и соответствующие константы, называют частотными таблицами языка. Приведем таблицу для букв русского алфавита и пробелов (частоты приведены в процентах).

Буква А Б В Г Д Е Ж З И Й К Л М Н О П
Частота 6,2 1,4 3,8 1.1 2,5 7,2 0,7 1,6 6,2 1,0 2,8 3,5 2,6 5,3 9,0 2,3
Буква Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Ы Ь Э Ю Я
Частота 4,0 4,5 5,3 2,1 0,2 0,9 0,4 0,4 0,6 0,3 1,6 1,4 0,3 0,6 1,8  

Это значит, что из 1000 случайно выбранных в тексте букв или пробелов буква «ф» будет, в среднем, встречаться два раза, буква «о» – девяносто раз, пробел – 175 раз и т. д.

Более того, выясняется, что у каждого автора есть своя частотная таблица использования букв, слов, специфических литературных оборотов и т. п. По этой частотной таблице можно определить автора примерно так же точно, как и по отпечаткам пальцев.

Приведем два примера из нашей недавней истории. До сегодняшнего дня не утихают споры об авторстве «Тихого Дона». Довольно многие считают, что в 23 года М. А. Шолохов такую глубокую и поистине великую книгу написать просто не мог. Выдвигались разные аргументы и разные кандидаты в авторы. Особенно жаркими были споры в момент присуждения М. А. Шолохову Нобелевской премии в области литературы (1965 г.). Статистический анализ романа и сличение его с текстами, в авторстве М. А. Шолохова которых не было сомнений, подтвердил все же гипотезу о М. А. Шолохове, как об истинном авторе «Тихого Дона».

Вторая история носит более политический характер. В середине 60-х годов в одной из стран Западной Европы были опубликованы «очерняющие прогрессивный характер социалистической системы» литературные произведения. Автором был А. Терц и, вне всякого сомнения, это был псевдоним. В соответствующих органах был проведен сравнительный анализ опубликованных «вредительских» текстов и результаты были сличены с произведениями ряда возможных кандидатов в авторы. Ответ оказался однозначным: настоящим автором был литературовед Андрей Донатович Синявский. Он, в общем-то, не отпирался и на суде в 1967 году («Процесс Синявского и Даниэля») получил 5 лет тюрьмы и 7 лет ссылки. Вот такая вот теория вероятностей и математическая статистика.

 

Контрольные вопросы

 

1 Что такое математическая статистика? Чем она занимается?

2 Какие величины называют случайными? Когда случайную величину называют дискретной, а когда – непрерывной?

3 Что такое закон распределения дискретной случайной величины? Как он может быть задан?

4 Как задаются непрерывные случайные величины?

5 Что называется генеральной совокупностью, выборкой, вариантой, вариационным рядом?

6 Что такое частота варианты, мода, медиана, размах выборки?

7 Дайте определение математического ожидания случайной величины. Как найти математическое ожидание? Перечислите его свойства.

8 Дайте определение дисперсии случайной величины. Как она находится? Перечислите свойства дисперсии.

9 Что называется статистической устойчивостью и статистической вероятностью случайного события?

 

Тема 7: Элементы математического моделирования

Модель – это представление объекта, системы или идеи в некоторой форме, отличной от самой целостности.

Р. Шеннон

 

Под моделью (от лат. modulus – мера, образец, норма) понимают такой материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе познания (изучения) замещает объект-оригинал, сохраняя некоторые важные для данного исследования типичные черты. Процесс построения и использования модели называется моделированием.

 





Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2016-10-30; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 578 | Нарушение авторских прав


Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

Есть только один способ избежать критики: ничего не делайте, ничего не говорите и будьте никем. © Аристотель
==> читать все изречения...

2217 - | 2173 -


© 2015-2024 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.009 с.