Центральная предельная теорема

DMAgIC 755 views 8 slides Apr 06, 2015
Slide 1
Slide 1 of 8
Slide 1
1
Slide 2
2
Slide 3
3
Slide 4
4
Slide 5
5
Slide 6
6
Slide 7
7
Slide 8
8

About This Presentation

Центральная предельная теорема (Central Limit Theorem) – это класс теорем, которые утверждают, что сумма большого количества независимых случайных величин имеет распределе...


Slide Content

Центральная
предельная теорема
Central Limit Theorem

SixSigmaOnline.ru 2015

© Six Sigma Online . ru
Центральная предельная
теорема
What Что это?
Центральная предельная теорема (Central Limit
Theorem) – это класс теорем, которые утверждают,
что сумма большого количества независимых
случайных величин имеет распределение, близкое к
нормальному. When Когда используют?
Why Зачем это нужно?
Who Кто использует?
Where Где применяют?
How Как это работает?
2
Формулировка теоремы может
показаться сложной. Однако нет
необходимости ее зубрить. Ведь
в практике шести сигм вы будете
сталкиваться только с выводами,
но не с самой теоремой.

© Six Sigma Online . ru
Центральная предельная
теорема
What Что это?
Один из выводов из ЦПТ гласит, что стандартное
отклонение средних значений подгрупп всегда
меньше, чем стандартное отклонение единичных
наблюдений:
??????
средних<??????
единичных значений

Причем, ??????
средних не только меньше, но и находится в
определенной зависимости от ??????
единичных значений.

Эту зависимость можно выразить формулой:

??????
средних=
??????
единичных значений
??????


Указанная зависимость используется во всех
формулах при переходе от параметров популяции к
статистикам выборки.
When Когда используют?
Why Зачем это нужно?
Who Кто использует?
Where Где применяют?
How Как это работает?
3

© Six Sigma Online . ru
Центральная предельная
теорема
What Что это?
Частный вывод, описанный на предыдущем слайде,
позволяет:
заменить в формулах параметры популяции
статистиками выборки – вы можете проводить
анализ, основываясь на выборочных
наблюдениях;
“сузить” распределение, заменив выборочные
наблюдения статистиками подгрупп, что позволяет
повысить точность анализа.

Кроме того, вы можете трансформировать любое
распределение в нормальное, просто сгруппировав
единичные наблюдения в подгруппы и оперируя
статистиками подгрупп:
средним арифметическим подгруппы вместо
единичных наблюдений;
стандартным отклонением средних значений
подгрупп вместо стандартного отклонения
единичных наблюдений.
When Когда используют?
Why Зачем это нужно?
Who Кто использует?
Where Где применяют?
How Как это работает?
4

© Six Sigma Online . ru
Центральная предельная
теорема
What Что это?
В большинство статистических методов анализа,
которые применяют практики шести сигм, уже
заложено следствие из центральной предельной
теоремы.

К примеру, контрольные карты Xbar-R и Xbar-S
считаются достаточно робастными по отношению к
закону распределения, так как оперируют
статистиками подгрупп, а не величинами единичных
наблюдений.

Многие тесты гипотез и планы экспериментов
используют статистики подгрупп вместо единичных
наблюдений, дабы повысить точность анализа и
вероятность выявить влияние фактора на систему.
When Когда используют?
Why Зачем это нужно?
Who Кто использует?
Where Где применяют?
How Как это работает?
5

© Six Sigma Online . ru
Центральная предельная
теорема
What Что это?
В проектах шести сигм центральная предельная
теорема чаще всего применяется на этапах:

Measure (Измерение);
трансформация данных, анализ
распределения популяции, основанный на
выборочных наблюдениях.

Analyze (Анализ);
тесты гипотез.

Improve (Совершенствование);
планирование экспериментов.

Control (Контроль)
контрольные карты.
When Когда используют?
Why Зачем это нужно?
Who Кто использует?
Where Где применяют?
How Как это работает?
6

© Six Sigma Online . ru
Центральная предельная
теорема
What Что это?
Для иллюстрации одного из выводов теоремы
проведите следующий эксперимент в Minitab:
1.Выберите Calc \ Random Data \ Uniform.
2.Сгенерируйте 1000 значений с параметрами по
умолчанию и постройте гистограмму.
3.Затем сгруппируйте все значения по 10 и
рассчитайте средние значения подгрупп.
4.Постройте вторую гистограмму и сравните
результаты:







5.Распределение на второй гистограмме близко к
нормальному.
When Когда используют?
Why Зачем это нужно?
Who Кто использует?
Where Где применяют?
How Как это работает?
7 Гистограмма индивидуальных значений Гистограмма средних подгрупп

Обязательно посетите
SixSigmaOnline.ru