
- •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 № 23
В течение одного рабочего дня отказали 42 элементов устройства Б, состоящего из 1050 элементов и 31 элемент устройства Д, состоящего из 900 элементов. Выявить устройство с наибольшей вероятностью отказа элементов. Принять = 0,05 .
Вариант № 24
Измерялось рабочее сопротивление двух типов стоек. Утверждается, что между рассеиванием их сопротивлений нет разницы. По данным результатам необходимо сделать вывод , какой тип стойки имеет большее рассеивание сопротивления.
Тип стойки |
, тс |
Дв , тс2 |
n |
Т6ПК |
20 |
0,2 |
10 |
Т8ПК |
20,4 |
0,1 |
14 |
Принять = 0,05 .
Вариант № 25
Два автомата настроены на отвешивание одного и того же веса. Сделали по 10 проб на каждом из автоматов и получили следующие результаты ( в тоннах)
Автомат А : = 1,95 т; S = 0,05 т.
Автомат В : = 1,9 г; S = 0,03 т.
Можно ли при уровне значимости 0,05 считать, что автоматы обеспечивают одинаковую точность взвешивания?
Вариант № 26
Определяют дисперсию предела прочности на разрыв волокна по двум методикам : А и В. Проведены эксперименты по двум методикам и получены следующие результаты (предел прочности измерялся в фунтах).
Методика А : = 152 ф; S = 9,59 ф ; n = 12
Методика В : = 146 ф; S = 11,3 ф ; n = 9
Какая из двух методик дает меньшую дисперсию предела прочности?
Вариант № 27
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 |
200 |
400 |
Негодные |
15 |
25 |
Подверждают ли эти результаты предположение об увеличении выхода годной продукции ? Принять = 0,05 .
Вариант № 28
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 эксплуатационной зольности угля, вырабатываемого одной бригадой за смену по старой технологии (признак Х1) и новой технологии (признак Х2).
Х1 (в %): 30; 20; 15; 12; 25; 18; 19 Х2 (в %): 10; 25; 21; 10; 15; 24; 9; 24; 14
Подтверждают ли эти результаты предположение об эффективности (меньшей зольности) применения новой технологии? Принять = 0,1 .
Вариант № 29
Изучают связь между возрастом и здоровьем шахтеров. Результаты исследования приведены ниже:
-
Возраст
Состояние здоровья
Отличное
Удовлетворительное
20 – 30 лет
45
30
30 – 45 лет
60
80
Всего
100
110
Можно ли при уровне значимости 0,05 считать, что возраст влияет на состояние здоровья рабочего?