
- •Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика с.П. Королева. Статистический анализ техпроцессов и конструкций рэс
- •1. Основные определения
- •2. Статистическая оценка параметров распределения
- •2.1. Предварительная обработка статистических данных
- •2.2. Точечные оценки параметров распределения
- •2.3. Интервальные оценки. Нахождение доверительных интервале для математического ожидания и дисперсии
- •2.4 Примеры выполнения практических заданий
- •2.5 Варианты заданий
- •3.5. Варианты заданий
- •3. Статистическая проверка гипотез
- •3.1 Постановка задачи проверки статистических гипотез
- •3.4. Примеры выполнения практических задании
- •3.3. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий
- •3.2. Проверка гипотез о равенстве средних значений
2.5 Варианты заданий
Задача_1.
Погрешность прибора оценивалась путем многократного измерения эталонной величины. Результаты вычисленной абсолютной ошибки измерения занесены в табл. 1. После проверки выборки на грубые ошибки определить доверительный интервал, в котором находится математическое ожидание абсолютной погрешности прибора, распределенной по нормальному закону с дисперсией σ = 0,1 . Принять доверительную вероятность Р= 0,99.
Таблица 1.
Варианты заданий |
Результаты измерений |
|||||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|
1 |
-0,196 |
0,138 |
-0,147 |
0,007 |
0,152 |
0,017 |
-0,039 |
0,065 |
0,04 |
-0,227 |
2 |
0,013 |
0,004 |
-0,02 |
0,117 |
-0,061 |
-0,111 |
0,027 |
0,003 |
-0,015 |
0,036 |
3 |
0,114 |
-0,031 |
-0,11 |
0,039 |
0,065 |
-0,117 |
-0,18 |
0,016 |
0,141 |
0,125 |
4 |
-0,152 |
0,143 |
-0,134 |
0,005 |
0,161 |
0,013 |
-0,093 |
0,056 |
0,05 |
-0,272 |
5 |
0,031 |
0,174 |
-0,045 |
0,015 |
0,148 |
0,019 |
-0,067 |
0,034 |
-0,06 |
-0,196 |
6 |
-0,136 |
0,144 |
-0,056 |
0,013 |
0,148 |
-0,04 |
-0,05 |
-0,03 |
0,068 |
-0,131 |
Задача 2.
Измерен коэффициент передачи фильтра у 10 экземпляров (табл.2). С какой вероятностью можно утверждать, что выборочное среднее оценивает математическое ожидание коэффициента передачи с точностью ±0,15. Предварительно проверить выборку на наличие ошибок.
14
Задача 2.
С какой вероятностью можно отвергнуть гипотезу о равенстве математических ожиданий длины деталей, изготавливаемых на разных технологических линиях, если известны результаты измерения этого параметра для выборок, взятых с каждой линии (табл. 2).
Задача 3.
Для контроля устойчивости технологического процесса производства изделий в течение смены было взято 10 выборок, каждая объемом 16 изделий. Вычислены состоятельные оценки дисперсии величины контролируемого параметра для каждой выборки (табл.3). Можно ли с доверительной вероятностью Р=0,95 утверждать, что технологический процесс устойчив.
Таблица 1.
Варианты заданий |
Результаты измерений |
|||||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|
1 |
1019 |
823 |
1031 |
1083 |
830 |
1104 |
1040 |
1033 |
1030 |
1050 |
959 |
802 |
1106 |
886 |
970 |
845 |
933 |
915 |
1000 |
1100 |
|
2 |
1010 |
930 |
1045 |
1085 |
950 |
980 |
1050 |
1055 |
1035 |
1010 |
990 |
925 |
1115 |
860 |
1000 |
950 |
975 |
925 |
1000 |
1000 |
|
3 |
1005 |
845 |
1055 |
1038 |
1083 |
1094 |
1025 |
1035 |
1067 |
1005 |
825 |
900 |
989 |
895 |
1028 |
950 |
948 |
915 |
1095 |
1108 |
|
4 |
1025 |
1005 |
1087 |
1046 |
1095 |
1030 |
1005 |
1045 |
1090 |
1085 |
900 |
850 |
1000 |
1000 |
905 |
885 |
950 |
975 |
1000 |
990 |
|
5 |
1085 |
1080 |
1010 |
1080 |
1055 |
1070 |
1010 |
1055 |
1080 |
1010 |
895 |
1000 |
1000 |
950 |
930 |
985 |
845 |
900 |
875 |
900 |
|
6 |
1000 |
1030 |
1025 |
1085 |
1050 |
1030 |
1010 |
1000 |
1088 |
1040 |
800 |
950 |
925 |
1010 |
1000 |
950 |
830 |
845 |
1005 |
1000 |
23
Задача 2.
Для выборки объемом п =10 из партии блокинг-генераторов вычислены оценки
математического ожидания
и дисперсиям
=12,8
кГц,
=0,11
кГц частоты импульсов. После испытания
этой партии на воздействие влажности
из партии
извлечена выборка объемом
п
=16,для
которой также вычислены оценки
=12,35
кГц,
=0,07
кГц. Проверить при уровне значимости α
=0,05 гипотезу о равенстве математических
ожиданий частоты импульсов
блокинг-генераторов относительно
конкурирующей гипотезы, заключающейся
в том. что после испытаний частота
импульсов уменьшилась,
Решение.
Конкурирующая гипотеза Н :M[X2]>M[X ]. Вычисляем наблюдаемое значение критерия Стьюдента по формуле (12):
.
Варианты заданий |
Результаты измерений |
|||||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|
13 |
3070 |
3290 |
3136 |
3330 |
3283 |
3197 |
3257 |
3188 |
3279 |
3448 |
14 |
3150 |
3165 |
3213 |
3420 |
3231 |
3256 |
3165 |
3314 |
3505 |
3417 |
15 |
3100 |
3315 |
3212 |
3510 |
3221 |
3104 |
3310 |
3595 |
3014 |
3387 |
16 |
3503 |
3195 |
3200 |
3325 |
3260 |
3180 |
3212 |
3158 |
3280 |
3420 |
17 |
3010 |
3117 |
3150 |
3380 |
3160 |
3050 |
3260 |
3505 |
3237 |
3399 |
18 |
3271 |
3210 |
3160 |
3500 |
3240 |
3147 |
3215 |
3190 |
3210 |
3675 |


Задача 3.
Для сравнения точности пяти приборов произведено 6 измерений одной и той же величины каждым прибором. С доверительной вероятностью Р=0,99 проверить гипотезу о том, что точность приборов одинакова, если состоятельные оценки дисперсий результатов измерений равны: 0,21; 0,35; 0,38; 0,65; 0,81.
Решение.
Выбираем максимальную
оценку дисперсии
=0,81.
Вычисляем значение критерия Кохрена
по формуле (14):
.
По числу степеней свободы К=6-1=5 и количеству приборов, на которых производились измерения l=5 находим по табл. П6 значение G-критерия. G =0,588. Таким образом, G <G .
Ответ: точность пяти приборов одинакова.