Обработка данных

1. Понятие измерения данных. 

2. Шкалы: номинативная, порядковая, равных интервалов, равных отношений. Свойства шкал.

3. Понятие выборки. Повторные и бесповторные выборки. Связные и несвязные выборки. Требования к выборке. 

4. Построение дискретного вариационного ряда. Вычисление среднего значения (математического ожидания),  дисперсии, среднего квадратического отклонения, моды, медианы. 

5. Полигон. Гистограмма.

6. Кумулятивный вариационный ряд.

7. Понятие вероятности.

8. Понятие статистического критерия.

9. Параметрические и непараметрические критерии обработки экспериментальных данных.

10. Статистические гипотезы. Нулевая и альтернативная гипотезы. 

11. Критические значения критерия. 

12. Эмпирическое значение критерия.

13. Понятие уровня значимости. 

14. Мощность критерия.

15. Интерпретация значений коэффициента корреляции. 

16. Ранжирование. 

17. Статистические критерии, их назначение, гипотезы: G-критерий знаков, φ* – угловое преобразование Фишера, Q – критерий Розенбаума, U – критерий Манна–Уитни, Т – критерий Уилкоксона.

18. Ось значимости, зоны значимости, незначимости, неопределенности.