
- •Предисловие
- •I. Элементы теории вероятностей
- •1.1. Случайные величины. Вероятность случайного события
- •1.2. Закон распределения дискретной случайной величины
- •1.3. Интегральная функция распределения
- •1.4. Дифференциальная функция распределения
- •1.5. Равномерное распределение непрерывной случайной величины
- •1.6. Числовые характеристики случайных величин
- •1.7. Нормальный закон распределения вероятностей непрерывной случайной величины
- •II. Элементы математической статистики
- •1. Предмет и задачи математической статистики
- •2. Вариационные ряды распределения
- •Яйценоскость кур-несушек
- •Интервальный ряд распределения яйценоскости
- •3. Средние величины
- •3.1. Средняя арифметическая
- •Удой коровы
- •3.2. Мода и медиана
- •Приплод норок
- •4. Показатели вариации
- •Поголовье бычков, поступивших на мясокомбинат
- •5. Показатели распределения
- •6.Точность и надежность оценки. Доверительные интервалы
- •7.1. Статистические гипотезы. Нулевая и альтернативная гипотезы
- •7.2. Ошибки первого и второго рода
- •7.3. Статистический критерий проверки нулевой гипотезы. Наблюдаемое значение критерия
- •7.4. Критерий 2 как критерий согласия
- •7.5. Критерии достоверности выборочных показателей
- •Конверсия корма на 1 кг прироста живой массы высокопродуктивных бройлеров при разных системах содержания
- •8. Дисперсионный анализ
- •Однофакторный дисперсионный анализ.
- •Показатели, выводимые с помощью надстройки Анализ данных
- •9. Элементы корреляционного анализа
- •9.1. Статистическая зависимость случайных величин. Уравнения регрессии.
- •9.2. Корреляционная зависимость. Коэффициент корреляции.
- •9.3. Надежность зависимости.
- •Решение с помощью функции линейн
- •Название показателей, выводимых с помощью функции линейн
- •Название показателей, выводимых с помощью надстройки Анализ данных
- •III. Задание к расчетно-графической работе по математической статистике на тему «Статистический анализ вариационных рядов распределения (на примере настрига шерсти овец и длины волоса шерсти)»
- •План работы
- •Образец оформления
- •Интервальные ряды распределения. Графическое представлен данных
- •Графическое представление данных
- •II. Статистические оценки параметров распределения. Точечные оценки
- •III. Интервальные оценки. Доверительные интервалы. Ошибки выборочной средней.
- •IV. Статистические гипотезы. Проверка гипотезы о соответствии рядов распределения настрига и длины волоса шерсти нормальному закону распределения
- •VI. Корреляционный анализ. Регрессия. Уравнение линии регрессии.
5. Показатели распределения
Коэффициент асимметрии для выборки рассчитывается по формуле:
где As – коэффициент асимметрии;
– момент
третьего порядка;
–
выборочное
среднее квадратическое отклонение;
n – число вариант.
Показатель эксцесса для выборки рассчитывается по формуле:
или
,
где
–
эксцесс;
– момент
четвертого порядка.
Пример. Имеются выборочные данные о сервис-периоде по 25 коровам (табл. 7).
Т а б л и ц 7
Сервис-период коров
№ п/п |
Сервис-период, дн. |
Квадрат сервис-периода |
Нормированное отклонение от средней |
|
в третьей степени |
в четвертой степени |
|||
х |
х2 |
|
|
|
1 |
77 |
5929 |
-1,4272 |
1,6069 |
2 |
86 |
7396 |
-0,0302 |
0,0094 |
3 |
99 |
9801 |
0,6477 |
0,5605 |
4 |
68 |
4624 |
-7,3064 |
14,1777 |
5 |
83 |
6889 |
-0,1980 |
0,1154 |
6 |
83 |
6889 |
-0,1980 |
0,1154 |
7 |
98 |
9604 |
0,4650 |
0,3602 |
8 |
83 |
6889 |
-0,1980 |
0,1154 |
9 |
89 |
7921 |
-0,0001 |
0,0000 |
10 |
82 |
6724 |
-0,3053 |
0,2056 |
11 |
77 |
5929 |
-1,4272 |
1,6069 |
12 |
91 |
8281 |
0,0028 |
0,0004 |
13 |
83 |
6889 |
-0,1980 |
0,1154 |
14 |
85 |
7225 |
-0,0649 |
0,0261 |
15 |
92 |
8464 |
0,0124 |
0,0029 |
16 |
106 |
11236 |
3,3668 |
5,0460 |
17 |
106 |
11236 |
3,3668 |
5,0460 |
18 |
88 |
7744 |
-0,0022 |
0,0003 |
19 |
83 |
6889 |
-0,1980 |
0,1154 |
20 |
109 |
11881 |
5,5480 |
9,8216 |
21 |
86 |
7396 |
-0,0302 |
0,0094 |
22 |
107 |
11449 |
4,0143 |
6,3798 |
23 |
80 |
6400 |
-0,6237 |
0,5328 |
24 |
87 |
7569 |
-0,0108 |
0,0024 |
25 |
108 |
11664 |
4,7399 |
7,9620 |
Итого |
|
|
|
|
Требуется рассчитать основные статистические показатели распределения, характеризующие данную выборочную совокупность.
Средняя продолжительность сервис-периода коров:
дн.
Выборочная дисперсия сервис-периода коров:
.
Выборочное среднее квадратическое отклонение сервис-периода коров:
дн.
Асимметрия сервис-периода коров:
.
Эксцесс сервис-периода коров:
.
Полученные значения асимметрии и эксцесса показывают, что данное распределение имеет правостороннюю асимметрию и более высокую вариацию, чем при нормальном распределении.
Технология решения задачи в табличном процессоре Microsoft Excel следующая.
1. Введите исходные данные в соответствии с рис. 39.
Р и с39
2. Рассчитайте средний сервис-период коров.
2.1. Выделите ячейку С28.
2.2. Щелкните левой кнопкой мыши на панели инструментов на кнопке <Вставка функции> или выполните команду Вставка, fx Функция, щелкнув поочередно левой кнопкой мыши.
2.3. В диалоговом окне Мастер функций - шаг 1 из 2 с помощью левой кнопки мыши установите: Категория <Статистические>, Выберете функцию <СРЗНАЧ> (рис. 40).
Р и с. 40
2.4. Щелкните левой кнопкой мыши на кнопке <ОК>.
2.5. На вкладке СРЗНАЧ установите параметры в соответствии с рис. 41.
Р и с. 41
2.6. Щелкните левой кнопкой мыши на кнопке <ОК>.
3. Рассчитайте выборочную дисперсию. Для этого используйте статистическую функцию ДИСПА.
4. Рассчитайте выборочное среднее квадратическое отклонение. Для этого используйте статистическую функцию СТАНДОКЛОНА.
5. Рассчитайте асимметрию. Для этого используйте статистическую функцию СКОС.
6. Рассчитайте эксцесс. Для этого используйте статистическую функцию ЭКСЦЕСС.
Результаты решения выводятся на экран дисплея в следующем виде (рис. 42).
Р и с. 42