7.3 Контрольная работа №7

Добавил:

Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Уфимский Государственный Нефтяной Технический Университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

Контр. по матем. задания .docx

Скачиваний:

109

Добавлен:

17.03.2015

Размер:

3.15 Mб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 3132 / 3532 33 34 35 > Следующая >>>

7.3 Контрольная работа №7
Задание 1
Даны следующие дискретные распределения: а) проданной мужской обуви по размеру ( таблица 1); б) ткачей фабрики по числу обслуживаемых ими станков ( таблица 2). Для каждого из их этих распределений: вычислить среднюю арифметическую дисперсию, среднее квадратическое отклонение; найти эмпирическую функцию распределения.

1.1. таблица 1

Размер обуви	Число пар
33	3
39	9
40	26
41	31
42	37
33	11

Итого 117

1.2. Таблица 2

Число станков	Число ткачей
2	2
4	64
6	154
8	128
10	78
12	20

Итого 446
Даны следующие непрерывные распределения: а) рабочих по времени, затраченному на обработку одной детали ( таблица 3); б) нитей пряжи по крепости ( таблица 4). Для каждого из этих распределений: вычислить среднюю арифметическую, дисперсию и среднее квадратическое отклонение; найти эмпирическую функцию распределения.

1.3 Таблица 3

Время на обработку одной детали, мин	Число рабочих	Время на обработку одной детали, мин	Число рабочих
4.0-4.5	4	6.5-7	96
4.5-5	14	7.0-7.5	66
5.0-5.5	55	7.5-8.0	11
5.5-6.0	92	8.0-8.5	2
6.0-6.5	160

Итого 500

1.4 Таблица 4

Крепость нити, г	Число нитей	Крепость нити, г	Число нитей, г
200-250	45	350-400	40
250-300	110	400-450	5
300-350	50

Итого 250
1.5. Распределение квартир жилого дома по суточному потреблению эл. Энергии ( по дням недели) приведено в таблице 5. Вычислить групповые и общие средние и дисперсии этого распределения, затем проверить результаты, применив правила сложения средних арифметических и дисперсий.

Потребление эл. Энергии, кВт*ч	Количество квартир
Потребление эл. Энергии, кВт*ч	Пн.	Вт.	Ср.	Чт.	Пт.	Сб.	Вс.	Итого
0,75-1,25	1	1	-	-	2	2	-	6
1,25-1,75	7	3	6	6	2	3	3	30
1,75-2,25	19	13	21	20	21	13	6	113
2,25-2,75	31	47	28	35	26	28	26	221
2,75-3,25	35	33	35	35	46	33	28	245
3,25-3,75	23	24	29	23	26	28	36	189
3,75-4,25	18	18	12	16	14	22	26	126
4,25-4,75	8	6	10	9	7	14	6	70
4,75-5,25	3	4	6	3	4	4	7	31
5,25-5,75	5	-	2	2	1	3	1	14
5,75-6,25	-	-	1	1	-	-	1	3
6,25-6,75	-	1	-	-	1	-	-	2
Итого	150	150	150	150	150	150	150	1050

1.6 В результате выборки получены числа -5,1,-3,-2,0,0,3,-3,-2,0,1,2,0,0. Постройте график эмпирической функции распределения и гистограмму; вычислите среднюю арифметическую и дисперсию.
1.7 Для выборки: 2,-1,2,-1,-4,5,2,2,-1,5 постройте эмпирическую функцию распределения и гистограмму; вычислить среднюю арифметическую, дисперсию.
1.8 В цехе работаю четыре станка, причем вероятность остановки в течении часа для каждого из них равна 0,8. Построить полигон распределения вероятности числа станков, остановившихся в течение данного часа.
1.9 Через каждый час измерялось напряжение тока в электросети. При этом получены следующие значения:

Таблица6

227	219	215	230	232	223	220	222	218	219
222	221	227	226	226	209	211	215	218	220
216	220	220	221	225	224	212	217	219	220

Постройте эмпирическую функцию распределения, гистограмму; вычислите среднюю арифметическую и дисперсию. 1.10 На приемных экзаменах выборка среди абитуриентов дала следующие выбранные ими баллы:

Таблица 7

20	19	22	24	21	18	23	17	27	16	15	23	21	24	21
18	23	21	119	20	24	21	20	18	17	22	20	16	22	18
20	17	21	17	19	20	20	21	18	22	23	21	25	22	20
19	21	24	23	21	19	22	21	19	20	23	22	25	21	21

Постройте эмпирическую функцию распределения, гистограмму; вычислите среднюю арифметическую и дисперсию.
В задачах 1.11-1.20 даны статические ряды. Вычислите те же задания, что и в задаче 1.10

1.11 Таблица 8

Границы интервалов	85-105	105-125	125-145	145-165	165-185	185-205	205-225
Частота	2	6	14	20	18	4	2

1.12 Таблица 9

Границы интервалов	60-64	64-68	68-72	72-76	76-80	80-84
частота	1	2	14	20	10	3

1.13 Таблица 10

Границы интервалов	5-7	7-9	9-11	11-13	13-15	15-17
Частота	8	14	40	26	6	4

1.14 Таблица 11

Границы интервалов	10-14	14-18	18-22	22-26	26-30	30-34
Частота	1	5	10	20	18	3

1.15 Таблица 12

Границы интервалов	2-4	4-6	6-8	8-10	10-12	12-14
Частота	10	20	10	8	4	1

1.16 Таблица 13

Границы интервалов	60-65	65-70	70-75	75-80	80-85	85
Частота	2	4	6	8	10	12

1.17 Таблица 14

Границы интервалов	12-16	16-20	20-24	24-28	28-32	32-36
Частота	5	7	9	11	13	15

1.18 Таблица 15

Границы интервалов	100-110	110-120	120-130	130-140	140-150	150-160
Частота	10	20	30	40	50	60

1.19 Таблица 16

Границы интервалов	200-220	220-240	240-260	260-280	280-320	320-340
Частота	21	25	29	33	39	43

1.20 Таблица 17

Границы интервалов	73-75	75-77	77-79	79-81	81-83	83-85
Частота	1	3	5	7	9	11

Задание 2
2.1 Для изучения мощности тракторных парков было обследовано 250 парков из 2500, отобранных по схеме собственно- случайной выборки. Их распределение по мощности тракторных парков дано в таблице 18:
Таблица 18

Мощности, Тыс.л.с	0,6- 0,1	1,0- 1,4	1,4-1	1,8- 2,2	2,2-	2,6-3,0	3,0-3,4	Итого
Число парков	3	22	42	86	2,6	28	7	250

Найти границы, в которых с вероятностью 0,9876 заключена средняя мощность тракторного парка для всей совокупности парков, если выборка: а) повторная; б) бесповторная
2.2. Испытывалась чувствительность второго канала 100 телевизоров из партии 2000шт., изготовленных одним заводом. Получены следующие данные:

Таблица 19

Чувствительность канала МТВ	475-525	525-275	575-625	625-675	675-725	Итого
Число телевизоров	9	20	45	21	5	100

Определить вероятность того, что средняя чувствительность второго канала во всей партии телевизоров отличается от полученной средней чувствительности телевизоров в выборке не более чем на 10 МТВ по абсолютной величине. Задачу решить для повторной и бесповторной выборок.
2.3 Чтобы установить содержание золы на очень большой партии каменного угля, было взято 500 проб. Результаты анализа приведены в таблице 20:

Таблица 20

Содержание Золы, %	5-7	7-9	9-11	11-13	13-15	15-17	17-19	19-21	Итого
Число проб	33	71	107	119	92	50	21	7	500

2.4 В детском спорткомплексе занимаются 2000 школьников. Для определения их среднего возраста случайным бесповторным отбором взята информация у 100 детей. Результаты выборки показаны в таблице 21:

Таблица 21

Возраст, Лет	6-8	8-10	10-12	12-14	14-16	16-18	Итого
Кол-во Опрош.	7	12	19	40	15	7	100

Найти: а) границы, в которых с вероятностью 0,97 заключен средний возраст школьников, посещающих этот спорткомплекс; б) вероятность того, что доля школьников, старше 12 лет, среди всех посетителей отличаются от выборочной доли таких школьников не более чем на 0,12 ( по абсолютной величине).
2.5 Для определения средней мощности моторов по схеме бесповторного случайного отбора было обследовано 100 моторов из 1000, имеющихся на заводе, результаты которого приведены в таблице 22:

Таблица 22

Мощность моторов, кВТ	3,7-3,8	3,8-3,9	3,9-4,0	4,0-4,1	4,1-4,2	4,2-4,3	Итого
Кол-во моторов	10	18	22	24	20	6	100

Найти: а) вероятность того, что средняя мощность всех моторов отличается от средней выборочной не более чем на 0,01 по абсолютной величине; б) границы, в которых с вероятностью 0,8064 заключена средняя мощность моторов во всей партии.
2.6 Из партии, содержащей 4000 деталей, было отобрано по схеме собственно случайной бесповторной выборки 400 деталей. Распределение этих деталей по длине дано в таблице 23:

Таблица 23

Длина, мм	3,2-3,3	3,3-3,4	3,4-3,5	3,5-3,6	3,6-3,7	Итого
Число деталей	8	32	216	120	24	400

Требуется найти: а) границы, в которых с вероятностью 0,9973 заключена средняя длина деталей во всей партии; б) вероятность того, что доля деталей во всей партии, длина которых составляет от 3,4 до 3,6 мм, отличается от доли таких деталей в выборке не более чем на 0,01 по абсолютной величине.

2.7 Данные о продолжительности 150 телефонных разговоров, отобранных по схеме собственно случайной повторной выборки, представлены в таблице 24:

Продол- жительность разговора ,мин	1,5-2,5	2,5-3,5	3,5-4,5	4,5-5,5	5,5-6,5	6,5-7,5	7,5-8,5	8,5-9,5	9,5-10,5	Итого
Число разговоров	8	10	12	19	36	17	17	14	11	150

Таблица 24
Необходимо: а) найти границы, в которых с вероятностью 0,9973 заключена средняя продолжительность телефонного разговора в генеральной совокупности; б) найти вероятность того, что доля телефонных разговоров, продолжительность которых превышает 8,5 мин. По данным выборки, отличается от доли таких разговоров в генеральной совокупности не более чем на 0,05 по абсолютной величине.
2.8 Для анализа выполнения плана реализации услуг в 5000 предприятиях бытового обслуживания в регионе было проверено по схеме случайной бесповторной выборки 200 предприятий. Результаты проверки даны в таблице 25:

Таблица 25

Выполнение плана ,%	90-93	93-96	96-99	99-102	102-105	105-108	Итого
Число предприятий	3	20	71	70	28	8	200

Найти: а) вероятность того, что средний процент выполнения плана всеми предприятиями отличается от среднего выборочного не более чем на 0,5% по абсолютной величине; б) границы доли предприятий, которые выполнили план не более чем на 99% с вероятностью 0,9973.
2.9 Для определения средней стоимости пошива одной вещи в ателье из 10000 заказов по схеме собственно случайной бесповторной выборки было отобрано 500 квитанций, распределение суммы заказа на которых дано в таблице 26:

Таблица 26

Стоимость заказа , руб	0-100	100-200	200-300	300-400	400-500	500-600	Более 600	Итого
Число квитанций	5	28	96	160	138	60	13	500

Найти: а) границы, в которых с вероятностью 0,899 заключена средняя стоимость заказа во всей партии; б) вероятность того, что доля всех заказов стоимостью от 200 до 500 руб. отличается от доли их в выборке не более чем на 0,05 ( по абсолютной величине).
2.10 По схеме собственной случайной бесповторной выборки было отобрано 100 студенток из 1500 и получены следующие данные о их росте:

Таблица 27

Рост, см	154-158	158-162	162-166	166-167	170-174	174-178	Итого
Число студенток	10	14	26	28	12	10	100

Найти: а) граница, в которых с вероятность 0,95 заключен средний рост студенток во всей совокупности; б) вероятность того, что доля студенток, рост которых не менее 170 см во всей совокупности, отличается от выборочной доли таких студенток не более чем на 0,05.
2.11 В художественной школе занимаются 2000 школьников. Для определения их среднего возраста случайным бесповторным отбором взята информация у 80 детей. Результаты выборки показаны в таблице 28:

Таблица 28

Возраст, Лет	6-8	8-10	10-12	12-14	14-16	16-18	Итого
Кол-во Опрош.	15	10	20	25	15	15	80

Найти: а) границы, в которых с вероятностью 0,97 заключен средний возраст школьников, посещающих этот спорткомплекс; б) вероятность того, что доля школьников, старше 12 лет, среди всех посетителей отличаются от выборочной доли таких школьников не более чем на 0,12 ( по абсолютной величине).
2.12 Испытывалась чувствительность первого канала 100 телевизоров из партии 2500шт., изготовленных одним заводом. Получены следующие данные:

Таблица 29

Чувствительность канала МТВ	475-525	525-275	575-625	625-675	675-725	Итого
Число телевизоров	9	20	35	21	5	90

Определить вероятность того, что средняя чувствительность первого канала во всей партии телевизоров отличается от полученной средней чувствительности телевизоров в выборке не более чем на 10 МТВ по абсолютной величине. Задачу решить для повторной и бесповторной выборок.
2.13 По схеме собственной случайной бесповторной выборки было отобрано 100 девочек из 1500 и получены следующие данные о их росте:

Таблица 30

Рост, см	160-163	163-166	166-169	169-172	172-175	175-178	Итого
Число студенток	10	14	26	28	12	10	100

Найти: а) граница, в которых с вероятность 0,95 заключен средний рост студенток во всей совокупности; б) вероятность того, что доля студенток, рост которых не менее 172 см во всей совокупности, отличается от выборочной доли таких студенток не более чем на 0,05.
2.14 Для определения средней мощности компьютера по схеме бесповторного случайного отбора было обследовано 100 моторов из 1000, имеющихся на заводе, результаты которого приведены в таблице 31:

Таблица 31

Мощность компьютеров, кВТ	3,7-3,8	3,8-3,9	3,9-4,0	4,0-4,1	4,1-4,2	4,2-4,3	Итого
Кол-во моторов	10	18	22	24	20	6	100

Найти: а) вероятность того, что средняя мощность всех моторов отличается от средней выборочной не более чем на 0,01 по абсолютной величине; б) границы, в которых с вероятностью 0,8064 заключена средняя мощность компьютеров во всей партии.
2.15 Из партии, содержащей 4000 линеек, было отобрано по схеме собственно случайной бесповторной выборки 400 линеек. Распределение этих деталей по длине дано в таблице 32:

Таблица 32

Длина, мм	3,2-3,3	3,3-3,4	3,4-3,5	3,5-3,6	3,6-3,7	Итого
Число линеек	8	32	216	120	24	400

Требуется найти: а) границы, в которых с вероятностью 0,9973 заключена средняя длина линеек во всей партии; б) вероятность того, что доля линеек во всей партии, длина которых составляет от 3,4 до 3,6 мм, отличается от доли таких линеек в выборке не более чем на 0,01 по абсолютной величине.
2.16 Чтобы установить содержание соли в очень большом количестве воды, было взято 500 проб. Результаты анализа приведены в таблице 33:
Таблица 33

Содержание соли, %	5-7	7-9	9-11	11-13	13-15	15-17	17-19	19-21	Итого
Число проб	33	71	107	119	92	50	21	7	500

2.17 Чтобы установить содержание витамина в очень большой партии продуктов, было взято
500 проб. Результаты анализа приведены в таблице 34:
Таблица 34

Содержание Витамина В, %	5-7	7-9	9-11	11-13	13-15	15-17	17-19	19-21	Итого
Число проб	33	71	107	119	92	50	21	7	500

2.18. По схеме собственной случайной бесповторной выборки было отобрано 100 детей из 1500 и получены следующие данные о их росте:

Таблица 35

Рост, см	110-115	115-120	120-125	125-130	130-135	135-140	Итого
Число Детей	10	14	26	28	12	10	100

Найти: а) граница, в которых с вероятность 0,95 заключен средний рост студенток во всей совокупности; б) вероятность того, что доля детей, рост которых не менее 135 см во всей совокупности, отличается от выборочной доли таких студенток не более чем на 0,05.
2.19. По схеме собственной случайной бесповторной выборки было отобрано 100 людей из 1500 и получены следующие данные о их возрасте:

Таблица 36

Возраст, лет	35-45	45-55	55-65	65-75	75-85	85-95	Итого
Число людей	28	12	26	14	10	10	100

Найти: а) граница, в которых с вероятность 0,95 заключен средний возраст людей во всей совокупности; б) вероятность того, что доля людей , возраст которых не менее 65 лет во всей совокупности, отличается от выборочной доли таких студенток не более чем на 0,05.
2.20 Таблица 37

Мощности, Тыс.л.с	0,6- 0,1	1,0- 1,4	1,4-1	1,8- 2,2	2,2-	2,6-3,0	3,0-3,4	Итого
Число парков	3	22	42	86	2,6	28	7	250

Для изучения мощности машинных парков было обследовано 250 парков из 2500, отобранных по схеме собственно- случайной выборки. Их распределение по мощности машинных парков дано в таблице 37:
Найти границы, в которых с вероятностью 0,9876 заключена средняя мощность машинного парка для всей совокупности парков, если выборка: а) повторная; б) бесповторная
Задание 3
3.1 Используя χ² – критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи № 2 при уровне значимости α=0,05, проверить гипотезу о том , что случайная Х – мощность тракторного парка – распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
3.2 Используя χ² – критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи № 2 при уровне значимости α=0,05, проверить гипотезу о том , что случайная Х –средняя чувствительность второго канала - распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
3.3 Используя χ² – критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи № 2 при уровне значимости α=0,05, проверить гипотезу о том , что случайная Х – процент вольности каменного угля - распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
3.4. Используя χ² – критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи № 2 при уровне значимости α=0,05, проверить гипотезу о том , что случайная Х – возраст детей в спорткомплексе- распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
3.5 Используя χ² – критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи № 2 при уровне значимости α=0,05, проверить гипотезу о том , что случайная Х –средняя мощность мотора- распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
3.6 Используя χ² – критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи № 2 при уровне значимости α=0,05, проверить гипотезу о том , что случайная Х – длина детали - распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
3.7. Используя χ² – критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи № 2 при уровне значимости α=0,05, проверить гипотезу о том , что случайная Х – продолжительность телефонного разговора - распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
3.8 Используя χ² – критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи № 2 при уровне значимости α=0,05, проверить гипотезу о том , что случайная Х – процент выполняемого плана - распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
3.9. Используя χ² – критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи № 2 при уровне значимости α=0,05, проверить гипотезу о том , что случайная Х – стоимость заказа в ателье- распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
3.10 Используя χ² – критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи № 2 при уровне значимости α=0,05, проверить гипотезу о том , что случайная Х –рост студентки - распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
3.11 Используя χ² – критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи № 2 при уровне значимости α=0,05, проверить гипотезу о том , что случайная Х – возраст детей в художественной школе - распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
3.12 Используя χ² – критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи № 2 при уровне значимости α=0,05, проверить гипотезу о том , что случайная Х –средняя чувствительность первого канала - распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
3.13 Используя χ² – критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи № 2 при уровне значимости α=0,05, проверить гипотезу о том , что случайная Х – рост девочек- распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
3.14 Используя χ² – критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи № 2 при уровне значимости α=0,05, проверить гипотезу о том , что случайная Х –средняя мощность компьютера- распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
3.15 Используя χ² – критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи № 2 при уровне значимости α=0,05, проверить гипотезу о том , что случайная Х –длина линейки - распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
3.16 Используя χ² – критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи № 2 при уровне значимости α=0,05, проверить гипотезу о том , что случайная Х –содержание соли - распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
3.17 Используя χ² – критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи № 2 при уровне значимости α=0,05, проверить гипотезу о том , что случайная Х – содержание витамина В- распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
3.18 Используя χ² – критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи № 2 при уровне значимости α=0,05, проверить гипотезу о том , что случайная Х – рост детей - распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
3.19 Используя χ² – критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи № 2 при уровне значимости α=0,05, проверить гипотезу о том , что случайная Х –возраст людей - распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
3.20 Используя χ² – критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи № 2 при уровне значимости α=0,05, проверить гипотезу о том , что случайная Х –мощность машинного парка - распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
Задание 4
Предполагая , что во всех случаях между переменными х и у существует линейная корреляционная зависимость , требуется: а) вычислить коэффициенты регрессии; б) вычислить коэффициенты корреляции и решить вопрос о тесноте связи между рассматриваемыми переменными величинами; в) составить уравнения прямых регрессии.
Получены следующие распределения:
4.1Прямоугольные плитки по длине х (см) и по массе у (кг)

Таблица 38

	6	8	10	12	14	Итого
30	2	17	9	3	-	31
35	-	10	17	9	-	36
402	-	3	24	16	13	56
45	-	-	6	24	12	42
50	-	-	2	11	22	35
Итого	2	30	58	63	47	200

4.2 Заводы по основным фондам х и по годовой продукции у ( млн.руб.)

Таблица 39

х/у	20	30	40	50	60	Итого
15	7	5	-	-	-	12
25	20	23	-	-	-	43
35	-	30	47	2	-	79
45	-	10	11	20	6	47
55	-	-	9	7	3	19
Итого	27	68	67	29	9	200

4.3 Растения по массе каждого из них х и по массе семян у (г)

Таблица 40

х/у	15	20	25	30	35	Итого
40	5	7	-	-	-	12
50	-	4	16	23	-	43
60	-	8	20	32	27	87
70	-	-	11	29	2	42
80	-	-	-	9	7	16
Итого	5	19	47	93	36	200

4.4 Предприятие по объему продуктов х и по ее себестоимости ( руб.)

Таблица 41

х/у	2	2,5	3	3,5	4	Итого
1000	-	-	-	2	3	5
2000	-	-	3	6	2	11
3000	-	4	6	3	-	13
4000	1	6	4	1	-	12
5000	6	3	-	-	-	9
Итого	7	13	13	12	5	50

4.5 Пробы руды по содержанию окиси железа х и закиси железа у (%)

Таблица 42

х/у	3	9	15	21	27	33	Итого
25	-	-	-	1	-	1	2
35	-	-	1	5	4	5	15
45	-	-	2	18	10	2	32
55	-	6	14	2	2	-	24
65	-	6	3	-	-	-	9
75	4	8	-	-	-	-	12
85	6	-	-	-	-	-	6
Итого	10	20	20	26	26	8	100

4.6 Однотипные предприятия по основным фондам х ( млн. руб.) и себестоимости единицы продукции у ( руб.) Таблица 43

х/у	1,25	1,5	1,75	2	2,25	Итого
8	-	-	1	2	3	6
13	-	-	1	4	3	8
18	-	4	7	1	-	12
23	2	7	5	-	-	14
28	6	4	-	-	-	10
Итого	8	15	14	7	6	50

4.7 Таблица 44

х/у	30-50	50-70	70-90	90-110	110-130	130-150	150-170
50-70	5	0	0	0	0	0	0
70-90	2	3	4	0	0	0	0
90-110	0	1	7	6	0	0	0
110-130	0	0	1	8	4	0	0
130-150	0	0	1	1	5	2	0
150-170	0	0	0	0	0	5	0
170-190	0	0	0	0	0	0	21
190-210	0	0	0	0	0	0	21

4.8 Таблица 45

х/у	7,0-7,2	7,2-7,4	7,4-7,6	7,6-7,8	7,8-8,0
2,15-2,45	5	4	0	0	0
2,45-2,75	0	12	8	1	0
2,75-3,05	0	0	5	5	0
,05-3,35	0	0	4	7	0
3,35-3,65	0	0	0	12	1
3,65-3,95	0	0	0	0	1

4.9 Таблица 46

х/у	40-50	50-60	60-70	70-80
10-11	2	11	3	2
11-12	1	19	2	4
12-13	3	6	27	6
13-14	21	3	3	8

4.10 Таблица 47

у/х	5-15	15-25	25-35	35-45	45-55	55-65
10-20	5	7	0	0	0	0
20-30	0	20	23	0	0	0
30-40	0	0	30	47	2	0
40-50	0	0	10	11	20	6
50-60	0	0	0	9	7	3

4.11 Таблица 48

у/х	5	10	15	20	25	30	35	40	n_y
100	2	1	-	-	-	-	-	-	3
120	3	4	3	-	-	-	-	-	10
14	-	-	5	10	8	-	-	-	23
160	-	-	-	1	-	6	1	1	9
180	-	-	-	-	-	-	4	1	5
n_x	5	5	8	11	8	6	5	2	n=50

4.12 таблица 49

у/х	18	23	28	33	38	43	48	n_y
125	-	1	-	-	-	-	-	1
15	1	2	5	-	-	-	-	8
175	-	3	2	12	-	-	-	17
200	-	-	1	8	7	-	-	16
225	-	-	-	-	3	3	-	6
250	-	-	-	-	-	1	1	2
n_x	1	6	8	20	10	4	1	n=50

4.13 Таблица 50

у/х	5	10	15	20	25	30	35	n_y
100	-	-	-	-	-	6	1	78
120	-	-	-	-	-	4	2	6
140	-	-	8	10	5	-	-	23
160	3	4	3	-	-	-	-	10
180	2	1	-	1	-	-	-	4
n_x	5	5	11	11	5	10	3	n=50

4.14 Таблица 51

у/х	16-24	24-32	32-40	40-48	48-56	n_y
15-30	0	0	0	0	2	2
30-45	0	0	4	8	4	16
15-60	1	7	12	6	0	26
60-75	4	7	2	0	0	13
75-90	1	2	0	0	0	3
n_x	6	16	18	14	6	60

4.15 Таблица 52

Стоимость Основных фондов, тыс.руб.	Среднесуточная переработка сырья, тыс.руб.					Итого
Стоимость Основных фондов, тыс.руб.	3-5	5-7	7-9	9-11
300-400	2				2
400-500	5	2			7
500-600	2	4	6		12
600-700		2	3	5	10
700-800			2	2	4
Итого	9	8	11	7	35

4.16 Таблица 53

у/х	5	10	15	20	25	30	35	n_y
150	-	-	-	-	-	6	1	78
170	-	-	-	-	-	4	2	6
190	-	-	8	10	5	-	-	23
210	3	4	3	-	-	-	-	10
230	2	1	-	1	-	-	-	4
n_x	5	5	11	11	5	10	3	n=50

4.17 Таблица 54

у/х	5	10	15	20	25	30	35	n_y
00	-	-	-	-	-	6	1	78
20	-	-	-	-	-	4	2	6
40	-	-	8	10	5	-	-	23
0	3	4	3	-	-	-	-	10
80	2	1	-	1	-	-	-	4
n_x	5	5	11	11	5	10	3	n=50

4.18 Таблица 55

Стоимость Основных фондов, тыс.руб.	Среднесуточная переработка сырья, тыс.руб.					Итого
Стоимость Основных фондов, тыс.руб.	3-5	5-7	7-9	9-11
500-600	2				2
600-700	5	2			7
700-800	2	4	6		12
800-900		2	3	5	10
900-1000			2	2	4
Итого	9	8	11	7	35

4.19 Таблица 56

х/у	45-55	55-65	65-75	75-85
20-21	2	11	3	2
21-22	1	19	2	4
22-23	3	6	27	6
23-24	21	3	3	8

4.20 Таблица 57

х/у	30-50	50-70	70-90	90-110
30-31	3	11	3	2
31-32	1	29	2	4
32-33	3	6	27	16
33-34	2	3	5	8

7.4 Контрольная работа №8
Математическая статистика
Задача 1.
Даны следующие дискретные распределения: а) проданной мужской обуви по размеру (табл.12); б) ткачей фабрики по числу
обслуживаемых ими станков (табл.13). для каждого их этих распределений: вычислить среднюю арифметическую дисперсию, среднее квадратическое отклонение; найти эмпирическую функцию распределения.

1.1 Таблица 12

Размер обуви	Число пар
33 39 40 41 42 33	3 9 26 31 37 11

Итого 117
1.2. Таблица 13

Число станков	Число ткачей
2 4 6 8 10 12	2 64 154 128 78 20

Итого 446
Даны следующие непрерывные распределения: а) рабочих по времени, затраченному на обработку одной детали (табл.14); б) нитей пряжи по крепости (табл.15). для каждого из этих распределений: вычислить среднюю арифметическую, дисперсию и среднее квадратическое отклонение; найти эмпирическую функцию распределения.

1.3. Таблица 14.

Время на обработку одной детали, мин	Число рабочих	Время на обработку одной детали, мин	Число рабочих
4.0-4.5 4.5-5 5.0-5.5 5.5-6.0 6.0-6.5	4 14 55 92 160	6.5-7 7.0-7.5 7.5-8.0 8.0-8.5	96 66 11 2

Итого 500

1.4. Таблица 15

Крепость нити, г	Число нитей	Крепость нити, г	Число нитей
200-250 250-300 300-350	45 110 50	350-400 400-450	40 5

Итого 250
1.5. Распределение квартир жилого дома по суточному потреблению эл. энергии (по дням недели) приведено в таль. 16. Вычислить групповые и общие средние и дисперсии этого распределения, затем проверить результаты, применив правила сложения средних арифметических и дисперсий.

Таблица 16.

ПотреблениеэлэнергиикВтч	Количество квартир
ПотреблениеэлэнергиикВтч	Пн.	Вт.	Ср.	Чт.	Пт.	Сб.	Вс.	Итого
0,75-1,25 1,25-1,75 1,75-2,25 2,25-2,75 2,75-3,25 3,25-3,75 3,75-4,25 4,25-4,75 4,75-5,25 5,25-5,75 5,75-6,25 6,25-6,75	1 7 19 31 35 23 18 8 3 5 - -	1 3 13 47 33 24 18 6 4 - - 1	- 6 21 28 35 29 12 10 6 2 1 -	- 6 20 35 35 23 16 9 3 2 1 -	2 2 21 26 46 26 14 7 4 1 - 1	2 3 13 28 33 28 22 14 4 3 - -	- 3 6 26 28 36 26 6 7 1 1 -	6 30 113 221 245 189 126 70 31 14 3 2
итого	150	150	150	150	150	150	150	1050

1.6. В результате выборки получены числа – 5, 1, -3, -2, 0, 0, 3, -3, -2, 0, 1, 2, 0, 0. постройте график эмпирической функции распределения и гистограмму; вычислите среднюю арифметическую и дисперсию.
1.7. Для выборки: 2, -1, 2, -1, -4, 5, 2, 2, -1, 5 постройте эмририческую функцию распределения и гистрограмму; вычислить среднюю арифметическую, дисперсию.
1.8. В цехе работают четыре станка, причем вероятность остановки в течении часа для каждого их них равна 0,8. Построить полигон распределения вероятности числа станков, остановившихся в течении данного часа.
1.9. Через каждый час измерялось напряжение тока в электросети.
При этом получены следующие значения:

Таблица 17

	227		219		215		230		232		223		220		222		218		219
222		221		227		226		226		209		211		215		218		220
216		220		220		221		225		224		212		217		219		220

Постройте эмпирическую Функцию распределения, гистограмму; вычислите среднюю арифметическую и дисперсию.
1.10 На приемных экзаменах выборка среди абитуриентов дала следующие выбранные ими баллы:

Таблица 18.

20	19	22	24	21	18	23	17	27	16	15	23	21	24	21
18	23	21	119	20	24	21	20	18	17	22	20	16	22	18
20	17	21	17	19	20	20	21	18	22	23	21	25	22	20
19	21	24	23	21	19	22	21	19	20	23	22	25	21	21

Постройте эмпирическую функцию распределения, гистограмму; вычислите среднюю арифметическую и дисперсию.
В задачах 1.11-1.15 даны статистические ряды. Выполните те же задания, что и в задаче 1.10.
1.11.Таблица 19.

Гра ницы интерв.	85-105	105-125	125-145	145-165	165-185	185-205	205-225
Частота	2	6	14	20	18	4	2

1.12. Таблица 20.

Границы интерв.	60-64	64-68	68-72	72-76	76-80	80-84
Частота	1	2	14	20	10	3

1.13. Таблица 21.

Границы интерв.	5-7	7-9	9-11	11-13	13-15	15-17
Частота	8	14	40	26	6	4

1.14.Таблица 22.

Границы интерв.	10-14	14-18	18-22	22-26	26-30	30-34
Частота	1	5	10	20	18	3

1.15.Таблица 23.

Границы интерв.	2-4	4-6	6-8	8-10	10-12	12-14
Частота	10	20	10	8	4	1

Задача 2.
Случайная величина распределена по нормальному закону с параметром «» (сигма). Сделана выборка объема n. Найти с надежностьюдоверительный интервал для неизвестного параметра а, если:
случайная величина распределена по нормальному закону с параметром «». Найдите минимальный объем выброски n, чтобы с надежностью «» и точностью «» выполнялась равенство Х=а, если:
2.12 Из нормально распределенной генеральной совокупности сделана выборка:

Таблица 24.

-1,90	1,37	-0,89	-0,13	0,15	-1,79	-0,96	1,55	0,40	0,69
-0,90	0,15	0,90	,082	1,53	-0,34	0,98	-1,38	1,48	-0,65
1,10	0,30	-0,13	-1,90	-0,32	-0,42	0,77	0,08	0.17	0,87

Найдите с надежностью 0,9 доверительный интервал для математического ожидания, считая дисперсию равной единице.
С надежностью «» найдите доверительный интервал для математического ожидания нормально распределенной генеральной совокупности с неизвестной дисперсией по выборке объема «n», если:
Задача 3.
3.1 Для изучения мощности тракторных парков было обследовано 250 парков из 2500, отобранных по схеме собственно-случайной выборки. Их распределение по мощности тракторных парков дано в таблице 25:

Таблица 25.

Мощности, тыс.л.с	0,6-0,1	1,0-1,4	1,4-1	1,8-2,2	2,2-2,6	2,6-3,0	3,0-3,4	итого
Число парков	3	22	42	86	61	28	7	250

Найти границы, в которых с вероятностью 0,9876 заключена средняя мощность тракторного парка для всей совокупности парков, если выборка: а) повторная; б) бесповторная.
3.2. Испытывалась чувствительность второго канала 100 телевизоров из партии 2000 шт., изготовленных одним заводом. Получены следующие данные:

Таблица 26.

Чувствительность канала МТВ	475-525	525-575	575-625	625-675	675-725	итого
Число телевизоров	9	20	45	21	5	100

Определить вероятность того, что средняя чувствительность второго канала во всей партии телевизоров отличается от полученной средней чувствительности телевизоров в выборке не более чем на 10 МВТ по абсолютной величине. Задачу решить для повторной и бесповторной выборок.
3.3. Чтобы установить содержание золы на очень большой партии каменного угля, было взято 500 проб. Результаты анализа приведены в таблице 27:

Содержание золы,%	5-7	7-9	9-11	11-13	13-15	15-17	17-19	19-21	итого
Число проб	33	71	107	119	92	50	21	7	500

Таблица 27.
3.4. В детском спорткомплексе занимаются 2000 школьников. Для определения их среднего возраста случайным бесповторным отбором взята информация у 100 детей. Результаты выборки показаны в таблице 28:

Таблица 28.

Возраст, лет	6-8	8-10	10-12	12-14	14-16	16-18	итого
Колич опрош.	7	12	19	40	15	7	100

Найти: а) границы, в которых с вероятностью 0,97 заключен средний возраст школьников, посещающих этот спорткомплекс; б) вероятность того, что доля школьников, старше 12 лет, среди всех посетителей отличается от выборочной доли таких школьников не более чем на 0,12 (по абсолютной величине).
3,5. Для определения средней мощности моторов по схеме бесповторного случайного отбора было обследовано 100 моторов из 1000, имеющихся на заводе, результаты которого приведены в таблице 29:

Таблица 29.

Мощность моторов, кВт	3,7-3,8	3,8-3,9	3,9-4,0	4,0-4,1	4,1-4,2	4,2-4,3	итого
Колич. моторов	10	18	22	24	20	6	100

Найти: а) вероятность того, что средняя мощность всех моторов отличается от средней выборочной не более чем на 0,01 по абсолютной величине; б) границы, в которых с вероятностью 0,8064 заключена средняя мощность моторов во всей партии.
3,6. Из партии, содержащей 4000 деталей, было отобрано по схеме собственно случайной бесповторной выборки 400 деталей. Распределение этих деталей по длине дано в таблице 30:

Таблица 30.

Длина, мм	3,2-3,3	3,3-3,4	3,4-3,5	3,5-3,6	3,6-3,7	итого
Число деталей	8	32	216	120	24	400

Требуется найти: а) границы, в которых с вероятностью 0,9973 заключена средняя длина деталей во всей партии; б) вероятность того, что доля деталей во всей партии, длина которых составляет от 3,4 до 3,6 мм, отличается от доли таких деталей в выборке не более чем на 0,01 по абсолютной величине.
3.7. Данные о продолжительности 150 телефонных разговоров, отобранных по схеме собственно случайной повторной выборки, представлены в таблице 31:

Таблица 31.

Продолжительность разговора, мин	1,5-2,5	2,5-3,5	3,5-4,5	4,5-5,5	5,5-6,5	6,5-7,5	7,5-8,5	8,609,5	9,5-10,5	итого
Число разговоров	8	10	12	19	36	23	17	14	11	150

Необходимо: 1) найти границы, в которых с вероятностью 0.9973 заключена средняя продолжительность телефонного разговора в генеральной совокупности; 2) найти вероятность того, что доля телефонных разговоров, продолжительность которых превышает 8,5 мин. По данным выборки, отличается от доли таких разговоров в генеральной совокупности не более чем на 0,05 по абсолютной величине.
3.8. Для анализа выполнения плана реализации услун в 5000 предприятиях бытового обслуживания в регионе было проверено по схеме случайной бесповторной выборки 200 предприятий. Результаты прверки даны в таблице 32:

Таблица 32.

Выполнение плана, %	90-93	93-96	96-99	99-102	102-105	105-108	итого
Число предприятий	3	20	71	70	28	8	200

Найти: а)вероятность того, что средний процент выполнения плана всеми предприятиями отличается от среднего выборочного не более чем на 0,5% по абсолютной величине; б) границы доли предприятий, которые выполнили план не более чем на 99% с вероятностью 0,9973.
3.9. Для определения средней стоимости пошива одной вещи в ателье из 10000 заказов по схеме собственно случайной бесповторной выборки было отобрано 500 квитанций, распределение суммы заказа на которых дано в таблице 33:

Таблица 33.

Стоимость заказа, руб.	0-100	100-200	200-300	300-400	400-500	500-600	Более 600	итого
Число квитанций	5	28	96	160	138	60	13	500

Найти: а) границы, в которых с вероятностью 0,899 заключена средняя стоимость заказа во всей партии; б) вероятность того, что доля всех заказов стоимостью от 200 до 500 руб. отличается от доли их в выборке не более чем на 0,05 (по абсолютной величине).
3.10. По схеме собственно случайной беспаовторной выборки было отобрано 100 студенток из 1500 и получены следующие данные о их росте:

Таблица 34.

Рост, см	154-158	158-162	162-166	166-167	170-174	174-178	мтого
Число студенток	10	14	26	28	12	10	100

Найти: 1) границы, в которых с вероятностью 0,95 заключен средний рост студенток во всей совокупности; 2) вероятность того, что доля студенток, рост которых не менее 170 см во всей совокупности, отличается от выборочной доли таких студенток не более чем на 0,05.
3.11 Из партии в 1 млн. шт. мелкокалиберных патронов путем случайного отбора взято для определения дальнобойности боя 1000шт.
Результаты испытаний представлены в таблице

Таблица 35

Дальность боя, м	25	30	35	40	45	50	Итого
Число патронов. шт	120	180	280	170	140	110	1000

С вероятностью 0,954 определите среднюю дальность боя по выборке. Ошибку выборки и возможные пределы средней дальности бля для всей партии патронов.
3.12 В процессе подготовки выборочного обследования качества импортируемых изделий была проведена пробная проверка 8 ящиков для сбора данных о вариации их веса.

Таблица 36.

№ ящика	1	2	3	4	5	6	7	8
Средний вес коробки, г	540	520	550	500	510	530	560	520

Сколько ящиков с кондитерскими изделиями необходимо отобрать для проверки качества в порядке бесповторного отбора, чтобы с вероятностью 0,997 ошибка выборки не превышала 20 г. Если генеральная совокупность включает 1000 равных по величине серий?
3.13 В порядке механической выборки обследован возраст 100 студентов вуза из обшего числа 2000 человек. Результаты обработки материалов наблюдения приведены в таблице:

Таблица 37.

Возраст, лет	17	18	19	20	21	22	23
Число студентов	11	13	18	23	17	10	8

Установите: а) средний возраст студентов вуза по выборке;
б) велечину ошибки при определении возраста студентов на основе выборки; в) вероятные пределы колебания возраста для всех студентов про вероятности 0,997.
3.14 Качество партии молочных продуктов, состоящей из 5000 пакетов. Упакованных в ящики по 20 пакетов, проверялось с помощью 2%-ной серийной бесповторной выборки.

Таблица 38.

Показатели	1	2	3	4	5
Средний срок хранения , дней	3	2,5	3,5	2	4
Удельный вес продуктов со сроком хранения не менее 3 дней	0,88	0,76	0,92	0,70	0,98

С вероятностью 0,997 определите: а) пределы среднего срока хранения молочных продуктов во всей партии; б) пределы доли молочных продуктов со сроком хранения не менее 3 дней.
3.15 При обследовании семейных бюджетов населения города была организована 10%-ная типическая пропорциональная выборка.

Таблица 39.

Группы населения по семейному положению	Объем выборки	Доля расходов на оплату жилья %
Одинокие	35	9
Семейные	115	6

С вероятностью 0,683 установите границы доли расходов на оплату жилья населением города.
Задача 4.
4.1. Используя - критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи №3 при уровне значимостипроверить гипотезу о том, что случайная Х – мощность тракторного парка – распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
4.2. Используя - критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи №3 при значимостипроверить гипотезу о том, что случайная Х – средняя чувствительность второго канала - распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
4.3. Используя - критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи №3 при уровне значимостипроверить гипотезу о том, что случайная Х – процент вольности каменного угля – распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую
4.4. Используя - критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи №3 при уровне значимостипроверить гипотезу о том, что случайная Х – возраст детей в спорткомплексе – распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
4.5. Используя - критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи №3 при уровне значимостипроверить гипотезу о том, что случайная Х (средняя мощность мотора) распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую).
4.6. Используя - критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи №3 при уровне значимостипроверить гипотезу о том, что случайная Х – длина детали – распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
4.7. Используя - критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи №3 при уровне значимостипроверить гипотезу о том, что случайная Х – продолжительность телефонного разговора мощность тракторного парка – распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
4.8. Используя - критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи №3 при уровне значимостипроверить гипотезу о том, что случайная Х – процент выполняемого плана – распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
4.9. Используя - критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи №3 при уровне значимостипроверить гипотезу о том, что случайная Х – стоимость заказа в ателье – распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
4.10. Используя - критерий Пирсона на основе выборочных данных задачи №3 при уровне значимостипроверить гипотезу о том, что случайная Х – рост студентки – распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.

4.11 Используя критерии Пирсона, при уровне значимости 0,05 проверить согласуется ли гипотеза о нормальном распределении генеральной совокупности Х с эмпирическим распределением выборки объем n=200

X	5	7	9	11	13	15	17	19	21
N	15	26	25	30	26	21	24	20	13

4.12 Используя метод Пирсона, при уровне значимости 0,05 проверять согласуется ли гипотеза о нормальном распределении генеральной совокупности Х с эмпирическим распределением выборки объем n=200

X	0,3	0,5	0,7	0,9	1,1	1,3	1,5	1,7	1,9	2,1	2,3
N	6	9	26	25	30	26	21	24	20	8	5

4.13 Используя метод Пирсона, при уровне значимости 0,05 проверять согласуется ли гипотеза о нормальном распределении генеральной совокупности Х с эмпирическим распределением выборки объем n=200

X	6	8	13	15	20	16	10	7	5
N	5	9	14	16	18	16	9	6	7

4.14 Используя метод Пирсона, при уровне значимости 0,05 проверять согласуется ли гипотеза о нормальном распределении генеральной совокупности Х с эмпирическим распределением выборки объем n=200

X	5	10	20	8	7
N	6	14	18	7	5

4.15 Используя метод Пирсона, при уровне значимости 0,05 проверять согласуется ли гипотеза о нормальном распределении генеральной совокупности Х с эмпирическим распределением выборки объем n=200

X	14	18	32	70	20	36	10
N	10	24	34	80	18	22	12

Задача 5.
Предполагая, что во всех случаях между переменными х и у существует линейная корреляционная зависимость, требуется: а) вычислить коэффициенты регрессии; б) вычислить коэффициент корреляции и решить вопрос о тесноте связи между рассматриваемыми переменными величинами; в) составить уравнения прямых регрессии.
Получены следующие распределения:
5.1. Прямоугольных плиток по длине х (см) и по массе у (кг)

Таблица 40.

х/у	6	8	10	12	14	Итого
30	2	17	9	3	-	31
35	-	10	17	9	-	36
402	-	3	24	16	13	56
45	-	-	6	24	12	42
50	-	-	2	11	22	35
Итого	2	30	58	63	47	200

5.2. Заводов по основным фондам х и по годовой продукции у (млн.руб.)

Таблица 41.

х/у	20	30	40	50	60	Итого
15	7	5	-	-	-	12
25	20	23	-	-	-	43
35	-	30	47	2	-	79
45	-	10	11	20	6	47
55	-	-	9	7	3	19
Итого	27	68	67	29	9	200

5.3. Растений по массе каждого из них х и по массе семян у (г)

Таблица 42.

х/у	15	20	25	30	35	Итого
40	5	7	-	-	-	12
50	-	4	16	23	-	43
60	-	8	20	32	27	87
70	-	-	11	29	2	42
80	-	-	-	9	7	16
Итого	5	19	47	93	36	200

5.4. Предприятие по объему продукции х и по ее себестоимости . (руб.)

Таблица 43.

х/у	2	2,5	3	3,5	4	Итого
1000	-	-	-	2	3	5
2000	-	-	3	6	2	11
3000	-	4	6	3	-	13
4000	1	6	4	1	-	12
5000	6	3	-	-	-	9
Итого	7	13	13	12	5	50

5.5. Проб руды по содержанию окиси железа х и закиси железа у (%).

Таблица 44.

х/у	3	9	15	21	27	33	Итого
25	-	-	-	1	-	1	2
35	-	-	1	5	4	5	15
45	-	-	2	18	10	2	32
55	-	6	14	2	2	-	24
65	-	6	3	-	-	-	9
75	4	8	-	-	-	-	12
85	6	-	-	-	-	-	6
Итого	10	20	20	26	16	8	100

5.6. Однотипных предприятий по основным фондам х (млн.руб)и себестоимости единицы продукции у (руб.)

Таблица 45.

х/у	1,25	1,5	1,75	2	2,25	Итого
8	-	-	1	2	3	6
13	-	-	1	4	3	8
18	-	4	7	1	-	12
23	2	7	5	-	-	14
28	6	4	-	-	-	10
Итого	8	15	14	7	6	50

5.7.

Таблица 46.

у/х	30-50	50-70	70-90	90-110	110-130	130-150	150-170
50-70	5	0	0	0	0	0	0
70-90	2	3	4	0	0	0	0
90-110	0	1	7	6	0	0	0
110-130	0	0	1	8	4	0	0
130-150	0	0	1	1	5	2	0
150-170	0	0	0	0	0	5	0
170-190	0	0	0	0	0	0	21
190-210	0	0	0	0	0	0	21

5.8.

Таблица 47.

у/х	7,0-7,2	7,2-7,4	7,4-7,6	7,6-7,8	7,8-8,0
2,15-2,45	5	4	0	0	0
2,45-2,75	0	12	8	1	0
2,75-3,05	0	0	5	5	0
3,05-3,35	0	0	4	7	0
3,35-3,65	0	0	0	12	1
3,65-3,95	0	0	0	0	1

5.9.

Таблица 48.

у/х	40-50	50-60	60-70	70-80
10-11	2	11	3	2
11-12	1	19	2	4
12-13	3	6	27	6
13-14	21	3	3	8

5.10.

Таблица 49.

у/х	5-15	15-25	25-35	35-45	45-55	55-65
10-20	5	7	0	0	0	0
20-30	0	20	23	0	0	0
30-40	0	0	30	47	2	0
40-50	0	0	10	11	20	6
50-60	0	0	0	9	7	3

5.11.

Таблица 50.

У/х	5	10	15	20	25	30	35	40	n_y
100	2	1	-	-	-	-	-	-	3
120	3	4	3	-	-	-	-	-	10
140	-	-	5	10	8	-	-	-	23
160	-	-	-	1	-	6	1	1	9
180	-	-	-	-	-	-	4	1	5
n_x	5	5	8	11	8	6	5	2	n = 50

5.12.

Таблица 51.

у/х	18	23	28	33	38	43	48	n_y
125	-	1	-	-	-	-	-	1
150	1	2	5	-	-	-	-	8
175	-	3	2	12	-	-	-	17
200	-	-	1	8	7	-	-	16
225	-	-	-	-	3	3	-	6
250	-	-	-	-	-	1	1	2
n_x	1	6	8	20	10	4	1	n = 50

5.13.

Таблица 52.

у/х	5	10	15	20	25	30	35	n_y
100	-	-	-	-	-	6	1	78
120	-	-	-	-	-	4	2	6
140	-	-	8	10	5	-	-	23
160	3	4	3	-	-	-	-	10
180	2	1	-	1	-	-	-	4
n_x	5	5	11	11	5	10	3	n = 50

5.14.

Таблица 53.

у/х	16-24	24-32	32-40	40-48	48-56	n_y
15-30	0	0	0	0	2	2
30-45	0	0	4	8	4	16
45-60	1	7	12	6	0	26
60-75	4	7	2	0	0	13
75-90	1	2	0	0	0	3
n_x	6	16	18	14	6	60

5.15.

Таблица 54.

Стоимостьосновныхфондовтысруб	Среднесуточная переработка сырья, тыс.ц				ИТОГО
Стоимостьосновныхфондовтысруб	3 - 5	5 - 7	7 - 9	9 - 11	ИТОГО
300 – 400 400 – 500 500 – 600 600 – 700 700 - 800	2 5 2	2 4 2	6 3 2	5 2	2 7 12 10 4
Итого	9	8	11	7	35

5.16.

Таблица 55.

x/y	45-55	55-65	65-75	75-85	Итого
5-15	-	-	5	8	13
15-25	-	2	6	7	15
25-35	-	8	12	5	25
35-45	3	14	9	-	26
45-55	10	6	5	-	21
Итого	13	30	37	20	100

5.17.

Таблица 56.

x/y	7-9	9-11	11-13	13-15	15-17	Итого
0.4-0.8	7	-	-	-	-	7
0.8-1.2	11	5	-	-	-	16
1.2-1.6	-	19	15	5	-	39
1.6-2.0	-	3	15	6	1	25
2.0-2.4	-	-	2	4	4	10
2.4-2.8	-	-	-	-	3	3
Итого	18	27	32	15	8	100

5.18.

Таблица 57.

x/y	16-18	18-20	20-22	22-24	24-26	Итого
6,0-7,5	1	1	-	-	-	2
7,5-9,0	-	2	4	-	-	6
9,0-10,5	-	-	9	1	4	14
1,5-12,0	-	-	3	2	1	6
12,0-13,5	-	-	-	1	1	2
Итого	1	3	16	4	6	30

5.19.

Таблица 58.

x/y	5-20	20-35	35-50	50-65	65-80	80-95	95-110	Итого
100-150	3	3	4	-	-	-	-	10
150-200	8	10	2	2	-	-	-	22
200-250	4	5	10	8	5	-	-	32
250-300	-	-	14	33	6	-	-	53
300-350	-	-	-	20	15	10	-	45
350-400	-	-	-	6	10	8	2	26
400-450	-	-	-	-	-	4	8	12
Итого	15	18	30	69	36	22	10	200

5.20.

Таблица 59.

x/y	32-48	48-64	64-80	80-96	96-122	Итого
3-6	-	-	-	-	4	4
6-9	-	-	8	16	8	32
9-12	2	14	24	12	-	52
12-15	8	14	4	-	-	26
15-18	2	4	-	-	-	6
Итого	12	32	36	28	12	120

8. Учебно-методическое обеспечение дисциплины
8.1Основная литература:

Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 2005.
Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. М.: Высшая школа, 2005.
Данко П.Е., Попов А.Г., Кожевникова Т.Я. Высшая математика в упражнениях и задачах. – М., Высшая школа, 2005.
Ильин В.А. Линейная алгебра: учеб. для вузов/В.А. Ильин, Э.Г. Позняк. -5-е изд., стер.-М.: ФИЗМАТЛИТ,2001.
Сборник задач по математике для ВТУЗов. (под редакцией Ефимова А.В., Демидовича Б.П.), М.: Наука, 2003.
Пискунов Н.С. Дифференциальное и интегральное исчисления.- М,:Наука, 2008.
Шипачев В.С. Курс высшей математики. Учебник /Под редакцией акад. А.Н.Тихонова. – М.: ПБОЮЛ М.А.Захаров, 2002.

8.2 Дополнительная литература:

Письменный Д.Т. Конспект лекций по высшей математике. -М.: Рольф, 2005
Беклемишев Д.В. Курс аналитической геометрии и линейной алгебры. - М., Наука, 1998.
Бугров Я.С., Никольский СМ. Дифференциальные уравнения. Кратные интегралы. Ряды. Функции комплексного переменного. - М: Наука, 2007.
Клетеник Д.В. Сборник задач по аналитической геометрии.- М: Наука, 2002.

<<< < Предыдущая 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 3132 / 3532 33 34 35 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

#
17.03.2015308.24 Кб13Конституция БАССР 1925 года.docx
#
17.03.201514.06 Кб34консультация по 1 коллоквиуму.docx
#
20.11.20194.8 Mб15конт. задания по химии.doc
#
17.03.20154.8 Mб84конт. задания по химии.doc
#
17.03.20154.93 Mб154конт. задания по химии.doc
#
17.03.20153.15 Mб109Контр. по матем. задания .docx
#
17.03.2015186.88 Кб19Контрол задание сем 1 по ОРГ. ХИМ.заочное.doc
#
17.03.20156.98 Mб11Контрольная работа №1 2012.rtf
#
17.03.2015109.57 Кб13Контрольная работа №1.doc
#
17.03.201585.5 Кб23Контрольная работа №2.doc
#
17.03.2015159.23 Кб16Контрольная работа №3.doc

227	219	215	230	232	223	220	222	218	219
222	221	227	226	226	209	211	215	218	220
216	220	220	221	225	224	212	217	219	220

20	19	22	24	21	18	23	17	27	16	15	23	21	24	21
18	23	21	119	20	24	21	20	18	17	22	20	16	22	18
20	17	21	17	19	20	20	21	18	22	23	21	25	22	20
19	21	24	23	21	19	22	21	19	20	23	22	25	21	21

	227		219		215		230		232		223		220		222		218		219
222		221		227		226		226		209		211		215		218		220
216		220		220		221		225		224		212		217		219		220

20	19	22	24	21	18	23	17	27	16	15	23	21	24	21
18	23	21	119	20	24	21	20	18	17	22	20	16	22	18
20	17	21	17	19	20	20	21	18	22	23	21	25	22	20
19	21	24	23	21	19	22	21	19	20	23	22	25	21	21

227	219	215	230	232	223	220	222	218	219
222	221	227	226	226	209	211	215	218	220
216	220	220	221	225	224	212	217	219	220

20	19	22	24	21	18	23	17	27	16	15	23	21	24	21
18	23	21	119	20	24	21	20	18	17	22	20	16	22	18
20	17	21	17	19	20	20	21	18	22	23	21	25	22	20
19	21	24	23	21	19	22	21	19	20	23	22	25	21	21

	227		219		215		230		232		223		220		222		218		219
222		221		227		226		226		209		211		215		218		220
216		220		220		221		225		224		212		217		219		220

20	19	22	24	21	18	23	17	27	16	15	23	21	24	21
18	23	21	119	20	24	21	20	18	17	22	20	16	22	18
20	17	21	17	19	20	20	21	18	22	23	21	25	22	20
19	21	24	23	21	19	22	21	19	20	23	22	25	21	21

7.3 Контрольная работа №7

7.4 Контрольная работа №8

Математическая статистика

8. Учебно-методическое обеспечение дисциплины

227	219	215	230	232	223	220	222	218	219
222	221	227	226	226	209	211	215	218	220
216	220	220	221	225	224	212	217	219	220

20	19	22	24	21	18	23	17	27	16	15	23	21	24	21
18	23	21	119	20	24	21	20	18	17	22	20	16	22	18
20	17	21	17	19	20	20	21	18	22	23	21	25	22	20
19	21	24	23	21	19	22	21	19	20	23	22	25	21	21

	227		219		215		230		232		223		220		222		218		219
222		221		227		226		226		209		211		215		218		220
216		220		220		221		225		224		212		217		219		220

20	19	22	24	21	18	23	17	27	16	15	23	21	24	21
18	23	21	119	20	24	21	20	18	17	22	20	16	22	18
20	17	21	17	19	20	20	21	18	22	23	21	25	22	20
19	21	24	23	21	19	22	21	19	20	23	22	25	21	21