.

Оценивание параметров и проверка гипотез о нормальном распределении (WinWord, Excel)

Язык: русский
Формат: реферат
Тип документа: Word Doc
0 566
Скачать документ

ЗАДАНИЕ № 23

Продолжительность горения электролампочек (ч) следующая:

750 750 756 769 757 767 760 743 745 759

750 750 739 751 746 758 750 758 753 747

751 762 748 750 752 763 739 744 764 755

751 750 733 752 750 763 749 754 745 747

762 751 738 766 757 769 739 746 750 753

738 735 760 738 747 752 747 750 746 748

742 742 758 751 752 762 740 753 758 754

737 743 748 747 754 754 750 753 754 760

740 756 741 752 747 749 745 757 755 764

756 764 751 759 754 745 752 755 765 762

По выборочным данным, представленным в заданиях №1-30, требуется:

1* Построить интервальный вариационный ряд распределения;

Построение интервального вариационного ряда распределения

Max: 769

Min: 733

R=769-733=36

H= R / 1+3,32 lg n=36/(1+3,32lg100)=4,712

A1= x min – h/2=730,644

B1=A1+h; B2=A2+h

2* Вычислить выборочные характеристики по вариационному ряду:

среднюю арифметическую (x ср.), центральные моменты (мю к, к=1,4),
дисперсию (S^2), среднее квадратическое отклонение (S), коэффициенты
асимметрии (Ас) и эксцесса (Ек), медиану (Ме), моду (Мо), коэффициент
вариации(Vs);

Вычисление выборочных характеристик распределения

(i=(xi- xср)

xср =( xi mi/( mi

xср = 751,7539

Вспомогательная таблица ко второму пункту расчетов

Выборочный центральный момент К-го порядка равен

M k = ( xi – x)^k mi/ mi

В нашем примере:

Центр момент 1 0,00

Центр момент 2 63,94

Центр момент 3 -2,85

Центр момент 4 12123,03

Выборочная дисперсия S^2 равна центральному моменту второго порядка:

В нашем примере:

S^2= 63,94

Ввыборочное среднее квадратическое отклонение:

В нашем примере:

S= 7,996

Выборочные коэффициенты асимметрии Ас и эксцесса Fk по формулам

Ac = m3/ S^3;

В нашем примере:

Ас =-0,00557

Ek = m4/ S^4 -3;

В нашем примере:

Ek = -0,03442

Медиана Ме – значение признака x (e), приходящееся на середину
ранжированного ряда наблюдений ( n = 2l -1). При четном числе
наблюдений( n= 2l) медианой Ме является средняя арифметическая двух
значений, расположенных в середине ранжированного ряда: Me=(
x(e) + x( e+1) /2

Если исходить из интервального ряда, то медиану следует вычислять по
ормуле

Me= a me +h * ( n/2 – mh( me-1) / m me

где mе- означает номер медианного интервала, ( mе -1) – интервала,
редшествующего медианому.

В нашем примере:

Me=751,646

Мода Мо для совокупности наблюдений равна тому значению признака ,
которому соответствует наибольшая частота.

Для одномодального интервального ряда вычисление моды можно производить
по формуле

Mo= a mo + h * ( m mo- m(mo-1))/2 m mo- m( mo-1) – m( mo+1)

где мо означает номер модального интервала ( интервала с наибольшей
частотой), мо-1, мо+1- номера предшествующего модальному и следующего за
ним интервалов.

В нашем примере:

Mo = 751,49476

Так как Хср, Mo Me почти не отличаются друг от друга, есть основания
предполагать теоретическое распределение нормальным.

Коэффициент вариации Vs = S/ x * 100 %= 3.06%

В нашем примере:

Vs= 1,06%

3* Построить гистограмму, полигон и кумуляту.

3.Графическое изображение вариационных рядов

Для визуального подбора теоретического распределения, а также выявления
положения среднего значения (x ср.) и характера рассеивания (S^2 и S)
вариационные ряды изображают графически.

Полигон и кумулята применяются для изображения как дискретных, так и
интервальных рядов, гистограмма – для изображения только интервальных
рядов. Для построения этих графиков запишем вариационные ряды
распределения (интервальный и дискретный) относительных частот
(частостей)

Wi=mi/n, накопленных относительных частот Whi и найдем отношение Wi/h,
заполнив таблицу 1.4.

Интервалы xi Wi Whi Wi/h

Ai-bi

1 2 3
4 5

4,97-5,08 5,03 0,02 0.02
0,18

5,08-5,19 5,14 0,03 0,05
0,27

5,19-5,30 5,25 0.12 0,17
1,09

5,30-5,41 5,36 0,19 0,36
1,73

5,41-5,52 5,47 0,29 0,65
2,64

5,52-5,63 5,58 0,18 0,83
1,64

5,63-5,74 5,69 0,13 0,96
1,18

5,74-5,85 5,80 0,04 1,00
0,36

– 1,00 –

Для построения гистограммы относительных частот (частостей) на оси
абсцисс откладываем частичные интервалы, на каждом из которых строим
прямоугольник, площадь которого равна относительной частоте Wi данного

i-го интервала. Тогда высота элементарного прямоугольника должна быть
равна Wi/h,. Следовательно, позади под гистограммой равна сумме всех
относительных частот, т.е. единице.

Из гистограммы можно получить полигон того же распределения. Если
середины верхних оснований прямоугольников соединить отрезками прямой.

4* Сделать вывод о форме ряда распределения по виду гистограммы и
полигона, а также по значениям коэффициентов Ас и Ек.

4 Анализ графиков и выводы

Гистограмма и полигон являются аппроксимациями кривой плотности
(дифференциальной функции) теоретического распределения (генеральной
совокупности). Поэтому по их виду можно судить о гипотическом законе
распределения.

Для построения кумуляты дискретного ряда по оси абсцисс откладывают
значения признака xi, а по оси ординат – накопленные относительные
частоты Whi. Для интервального ряда по оси абсцисс откладывают интервалы
.

С кумулятой сопоставляется график интегральной функции распределения
F(x).

В нашем примере коэффициенты асимметрии и эксцесса не намного отличаются
от нуля. Коэффициент асимметрии оказался отрицательным (Ас=-0,005), что
свидетельствует о небольшой левосторонней асимметрии данного
распределения. Эксцесс оказался также отрицательным (Ек= -0,034). Это
говорит о том, что кривая, изображающая ряд распределения, по сравнению
с нормальной, имеет несколько более плоскую вершину. Гистограмма и
полигон напоминают кривую нормального распределения (рис.1.1 и 1.2.).
Все это дает возможность выдвинуть гипотезу о том, что распределение
продолжительности горения электролампочек является нормальным.

Приечание: Кумулята, гистронрамма и полигон находятся в приложениях к
работе.

5* Рассчитать плотность и интегральную функцию теоретического
нормального распределения и построить эти кривые на графиках гистограммы
и кумуляты соответственно.

4. Расчет теоретической нормальной кривой распределения

Приведем один из способов расчета теоретического нормального
распределения по двум найденным выборочным характеристикам x и S
эмпирического ряда.

При расчете теоретических частот m^тi за оценку математического ожидания
(мю) и среднего квадратического отклонения G нормального закона
распределения принимают значения соответствующих выборочных
характеристик x ср. и S, т.е. (мю)=Xср.= 751,7539; G=S=7,99.

Теоретические частоты находят по формуле: M^i=npi,

где n – объем; Pi – величина попадания значения нормально
распределенной случайной величины в i-й интервал.

Вероятность Pi определяется по формуле

Pi=P(aif^2кр. , то выдвинутая гипотеза о нормальном
законе распределения отвергается с вероятностью ошибки альфа.

Для нашего примера f^2набл.=1,599, альфа=0,05, V=5-3=2 (число
интервалов после объединения стало равным 5) и f^2кр. (0,05; 2) =6,000

Так как f^2набл.

Нашли опечатку? Выделите и нажмите CTRL+Enter

Похожие документы
Обсуждение

Ответить

Курсовые, Дипломы, Рефераты на заказ в кратчайшие сроки
Заказать реферат!
UkrReferat.com. Всі права захищені. 2000-2020