- •Змістовий модуль 1 первинна математико-статистична обробка експериметальних даних
- •Вимірювання величин. Точність вимірювання
- •1.2. Випадкові величини та їх статистична характеристика
- •1.3. Експериментальні дослідження, їх статистична характеристика
- •1.4. Вибірковий метод дослідження
- •2.1. Основні етапи первинної обробки експериментальних даних
- •2. 2. Обчислення основних числових статистичних характеристик вибірки та їх суттєва інтерпретація
- •2.3. Перевірка статистичних гіпотез
- •2.3.1. Відсів грубих похибок
- •Перевірка однорідності декількох вибірок початкових даних
- •2.3.3. Перевірка гіпотези про значущість різниць двох середніх
- •2.3.4. Перевірка гіпотези нормальності розподілу експериментальних даних
- •Змістовий модуль 2 математико-статистичні методи аналізу парних залежностей дослідних даних
- •3.1. Види залежностей величин
- •3.2. Загальні поняття про статистичні методи аналізу парних залежностей
- •4.1 Загальні поняття
- •4.2. Статистична оцінка кореляційного зв'язку між показниками, які контролюються
- •5.1. Загальні поняття
- •5.2. Загальна схема регресійного аналізу
- •5.3. Вибір загального вигляду функції регресії
- •5.4. Метод найменших квадратів
- •5.5. Обчислення оцінок невідомих параметрів лінійної функції регресії
- •5.6. Обчислення оцінок невідомих параметрів квадратичної функції регресії
- •5.7. Обчислення оцінок невідомих параметрів кубічної функції регресії
- •5.8. Статистична оцінка адекватності рівняння регресії
- •Змістовий модуль 3 багаточинникові експерименти
- •7.1. Загальні поняття
- •7.2. Планування порівняльних експериментів
- •7.3. Планування екстремальних експериментів
- •7.4. Статистична обробка та інтерпретація результатів екстремального експерименту
- •7.4.1. Обчислення дисперсії експерименту
- •7.4.2. Обчислення значень коефіцієнтів функції відгуку параметра оптимізації
- •7.4.3. Перевірка адекватності функції відгуку параметра оптимізації
- •7.4.4. Перевірка значущості коефіцієнтів множинної функції регресії
- •7.4.5. Інтерпретація результатів експерименту
- •Література
2. 2. Обчислення основних числових статистичних характеристик вибірки та їх суттєва інтерпретація
Приклад 2.1. При вивченні можливості виготовлення напівфабрикату яловичини маринованої (типа шашлику) високого ступеня готовності, прийнятого для централізованого виробництва [9], одержані такі дані мікробної обсіюваності (МБО – кількість мікроорганізмів в 1 г) напівфабрикатів, виготовлених з товстого та тонкого краю:
4,9×105; 5,3×105; 6,4×105; 7,3×105; 6,9×105; 4,8×105; 5,5×105; 5,2×105; 7,1×105; 7,5×105; 6,6×105; 6,3×105; 7,4×105; 6,1×105; 7,2×105 (п = 15);
Як правило, усі обчислення в математичній статистиці проводять у табличній формі (таблиця 2.1), яка найбільш зручна, оскільки має наочність та дозволяє перевіряти обчислення на кожному етапі. Деякі таблиці досить громіздкі, але така специфіка статистичних обчислень. Зараз при наявності великої кількості настільних та кишенькових комп'ютерів заповнення таких таблиць не зустрічає принципових труднощів. Особливо зручно використовувати комп'ютери, які спеціально призначені для статистичних обчислень.
Визначимо:
☻ середнє значення показника (емпіричне або вибіркове середнє) МБО (1.3):
Таблиця 2.1 - Дані для обчислення статистичних характеристик
і |
хі×10-5 |
di
= (xi
-
|
di2 = (xi - )2×10-10 |
1 |
4,9 |
-1,4 |
1,96 |
2 |
5,3 |
-1,0 |
1,00 |
3 |
6,4 |
0,1 |
0,01 |
4 |
7,3 |
1,0 |
1,00 |
5 |
6,9 |
0,6 |
0,36 |
6 |
4,8 |
-1,5 |
2,25 |
7 |
5,5 |
-0,8 |
0,64 |
8 |
5,2 |
-1,1 |
1,21 |
9 |
7,1 |
0,8 |
0,64 |
10 |
7,5 |
1,2 |
1,44 |
11 |
6,6 |
0,3 |
0,09 |
12 |
6,3 |
0,0 |
0,00 |
13 |
7,4 |
1,1 |
1,21 |
14 |
6,1 |
-0,2 |
0,04 |
15 |
7,2 |
0,9 |
0,81 |
|
94,5 |
0 |
12,66 |
☻ дисперсію емпіричного розподілу показника МБО (1.6):
☻ вибіркове середнє квадратичне відхилення показника МБО (1.16):
☻ стандартну помилка середнього значення показника МБО (1.18):
☻ вибірковий коефіцієнт варіації МБО (1.19):
.
☻ граничну помилку вибірки (1.22), приймемо рівень значущості помилки І роду α = 0,05. Отже, певна (довірча) ймовірність отриманих значень Р = 1-α = 0,95; при п = 15 (кількість степенів свободи k = n-1 = 14) коефіцієнт Стьюдента дорівнює 2,14 при довірчій ймовірності 0,95 (додаток 2).
.
☻ Істинне значення мікробної обсіюваності досліджених м'ясних напівфабрикатів з надійністю 0,95 буде наступним:
Х = 6,3 ± 0,6×105 кількість мікроорганізмів / г ,
тобто 5,7×105 < Х кількість мікроорганізмів в 1 г < 6,9×105.
☻ Відносна похибка вимірювань (1.2) або стандартна помилка оцінки істинного значення показника МБО (1.21):
=
(0,3/6,3) ×100 = 4,8 %.
