
- •Предисловие
- •Введение
- •1 Первичная обработка статистических данных.
- •1.1 Проверка данных
- •1.2 Группировка статистических данных
- •1.3 Графическое представление статистических данных
- •1.4 Задача 1. Первичная обработка
- •2 Точечные оценки параметров распределения.
- •2.1 Несгруппированные статистические данные
- •2.2 Статистические дискретный и интервальный ряды
- •2.3 Метод “условного нуля”
- •2.2.4 Задача 1. Точечные оценки
- •Выборочное среднее квадратическое отклонение равно
- •Выборочное среднее квадратическое отклонение равно
- •3 Интервальные оценки параметров распределения
- •3.1 Доверительные интервалы для некоторых параметров распределения
- •3.2 Примеры построения доверительных интервалов
- •4 Проверка статистических гипотез
- •4.1 Сравнение двух дисперсий нормально распределенных генеральных совокупностей
- •4.2 Сравнение двух математических ожиданий нормально распределенных генеральных совокупностей, дисперсии которых неизвестны и одинаковы
- •4.3 Сравнение двух вероятностей биномиальных распределений
- •4.4 Проверка гипотезы о виде распределения генеральной совокупности по критерию Пирсона
- •4.5 Проверка гипотезы о виде распределения генеральной совокупности по критерию Колмогорова-Смирнова
- •4.6 Примеры
- •Выборочное среднее квадратическое отклонение равно
- •5 Элементы корреляционного и регрессионного анализа
- •5.1 Корреляционное поле
- •5.2 Эмпирическая ломаная регрессии
- •5.3 Эмпирический коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение
- •5.4 Линейная регрессия
- •5.5 Проверка коэффициента корреляции на значимость.
- •5.6 Теоретический коэффициент детерминации и теоретическое корреляционное отношение
- •5.7 Нелинейная корреляция
- •5.8 Множественная регрессия
- •5.9 Оценка погрешности модели
- •5.10 Задача 1. Установления корреляционной зависимости
- •Реализация статистических расчетов при помощи компьютера
- •6.1 Табличный процессор Microsoft Excel
- •6.2 Пакет программ statistica
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Вариант № 1
- •Вариант № 2
- •Вариант № 3
- •Вариант № 4
- •Вариант № 5
- •Вариант № 6
- •Вариант № 7
- •Вариант № 8
- •Вариант № 9
- •Вариант № 10
- •Вариант № 11
- •Вариант № 12
- •Вариант № 13
- •Вариант № 14
- •Вариант № 15
- •Вариант № 16
- •Вариант № 17
- •Вариант № 18
- •Вариант № 19
- •Вариант № 20
- •Вариант № 21
- •Вариант № 22
- •Вариант № 23
- •Вариант № 24
- •Вариант № 25
- •Вариант № 26
- •Вариант № 27
- •Вариант № 28
- •Вариант № 29
- •Вариант № 30
- •8. Контрольные задания по статистике для студентов дневной формы обучения
- •Основные вопросы теории математической статистики
- •Типы отборов и виды выборок.
- •8.2 Варианты контрольных работ Вариант № 1
- •Вариант № 2
- •Вариант № 3
- •Вариант № 4
- •Вариант № 5
- •Вариант № 6
- •Вариант № 7
- •Вариант № 8
- •Вариант № 9
- •Вариант № 10
- •Семестровые задания по статистике
- •9.1 Условие семестрового задания для студентов дневной формы обучения
- •9.2 Условие контрольной работы по статистике для студентов заочной формы обучения
- •9.3 Варианты заданий вариант 1
- •Вариант 2
- •Вариант 3
- •Пример выполнения контрольной работы по статистике для студентов заочной формы обучения
- •Выборочное среднее квадратическое отклонение равно
- •Выборочное среднее квадратическое отклонение равно
- •Приложения !!!! в отдельном файле “ Приложения” Рекомендуемая литература
Задачи для самостоятельного решения
В этом разделе представлены задачи, связанные с проверкой статистических гипотез. Читателю предлагается решить их самостоятельно.
Вариант № 1
Предполагается, что применение новой технологии в разработке пластовых месторождений приведет к увеличению качества угля. Результаты контроля по качеству угля, добытого двумя бригадами, работающими в аналогичных условиях, но использующими разные технологии, приведены ниже. Замеры велись по проценту засорения угля, вырабатываемого одной бригадой за смену по старой технологии (признак Х1) и новой технологии (признак Х2).
Х1 (в %): 20; 12; 11; 12; 20; 18; 10 Х2 (в %): 10; 13; 21; 7; 15; 9; 9;13
Подтверждают ли эти результаты предположение об эффективности применения новой технологии? Принять = 0,05 .
Вариант № 2
Изучают связь между стажем работы и квалификацией работника. Последнюю измеряли качественно по итогам выполнения плана рабочим. Результаты приведены ниже:
-
Стаж работы
Отметка о выполнении плана
Выполняет
Не выполняет
Менее 5 лет
100
60
Не менее 5 лет
200
100
Всего
300
160
Можно ли при уровне значимости 0,05 считать, что стаж не влияет на квалификацию рабочего?
Вариант № 3
Сравнивают реальную пропускную способность (Ас) за сутки по транспортированию грузов двух штреков I и II. Получены следующие результаты:
Штрек I : выборочная средняя Ас = 3000 т; S= 20 т ; n = 7
Штрек II : выборочная средняя Ас = 3450 т; S = 25 т ; n = 10
Какой из двух штреков имеет большую реальную пропускную способность ?
Принять = 0,1.
Вариант № 4
Определяют сопротивление угля резанию по двум методикам М1 и М2.
Проведены эксперименты по двум методикам и получены следующие результаты (сопротивление измерялось в кгс/см).
Методика М1 : = 210 кгс/см ; S = 5 кгс/см; n = 10
Методика М2 : = 230 кгс/см ; S = 8 кгс/см; n = 15
Какая из двух методик дает меньший разброс по измеряемому показателю?
Принять = 0,05.
Вариант № 5
При измерении производительности двух агрегатов получены следующие результаты ( в кг вещества за час работы)
|
Хв |
Дв |
n |
Агрегат А |
14,3 |
0,36 |
9 |
Агрегат Б |
13,4 |
0,52 |
13 |
Можно ли считать, что производительности агрегатов А и Б одинаковы, в предположении, что выборки получены из нормально распределенных генеральных совокупностей? Принять = 0,1.
Вариант № 6
Два пресса штампуют детали одного наименования. Из партии деталей, изготовленных первым прессом проверено 1000 деталей, из них 40 оказались негодными. Из 800 деталей, изготовленных вторым прессом, негодными оказались 36 деталей. Можно ли считать , что доля брака в продукции двух прессов одинакова? Принять = 0,05 .
Вариант № 7
Чтобы определить, какое влияние оказывает температура окружающей среды на систематическую ошибку угломерного инструмента, проведены измерения утром ( t =10ºС) и днем (t=26ºС) . Результаты измерений ( в угловых градусах) приведены ниже:
утром – n = 15 ; = 37º ; S = 2,3º
вечером – n = 11 ; = 38º ; S = 2,9º
Можно ли считать, что температура окружающей среды влияет на систематическую ошибку угломерного инструмента? Значимость ошибки первого рода равна 0,1.