
- •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
Вариант № 8
Проводятся работы по созданию красок с наименьшим разбросом в отпечатках. По результатам использования двух технологий создания новых красок получены данные по отпечатывающим способностям.
Первая технология: n = 7 ; = 112 ; S2 = 19,1
Вторая технология: n = 9 ; = 125 ; S2 = 28,1
Свидетельствуют приведенные данные о уменьшении разброса в отпечатках по первой технологии?
Принять = 0,1 .
Вариант № 9
Два токарных станка изготовляют детали по одному чертежу. Для проверки отобрали некоторые детали и замерили контролируемый размер (в мм) :
Первый станок: n = 10 ; = 18,1 ; S2 = 0,09
Второй станок: n = 8 ; = 17,8; S2 = 0,16
Можно ли считать, что точность изготовления на двух станках одинакова? Принять = 0,05 .
Вариант № 10
Предполагается, что применение новой технологии в производстве резцов приведет к увеличению выхода годной продукции. Результаты контроля двух партий продукции, изготовленных по старой и новой технологии, приведены ниже:
Изделия |
Технология |
|
Старая |
Новая |
|
Годные |
140 |
185 |
Негодные |
10 |
15 |
Всего |
150 |
200 |
Подверждают ли эти результаты предположение об увеличении выхода годной продукции ? Принять = 0,05 .
Вариант № 11
В течение одного рабочего дня отказали 24 элементов устройства А, состоящего из 840 элементов и 32 элементов устройства Б, состоящего из 1100 элементов. Верно ли, что вероятности отказов элементов обоих устройств отличаются друг от друга? Принять = 0,01 .
Вариант № 12
Измерялось сопротивление двух типов проволоки ( тип А и тип В). Утверждается, что между рассеиванием их сопротивлений нет разницы. По данным результатам необходимо сделать вывод о том, какой тип проволоки имеет большее рассеивание.
Тип проволоки |
, Ом |
Дв , Ом2 |
n |
А |
0,131 |
0,001 |
20 |
В |
0,122 |
0,002 |
30 |
Принять = 0,01 .
Вариант № 13
Сравнивают производительность двух ленточных конвейеров в одинаковых реальных условиях работы. Результаты замера данных и их первичной обработки приводятся ниже:
Конвейер КЛА–250 : = 248 т/час ; S= 2 т/час ; n = 16
Конвейер КЛБ–250: = 246 т/час ; S= 3 т/час ; n = 9
Какой из двух конвейеров имеет большую реальную роизводительность ?
Принять = 0,1.
Вариант № 14
Для оценки качества изделий, изготовленных двумя заводами , взяты выборки и получены следующие оценки параметров распределения.
Завод “Альфа” : объем выборки n=100; из них бракованных – 12;
завод “Сигма” : объем выборки n=130; из них бракованных – 15.
При уровне значимости 0,05 проверить гипотезу об одинаковой доле брака на каждом заводе.
Вариант № 15
Измерялось сопротивление двух типов проволоки ( тип А и тип В). Утверждается, что между рассеиванием их сопротивлений нет разницы. По данным результатам необходимо сделать вывод о том, какой тип проволоки имеет большее рассеивание.
Тип проволоки |
, Ом |
Дв , Ом2 |
n |
А |
0,135 |
0,003 |
20 |
В |
0,128 |
0,001 |
30 |
Принять = 0,01 .