
- •Методические рекомендации к выполнению лабораторных работ
- •Случайное событие, случайная величина
- •Свойства эмпирических статистических совокупностей. Графическое изображение распределения
- •Представление экспериментального закона распределения
- •Параметры распределения
- •Среднее квадратичное отклонение, дисперсия и их свойства
- •Свойства дисперсии и среднего квадратичного отклонения:
- •А симметрия и эксцесс
- •Теоретическое распределение
- •Вероятность
- •Теоретическое распределение дискретной и непрерывной случайной величины
- •Графическое представление дифференциальной функции распределения
- •Параметры теоретического распределения. Математическое ожидание.
- •Дисперсия
- •Нормальное распределение и его свойства
- •Свойства нормального распределения:
- •Критерии различия распределений Параметрические критерии различия
- •Критерий соответствия
- •Экспериментальная часть
- •Приборы и принадлежности
- •Порядок выполнения работы
- •Контрольные вопросы
- •Список литературы
- •Потенциал межмолекулярного взаимодействия
- •Жидкое и газообразное состояния
- •Поверхностное натяжение
- •Механизм возникновения поверхностного натяжения
- •Капиллярные явления
- •Порядок выполнения работы
- •Порядок выполнения работы
- •Задача3. Определение коэффициента поверхностного натяжения жидкости методом отрыва кольца Приборы и принадлежности
- •Описание установки и вывод рабочей формулы метода
- •Порядок выполнения работы
- •Внимание! Рекомендуется класть разновесы на предварительно арретированные весы.
- •Задача4. Определение коэффициента поверхностного натяжения методом отрыва капель Приборы и принадлежности
- •Вывод рабочей формулы метода
- •Порядок выполнения работы
- •Контрольные вопросы и задания
- •Список литературы
- •Экспериментальная часть Описание экспериментальной установки
- •Порядок выполнения работы
- •Экспериментальные результаты Таблица 2
- •Контрольные вопросы и задания
- •Метод вискозиметрии
- •Обоснование метода
- •Приборы и принадлежности
- •Описание вискозиметра
- •Порядок выполнения работы
- •Определение коэффициента внутреннего трения глицерина по методу Стокса Обоснование метода
- •Контрольные вопросы и задания
- •Список рекомендуемой литературы
- •Экспериментальная часть
- •Определение температуры плавления металлов и оценка приращения энтропии.
- •Приборы и принадлежности
- •Лабораторная установка фпт 1-11.
- •Порядок выполнения работы
- •Контрольные вопросы и задания
- •Описание экспериментальной установки
- •Порядок выполнения работы
- •Обработка результатов
- •Контрольные вопросы и задания
- •Классическая теория теплоемкости твердых тел (кристаллов)
- •Несовершенство классической теории теплоемкости
- •Квантовая теория теплоемкости Эйнштейна
- •Понятие о квантовой теории Дебая для теплоемкости твердых тел
- •Экспериментальная часть Приборы ипринадлежности
- •Описание установки
- •Принцип действия установки
- •Порядок выполнения работы
- •Характеристика исследуемых образцов.
- •Контрольные вопросы и задания
- •Теплопроводность газов
- •Постановка задачи
- •Описание установки
- •Порядок выполнения работы
- •Контрольные вопросы и задания
- •Список литературы
- •Приложение 1 Вычисление относительной скорости
- •Приложение 2 Вывод формулы для оценки значения
- •Обработка результатов измерений по методу наименьших квадратов
Представление экспериментального закона распределения
Закон распределения можно представить в виде таблицы:
-
xi
vi
Более наглядно закон распределения представляется графически.
Среди
многих способов графического изображения
распределения чаще всего применяются
два способа: построение полигона частот
(рис.2-1. 1, б) и построение гистограммы
(рис. 2-1. 1, а). В первом случае значения,
лежащие в данном интервале, "стягиваются"
к середине этого интервала, т.е. условно
считают, что все варианты любого
интервала имеют величину, соответствующую
его середине. На гистограмме (рис. 2-1.
1, а) каждый интервал изображается
прямоугольником с шириной, пропорциональной
ширине интервала, и с высотой,
пропорциональной частоте данного
интервала. Изображение распределения
с помощью гистограммы представляет
собой другой крайний случай идеализации:
все значения частот, лежащие внутри
инт
ервала,
считаются распределенными равномерно
по всему интервалу. Поэтому в принципиальном
отношении оба способа отображения
следует считать равноценными, и выбор
между ними определяется привычкой
исследователя.
Параметры распределения
Главным
орудием статистики являются обобщающие
показатели, основанные на данных
массового наблюдения. Важнейшими из
обобщающих показателей массового
процесса являются средние
величины.
В достаточно большом числе наблюдений
среднее
отражает типичные черты массового
процесса. Среднее – это тот центр, около
которого группируются отдельные
значения наблюдаемых и изучаемых
элементов массового процесса. В практике
работы научно-исследовательских
лабораторий из многих видов средних,
которые известны в общей теории
статистики, чаще всего применяется
среднее арифметическое. Среднее
арифметическое есть частное от деления
суммы значений признака на число
элементов совокупности.
Среднее арифметическое обладает рядом математических свойств.
1. Среднее арифметическое суммы равно сумме средних арифметических.
2. Если одно из слагаемых – постоянная величина, то среднее арифметическое суммы равно сумме средних арифметических плюс постоянная величина.
3. Постоянный множитель или делитель можно вынести за знак среднего.
4.
Алгебраическая сумма отклонений –
равна
нулю.
5. Сумма квадратов отклонений от среднего арифметического меньше, чем сумма квадратов отклонений от любого другого числа а:
. (2-1.5)
6. Среднее может быть получено как сумма произведений вариант наих частости
– взвешенное
среднее, (2-1.6)