- •Теория вероятностей и математическая статистика
- •Содержание
- •Раздел 1. Элементы теории вероятностей
- •Глава 1. Случайные события
- •Предисловие
- •Раздел 1. Элементы теории вероятностей
- •Глава 1. Случайные события
- •1.1. Испытание, события, вероятность
- •1.2. Элементы комбинаторики
- •1.3. Алгоритм решения задачи на определение вероятности
- •Примеры решения задач.
- •1.4. Алгебра событий
- •1.5. Алгоритм решения задачи на алгебру событий
- •Пример решения задачи.
- •1.6. Формула полной вероятности. Формула байеса.
- •1.7. Схема испытаний бернулли
- •1.8. Приближенные формулы в схеме бернулли
- •Пример решения задачи.
- •1.9. Алгоритм решения задачи на схему бернулли
- •Глава 2. Случайные величины
- •2.1. Основные понятия
- •2.2. Числовые характеристики случайной величины
- •Примеры решения задач
- •2.3. Нормальное распределение непрерывной случайной величины
- •Пример решения задачи.
- •Раздел 2. Элементы математической статистики
- •Глава 3. Выборочный метод и статистическое оценивание
- •3.1. Предмет и основные задачи математической
- •Статистики
- •3.2. Статистический ряд
- •Пример решения задачи
- •3.3. Статистические оценки параметров распределения
- •3.4. Статистическая проверка статистических гипотез
- •3.5. Алгоритм проверки гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности
- •2) Вычислить среднее выборочное и исправленное стандартное отклонение и принять их в качестве точечных оценок и нормального распределения .
- •Пример решения задачи
- •Глава 4. Элементы корреляционного и регрессионного анализа
- •4.1. Линейная корреляционная зависимость.
- •4.2. Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции
- •Контрольная работа №4
- •Вариант 0
- •Вариант 1
- •Вариант 2
- •Вариант 3
- •Вариант 4
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Вариант 8
- •Вариант 9
- •Учебно-методическое обеспечение дисциплины Основная литература
- •Дополнительная литература
- •Средства обеспечения освоения дисциплины
Пример решения задачи
Задача №15. В условиях задачи №13 проверить гипотезу о нормальном законе распределения генеральной совокупности по критерию Пирсона с уровнем значимости 0,05.
Решение.
При решении задачи №13 выборочные
значения были сгруппированы. Условие
выполняется. Объем выборки
Вычислим числовые характеристики
и S,
выбирая за значения
середины соответствующих интервалов.
При этом воспользуемся свойствами
и
,
аналогичными свойствам
и
.
Здесь с
– произвольная постоянная.
Вычисления оформим в виде таблицы.
i |
Интер- валы |
Середины интервалов
|
Условные варианты
|
Частоты
|
|
|
|
|
1 2 3 4 5 6 7 |
[10;20) [20;30) [30;40) [40;50) [50;60) [60;70) [70;80) |
15 25 35 45 55 65 75 |
3 5 7 9 11 13 15 |
5 14 22 29 14 10 6 |
15 70 154 261 154 130 90 |
-5,74 -3,74 -1,74 0,26 2,26 4,26 6,26 |
32.9478 13.9876 3.0276 0.0676 5.1076 18.1476 39.1876 |
164.739 195.8264 66.6072 1.9604 71.5064 181.476 235.1256 |
|
|
- |
- |
100 |
874 |
- |
- |
917.241 |
8.74.
9.2651.
3.0439.
=
43.7. S=
15.22.
Примем за параметры
нормального распределения их точечные
оценки:
.
.
Вычисление оформим в виде расчетной таблицы
i |
Интер- валы
|
Нормиров. Интервалы
|
|
|
|
|
|
1 2 3 4 5 6 7 |
[10;20) [20;30) [30;40) [40;50) [50;60) [60;70) [70;80) |
( (-1.56;-0,90) (-0,90;-0,24) (-0,24;0,41) (0,41; 1,07) (1,07; 1.73) (1,73;
|
0,5-0,4406=0,0594 0,4406-0,3159=0,1247 0,3159-0,0948=0,2211 0,0948+0,1591= 0,2539 0,3577-0,1591= 0,1986 0,4582-0,3577= 0,1005 0,5- 0,4582 = 0,0418 |
5 14 22 29 14 10 6 |
5,94 12,47 22,11 25,39 19,86 10,05 4,18 |
25 196 484 841 196 100 36 |
4,2088 15,7177 21,8905 33,1233 9,8691 9,9502 8,6124 |
|
|
- |
1 |
100 |
100 |
- |
103,372 |
Получаем:
= 103,372 – 100 = 3,372.
Число степеней
свободы для нормального распределения
в нашем случае свободы равно:
=
7 – 3 = 4.
По таблице
критических точек
-
распределения ( Приложение 4 ) найдем по
заданному уровню значимости
=
0,05 и числу степеней свободы
=
4 критическое значение:
=
9,5.
Т.к.
=
3,372 < 9,5 =
,
то нет оснований для отклонения гипотезы
о нормальном законе распределения
генеральной совокупности.
Ответ: данные наблюдений согласуются с выдвинутой гипотезой.
