Интегральные оценки и с доверительной вероятностью и числу степеней свободы .
Тогда получаем:
Выводы по работе:
В ходе работы созданы выборки случайных величин и получены оценки математического ожидания, дисперсии и среднего квадратичного отклонения, результаты эксперимента обработаны, найдены доверительные интервалы статистических оценок.
Сравнив два эксперимента ( и ), делаем вывод, что при увеличении доверительной вероятности объем выборок увеличивается.
Приложение 1
Листинг программы
clc
clear
X0=14;
n11=8;
n21=9;
n12=27;
n22=26;
X=round((X0+randn(1,1000))*10)/10;%первая выборка для р1
Xv=X(round(rand(1,n11)*1000));
Xsr=mean(Xv);%среднее значение
Sx2=(1/(n11-1))*sum((Xv-Xsr).^2);%дисперсия
Sx=sqrt(Sx2);%среднеквадратичное отклонение
X_2=round((X0+randn(1,1000))*10)/10;%вторая выборка для р1
Xv_2=X(round(rand(1,n21)*1000));
Xsr_2=mean(Xv_2);%среднее значение
Sx2_2=(1/(n21-1))*sum((Xv_2-Xsr_2).^2);%дисперсия
Sx_2=sqrt(Sx2_2);%среднеквадратичное отклонение
X_3=round((X0+randn(1,1000))*10)/10;%первая выборка для р2
Xv_3=X(round(rand(1,n12)*1000));
Xsr_3=mean(Xv_3);%среднее значение
Sx2_3=(1/(n12-1))*sum((Xv_3-Xsr_3).^2);%дисперсия
Sx_3=sqrt(Sx2_3);%среднеквадратичное отклонение
X_4=round((X0+randn(1,1000))*10)/10;%вторая выборка для р2
Xv_4=X(round(rand(1,n22)*1000));
Xsr_4=mean(Xv_4);%среднее значение
Sx2_4=(1/(n22-1))*sum((Xv_4-Xsr_4).^2);%дисперсия
Sx_4=sqrt(Sx2_4);%среднеквадратичное отклонение