это быстро и бесплатно
Оформите заказ сейчас и получите скидку 100 руб.!
Ознакомительный фрагмент работы:
Федеральное агентство по образованию РФ
Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия (СибАДИ)
Хасянова А.Ф.
Проверил: Матвеева С.В
Дата_______________
Оценка_____________
Омск-2010
1. Введение. Исходные данные
2. Вариационный ряд
3. Интервальный вариационный ряд
4. Построение гистограммы плотности относительных частот. Выдвижение гипотезы о законе распределения генеральной совокупности Х
5. Оценки числовых характеристик и параметров выдвинутого закона
6. Теоретическая функция плотности рассматриваемого закона распределения «Построение ее на гистограмме»
7. Проверка критерия Пирсона
Вывод
Дана выборка из генеральной совокупности случайной величины Х. Данные представлены в таблице 1.
Таблица 1
| 79,02 | 79,70 | 74,68 | 20,47 | 11,70 | 44,64 | 40,75 | 8,59 | 96,42 | 6,17 |
| 91,75 | 93,29 | 77,57 | 81,25 | 76,59 | 51,84 | 6,17 | 42,79 | 80,87 | 92,81 |
| 48,04 | 14,70 | 100,64 | 69,83 | 94,56 | 70,42 | 47,93 | 47,48 | 66,79 | 42,12 |
| 20,27 | 51,36 | 62,51 | 66,86 | 87,99 | 99,29 | 5,96 | 60,38 | 62,53 | 75,50 |
| 46,55 | 83,53 | 55,65 | 59,26 | 77,05 | 101,10 | 29,93 | 102,21 | 86,11 | 45,92 |
| 90,93 | 24,30 | 9,76 | 90,25 | 36,72 | 84,96 | 20,50 | 81,99 | 56,29 | 31,75 |
| 43,61 | 68,70 | 80,47 | 100,66 | 29,98 | 48,88 | 40,37 | 67,46 | 91,46 | 59,11 |
| 90,75 | 4,64 | 36,53 | 32,39 | 6,99 | 8,41 | 30,85 | 37,30 | 64,44 | 25,60 |
| 18,00 | 84,27 | 98,88 | 36,39 | 34,64 | 49,49 | 10,53 | 50,97 | 39,40 | 3,59 |
| 100,39 | 18,57 | 9,27 | 10,89 | 65,91 | 35,62 | 75,45 | 37,86 | 89,74 | 4,57 |
Выборка содержит 100 наблюдаемых значений, поэтому выборка имеет объем n=100.
2. Построение вариационного ряда
Операция расположения значений случайной величины по не убыванию называется ранжированием. Последовательность элементов х(1) ≤ х(2) ≤…≤ х(k) называется вариационным рядом, элементы которого называют вариантами.
Проранжировав статистические данные, получаем вариационный ряд (табл. 2).
Таблица 2
| 3,59 | 9,76 | 24,30 | 36,53 | 44,64 | 51,84 | 66,68 | 77,05 | 84,96 | 93,29 |
| 4,57 | 10,53 | 25,60 | 36,72 | 45,92 | 55,65 | 66,79 | 77,75 | 86,11 | 94,56 |
| 4,64 | 10,89 | 29,93 | 37,30 | 46,55 | 56,29 | 67,46 | 79,02 | 87,99 | 96,42 |
| 5,96 | 11,70 | 29,98 | 37,86 | 47,48 | 59,11 | 68,78 | 79,70 | 89,74 | 98,88 |
| 6,17 | 14,70 | 30,85 | 39,40 | 47,93 | 59,26 | 69,83 | 80,47 | 90,25 | 99,29 |
| 6,17 | 18,00 | 31,75 | 40,37 | 48,04 | 60,38 | 70,42 | 80,87 | 90,75 | 100,39 |
| 6,99 | 18,57 | 32,39 | 40,75 | 48,88 | 62,51 | 74,68 | 81,25 | 90,93 | 100,46 |
| 8,41 | 20,27 | 34,64 | 42,12 | 49,49 | 62,53 | 75,45 | 81,99 | 91,46 | 100,66 |
| 8,59 | 20,47 | 35,62 | 42,79 | 50,97 | 64,44 | 75,50 | 83,53 | 91,75 | 101,10 |
| 9,27 | 20,50 | 36,39 | 43,61 | 51,36 | 65,71 | 76,59 | 84,27 | 92,81 | 102,21 |
3. Построение интервального вариационного ряда
Опытные данные объединяем в группы так, чтобы в каждой отдельной группе значения вариант будут одинаковы, и тогда можно определить число, показывающее, сколько раз встречается соответствующая варианта в определенной (соответствующей) группе.
Численность отдельной группы сгруппированного ряда опытных данных называется выборочной частотой соответствующей варианты x(i) и обозначается mi; при этом , где n – объем выборки.
Отношение выборочной частоты данной варианты к объему выборки называется относительной выборочной частотой и обозначается Pi*,
т.е. – число (частота) попаданий значений X в i-й разряд, n – объем выборки.
Т.к. согласно теореме Бернулли имеем, что т.е. выборочная относительная частота сходится по вероятности соответствующей вероятности, тогда из условия:
Интервальным вариационным рядом распределения называется упорядоченная совокупность частичных интервалов значений С.В. с соответствующими им частотами или относительными частотами.
Для построения интервального вариационного ряда выполняем следующие действия.
1. Находим размах выборки R = xmax – xmin. Имеем R = 102,21-3,59=98,62 .
2. Определяем длину частичного интервала ∆ – шаг разбиения по формуле Стерджеса: где n – объем выборки, К– число частичных интервалов . ,
3. ∆=10
4. Определяем начало первого частичного интервала
| Разряды | mi | = | |||
| 1 | [3.5-13.5) | 14 | 0.14 | 0.014 | 8.5 |
| 2 | [13.5-23.5) | 6 | 0.06 | 0.006 | 18.5 |
| 3 | [23.5-33.5) | 7 | 0.07 | 0.007 | 28.5 |
| 4 | [33.5-43.5) | 12 | 0.12 | 0.012 | 38.5 |
| 5 | [43.5-53.5) | 12 | 0.12 | 0.012 | 48.5 |
| 6 | [53.5-63.5) | 7 | 0.07 | 0.007 | 58.5 |
| 7 | [63.5-73.5) | 8 | 0.08 | 0.008 | 68.5 |
| 8 | [73.5-83.5) | 12 | 0.12 | 0.012 | 78.5 |
| 9 | [83.5-93.5) | 13 | 0.13 | 0.013 | 88.5 |
| 10 | [93.5-103.5) | 9 | 0.09 | 0.009 | 98.5 |
| Контроль | =100 | =1 |
Где -плотность относительной частоты
-середина частичных интервалов
4. Построение гистограммы
Гистограммой частот называют ступенчатую фигуру, состоящую из прямоугольников, основаниями которых служат частичные интервалы длины , а высоты равны отношению – плотность частоты (или – плотность частности).
По данным таблицы 4 строим гистограмму (рис. 1).
Выдвижение гипотезы о законе распределения генеральной совокупности
По данным наблюдений статистическое среднее и выборочное среднее квадратическое отклонение у* по значению почти совпадают. Учитывая данный факт, а также вид гистограммы можно предположить, что случайная величина имеет равномерное распределение.
По виду гистограммы выдвигаем гипотезу о равномерном законе распределения генеральной совокупности Х.
5. Оценка числовых характеристик и параметров закона распределения
Оценками математической статистики называют приближенные значения числовых характеристик или параметров законов распределения генеральной совокупности Х вычисленные на основе выборки.
Оценка называется точечной, если она определяется числом или точкой на числовой оси.
Оценка (как точечная, так и интервальная) является случайной величиной, так как она вычисляется на основе экспериментальных данных и является функцией выборки.
При вычислении точечных оценок для удобства берут не сами элементы выборки, а середины частичных интервалов из интервального вариационного ряда (табл. 1) и применяют формулы:
где n - объем выборки, – i-й элемент выборки
Составим таблицу для нахождения и
| i | ||
| 1 | 8.5*14=119 | |
| 2 | 18.5*6=111 | |
| 3 | 28.5*7=199.5 | |
| 4 | 38.5*12=462 | |
| 5 | 48.5*12=582 | |
| 6 | 58.5*7=409.5 | |
| 7 | 68.5*8=548 | |
| 8 | 78.5*12=942 | |
| 9 | 88.5*13=1150.5 | |
| 10 | 98.5*9=886.5 | |
6. Равномерный закон
интервальный вариационный генеральный совокупность
Выдвинута гипотеза о распределении генеральной совокупности Х по равномерному закону
найдем функцию плотности равномерного закона вычислив оценки параметров и
,
Т.к М(x)= , , D(x)=
| i | |
| 1 | |
| 2 | |
| 3 | |
| 4 | |
| 5 | |
| 6 | |
| 7 | |
| 8 | |
| 9 | |
| 10 | |
| 186 |
После того, как найдены значения функции плотности для каждого разряда, нанесем их прямо на гистограмму, получая тем самым кривую функции плотности
7 Проверка гипотезы о законе распределения генеральной совокупности по критерию Пирсона
В качестве меры расхождения между статистическим и гипотетическим (теоретическим) распределениями возьмем критерий Пирсона К = ч2.
Пирсон доказал, что значение статистического критерия не зависит от функции и от числа опытов n, а зависит от числа частичных интервалов интервального вариационного ряда. При увеличении ч2, и находится по формуле:
К = или К =
Дальнейшие вычисления, необходимые для определения расчетного значения выборочной статистики , проведем в таблице 5.
| i | / | |||||
| 1 | 0.14 | 14 | 0.1029 | 10.29 | 13.76/10.37=1.33 | |
| 2 | 0.06 | 6 | 0.1 | 10 | 16/10=1.6 | |
| 3 | 0.07 | 7 | 0.1 | 10 | 16/10=1.6 | |
| 4 | 0.12 | 12 | 0.1 | 10 | 16/10=1.6 | |
| 5 | 0.12 | 12 | 0.1 | 10 | 16/10=1.6 | |
| 6 | 0.07 | 7 | 0.1 | 10 | 16/10=1.6 | |
| 7 | 0.08 | 8 | 0.1 | 10 | 16/10=1.6 | |
| 8 | 0.12 | 12 | 0.1 | 10 | 16/10=1.6 | |
| 9 | 0.13 | 13 | 0.1 | 10 | 16/10=1.6 | |
| 10 | 0.09 | 9 | 0.1149 | 11.49 | 6.3/11.49=0.548 | |
| 01.86 |
Чтобы найти значение надо воспользоваться табличными распределениями в которых значение сл. величины находят по заданному уровню значимости и вычисленному числу степеней свободы
R- число частичных интервалов в таблице 1 но если в некоторых из интервалов значения то надо объединить расположенные рядом интервалы так, чтобы тогда число
R-это число из необъединенных интервалов
i- число неизвестных параметров
В рассматриваемом эмпирическом распределении не имеются частоты, меньшие 5. Случайная величина ч2 (мера расхождения) независимо от вида закона распределения генеральной совокупности при (n ≥ 50) имеет распределение ч2 с числом степеней свободы
1) К =
уровень значимости б =1–=0,05
,
найдем по таблице значений критическое значение для б = 0,05 и =9
Имеем =16.9. Так как то предполагаемая гипотеза о показательном законе распределения генеральной совокупности не противоречит опытным данным и принимается на уровне значимости б.
2)=,
=
3) M(x)= ,
M(x)=
4) D(x)=
D(x.1)=
5) Таким образом, критическая область для гипотезы задается неравенством ; P()= Это означает, что нулевую гипотезу можно считать правдоподобной и гипотеза Но принимается
Вывод: В ходе расчетно-графической работы мы установили, что генеральная совокупность X распределена по равномерному закону, проверив это по критерию Пирсона. Определили параметры и числовые характеристики закона и построили для них доверительные интервалы.
Сделайте индивидуальный заказ на нашем сервисе. Там эксперты помогают с учебой без посредников
Разместите задание – сайт бесплатно отправит его исполнителя, и они предложат цены.
Цены ниже, чем в агентствах и у конкурентов
Вы работаете с экспертами напрямую. Поэтому стоимость работ приятно вас удивит
Бесплатные доработки и консультации
Исполнитель внесет нужные правки в работу по вашему требованию без доплат. Корректировки в максимально короткие сроки
Гарантируем возврат
Если работа вас не устроит – мы вернем 100% суммы заказа
Техподдержка 7 дней в неделю
Наши менеджеры всегда на связи и оперативно решат любую проблему
Строгий отбор экспертов
К работе допускаются только проверенные специалисты с высшим образованием. Проверяем диплом на оценки «хорошо» и «отлично»
Работы выполняют эксперты в своём деле. Они ценят свою репутацию, поэтому результат выполненной работы гарантирован
Ежедневно эксперты готовы работать над 1000 заданиями. Контролируйте процесс написания работы в режиме онлайн
Требуется разобрать ст. 135 Налогового кодекса по составу напогового...
Решение задач, Налоговое право
Срок сдачи к 5 дек.
Школьный кабинет химии и его роль в химико-образовательном процессе
Курсовая, Методика преподавания химии
Срок сдачи к 26 дек.
Реферат по теме «общественное мнение как объект манипулятивного воздействий. интерпретация общественного мнения по п. бурдьё»
Реферат, Социология
Срок сдачи к 9 дек.
Выполнить курсовую работу. Образовательные стандарты и программы. Е-01220
Курсовая, Английский язык
Срок сдачи к 10 дек.
Изложение темы: экзистенциализм. основные идеи с. кьеркегора.
Реферат, Философия
Срок сдачи к 12 дек.
Заполните форму и узнайте цену на индивидуальную работу!