- •Введение
- •1. Статистическая обработка результатов выборочных наблюдений
- •1.1. Постановка задачи
- •1.2. Вычисление основных числовых характеристик выборочных наблюдений
- •1.3. Результаты вычисления интервальных оценок для математического ожидания и дисперсии
- •1.4. Ранжирование выборочных данных, вычисление моды и медианы
- •1.5. Параметрическая оценка функции плотности распределения
- •1.6. Проверка гипотезы о нормальном распределении случайной величины по критерию Пирсона
- •2.Статистика национального богатства
- •2.1. Понятие национального богатства. Состав элементов национального богатства.
- •2.2.Баланс активов и пассивов. Оценка национального богатства.
- •2.3. Статистика основных фондов
- •2.4. Показатели статистики оборотных средств
- •Заключение
- •Список источников
1.5. Параметрическая оценка функции плотности распределения
Исходя из гипотезы, что заданная выборка имеет нормальный закон распределения, найдём параметрическую оценку функции плотности, используя формулу для плотности распределения вероятности нормального закона
,
(1.25)
где и известны – они вычисляются по выборке.
Значения этой
функции вычисляют для середин частичных
интервалов вариационного ряда, т.е. при
.
На практике для упрощения вычислений
функции
,
где i=1,2,…,k,
пользуются таблицами
значений функции плотности стандартной
нормальной величины (Приложение В).
Для этого вычисляем
значения
для i=1,2,…,k:
(1.26)
Затем
по таблице находим значение
:
(1.27)
И
после вычисляем функцию
:
(1.28)
Ф
ункция
φ(х) принимает наибольшее значение при
x = X :
(1.29)
Если h мало и объём выборки n велик, то можно приближенно, достаточно близко определить вероятность того, что случайная величина Х
принадлежит интервалу [xi-1;xi), по формуле:
P
,
(1.30)
где
–
теоретическая вероятность.
Используем
соотношение, связывающее теоретическую
вероятность
c
теоретической частотой
:
(1.31)
Тогда теоретические частоты определяются равенствами
(1.32)
Может оказаться, что теоретические частоты являются дробными
числами, но число элементов выборки, попадающих в i-й интервал, всегда
является целым числом. Поэтому округлим дробные теоретические частоты
до целых значений с условием, чтобы сумма всех найденных теоретических частот была близка к n:
Если сумма теоретических вероятностей существенно ниже единицы, то надо построить дополнительные интервалы слева и справа от основного интервала [x0; xk). Для средних значений частичных интервалов, построенных слева и справа от интервала [x0; xk), вычислим значения теоретической плотности нормального распределения и теоретические частоты. Сумма для всех теоретических вероятностей должна быть близка к единице с точностью до нескольких знаков после запятой:
Вычислим теоретические вероятности:
Вычислим теоретические частоты:
Результаты вычислений вероятностей и соответствующих частот приведены в таблице 1.4.
В первом столбце таблицы расположены k частичных интервалов, во втором столбце расположены наблюдаемые частоты ni , в третьем столбце расположены координаты середины частичных интервалов, в четвёртом столбце расположены относительные частоты, в пятом столбце расположены значения экспериментальной функции плотности, в шестом столбце расположены значения zi , в седьмом столбце расположены значения теоретической функции плотности, вычисленные в середине частичных интервалов, в восьмом столбце расположены значения теоретических вероятностей, в девятом столбце расположены значения теоретических частот.
Таблица 1.4 - Результаты вычисления экспериментальных и теоретических вероятностей и частот
|
|
|
|
|
|
|
|
|
[29,54;32,8) |
2 |
31,17 |
0,0333 |
0,0102 |
-2,28 |
0,006 |
0,0196 |
1,176 |
[32,8;36,06) |
4 |
34,43 |
0,0667 |
0,0204 |
-1,603 |
0,023 |
0,075 |
4,5 |
[36,06; 39,32) |
9 |
37,69 |
0,15 |
0,0460 |
-0,93 |
0,056 |
0,183 |
10,98 |
[39,32; 42,58) |
17 |
40,95 |
0,2833 |
0,0869 |
-0,26 |
0,079 |
0,258 |
15,48 |
[42,58; 45,84) |
17 |
44,21 |
0,2833 |
0,0869 |
0,42 |
0,076 |
0,248 |
14,88 |
[45,84; 49,1) |
4 |
47,47 |
0,0667 |
0,0204 |
1,09 |
0,045 |
0,147 |
8,82
|
Продолжение таблицы 1.4 |
||||||||
[49,1; 52,36) |
6 |
50,73 |
0,1 |
0,0307 |
1,76 |
0,017 |
0,055 |
3,3 |
[52,36; 55,62) |
1 |
53,99 |
0,0167 |
0,0051 |
2,44 |
0,004 |
0,013 |
0,78 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
60 |
|
1 |
|
|
|
0,9986 |
59,916 |
Построим графики экспериментальной и теоретической плотности
нормального распределения (рис. 1)
|
0,0102 |
0,0204 |
0,0460 |
0,0869 |
0,0869 |
0,0204 |
0,0307 |
0,0051 |
|
0,006 |
0,023 |
0,056 |
0,079 |
0,076 |
0,045 |
0,017 |
0,004 |
Рис.1.Теоретическая и экспериментальная функции плотности вероятностей
