- •Оглавление
- •Задачи с решениями
- •§2. Случайные события и их классификация. Алгебра событий. Вероятность события. Теоремы сложения и умножения вероятностей Случайные события
- •Вероятность события
- •Теоремы сложения и умножения вероятностей
- •Задачи с решениями
- •§3. Формула полной вероятности. Повторные испытания. Формула Бернулли Формула полной вероятности
- •Повторные испытания. Формула Бернулли
- •Формулы Лапласа
- •Формула Пуассона
- •Задачи с решениями
- •Глава 2. Случайные величины §4. Дискретная случайная величина Понятие случайной величины. Закон распределения дискретной случайной величины
- •Фунция распределения
- •Свойства функции распределения
- •Числовые характеристики дискретной случайной величины
- •Свойства математического ожидания
- •Свойства дисперсии
- •Некоторые законы распределения дискретной случайной величины
- •§5. Непрерывная случайная величина Понятие непрерывной случайной величины. Функция распределения непрерывной случайной величины
- •Свойства функции распределения
- •Функция плотности распределения вероятностей
- •Свойства функции плотности распределения вероятностей
- •Числовые характеристики непрерывной случайной величины
- •§6. Некоторые законы распределения непрерывной случайной величины Равномерный закон распределения
- •Показательный (экспоненциальный) закон распределения
- •Нормальный закон распределения
- •"Правило трех сигм"
- •Глава 3. Элементы математической статистики §7. Статистическое распределение выборки Задачи математической статистики
- •Генеральная и выборочная совокупности
- •Статистическое распределение выборки. Полигон и гистограмма
- •Свойства функции (х)
- •Задачи с решениями
- •§8. Статистические оценки параметров Точечные статистические оценки параметров распределения
- •Интервальные оценки параметров нормального распределения
- •Задачи с решениями
- •§9. Проверка статистических гипотез Статистические гипотезы
- •Проверка гипотез
- •Сравнение двух дисперсий нормальных генеральных совокупностей
- •Сравнение нескольких дисперсий нормальных генеральных совокупностей
- •Сравнение двух средних нормальных генеральных совокупностей
- •Задачи с решениями
- •§10. Критерий согласия Пирсона Проверка гипотезы о нормальном распределении
- •Задачи с решениями
- •§11. Элементы теории корреляции
- •Коэффициент корреляции
- •Свойства коэффициента корреляции
- •Проверка значимости выборочного коэффициента корреляции
- •Линейная корреляция. Уравнение регрессии
- •Ранговая корреляция
- •Правило проверки наличия связи между качественными признаками
- •Приложение 1 Контрольные работы и контрольные вопросы по теории
- •Элементы теории вероятностей
- •Элементы математической статистики
- •3. Контрольные вопросы по теории
- •Приложение 2 Вероятностные таблицы
- •Значения функции
- •Критические точки распределения
- •Критические точки распределения Стьюдента
- •Критические точки распределения f Фишера – Снедекора
Элементы математической статистики
Задача П 1.6. Дана выборка объема n=30:
|
42 |
51 |
36 |
43 |
52 |
37 |
45 |
49 |
|
42 |
51 |
45 |
43 |
45 |
48 |
44 |
40 |
|
45 |
46 |
44 |
43 |
47 |
38 |
47 |
48 |
|
46 |
40 |
44 |
37 |
39 |
46. |
|
|
Требуется:
Найти статистический ряд и построить полигон частот;
Составить интервальный статистический ряд, взяв 710 интервалов, и построить гистограмму частот;
Найти оценки математического ожидания
,
выборочную дисперсию
,
исправленную выборочную дисперсиюS2,
выборочное среднее квадратическое
отклонение
,
исправленное среднее квадратическое
отклонениеS;С доверительной вероятностью
найти доверительный интервал
а) для математического ожидания M(X) в случае известной дисперсии, предполагая D(X)= S2,
б) для математического ожидания M(X) в случае неизвестной дисперсии,
в)
для среднего квадратического отклонения

Проверить критерий Пирсона о нормальном распределении наблюдаемой случайной величины X при уровне значимости

Решение.
1)
По данной выборке находим:

Строим статистический ряд:
Нанесем
на плоскости Oxy
точки

где
i
– порядковый номер варианты
Соединив эти точки последовательно,
получим ломаную линию – полигон частот
задачи (рис. П 1.3).
Найдем «размах» выборки:
Поэтому для составления интервального
статистического ряда выберем число
интервалов из условия:
Таблица П 1.2
|
№ |
xi |
mi |
mi /n |
|
1 |
36 |
1 |
1/30 |
|
2 |
37 |
2 |
1/15 |
|
3 |
38 |
1 |
1/30 |
|
4 |
39 |
1 |
1/30 |
|
5 |
40 |
2 |
1/15 |
|
6 |
42 |
2 |
1/15 |
|
7 |
43 |
3 |
1/10 |
|
8 |
44 |
3 |
1/10 |
|
9 |
45 |
4 |
2/15 |
|
10 |
46 |
3 |
1/10 |
|
11 |
47 |
2 |
1/15 |
|
12 |
48 |
2 |
1/15 |
|
13 |
49 |
1 |
1/30 |
|
14 |
51 |
2 |
1/15 |
|
15 |
52 |
1 |
1/30 |
|
∑ |
|
30 |
1 |


Рис. П 1.3
где l – длина интервала. Отсюда находим:

Следовательно, выберем l = 2, тогда число интервалов будет равно 8.
Интервальный статистический ряд указан в табл. П 1.2.
Таблица П 1.2
|
№ |
[ai ; ai+1) |
mi |
|
1 |
[36;38) |
3 |
|
2 |
[38;40) |
2 |
|
3 |
[40;42) |
2 |
|
4 |
[42;44) |
5 |
|
5 |
[44;46) |
7 |
|
6 |
[46;48) |
5 |
|
7 |
[48;50) |
3 |
|
8 |
[50;52] |
3 |
В системе координат Oxy на оси Ox отложим точки a1,…,a9.
Построим
прямоугольники с основанием [ai
;
ai+1) и
высотой
,
где i = 1,…,8. Построенное ступенчатое тело – гистограмма частот задачи (рис. П 1.4).

Рис. П 1.4
Для нахождения оценок параметров выборки составим по интервальному статистическому ряду расчетную табл. П 1.3, заменив в ней каждый интервал его средним значением
.
Таблица П 1.3
|
№ |
[ai ; ai+1) |
xi |
mi |
xi mi |
|
|
|
1 |
[36;38) |
37 |
3 |
111 |
1369 |
4107 |
|
2 |
[38;40) |
39 |
2 |
78 |
1521 |
3042 |
|
3 |
[40;42) |
41 |
2 |
82 |
1681 |
3362 |
|
4 |
[42;44) |
43 |
5 |
215 |
1849 |
9245 |
|
5 |
[44;46) |
45 |
7 |
315 |
2025 |
14175 |
|
6 |
[46;48) |
47 |
5 |
235 |
2209 |
11045 |
|
7 |
[48;50) |
49 |
3 |
147 |
2401 |
7203 |
|
8 |
[50;52] |
51 |
3 |
153 |
2601 |
7803 |
|
∑ |
|
|
30 |
1336 |
|
59982 |
Тогда получаем:




а) При построении доверительного интервала для математического ожидания M(X)=m с известной дисперсией D(X)=s2=19,81 воспользуемся формулой:

где
находим
с помощью табл. П 2.2 (приложение
2)
из уравнения:

Следовательно, искомый доверительный интервал имеет вид:

т.е.

б) При построении доверительного интервала для математического ожидания M(X)=m с неизвестной дисперсией воспользуемся формулой:

где
находим
с помощью табл. П 2.3 (приложение
2) при
Следовательно, искомый интервал имеет вид:

т.е.

в)
При построении доверительного интервала
среднего квадратического отклонения
воспользуемся формулой:

где
s
=
4,45 – исправленное выборочное среднее
квадратическое отклонение,
=
0,43 – число, которое находим с помощью
табл. П 2.4 (приложение 2) при
Следовательно, искомый доверительный интервал имеет вид:

т.е.

Для проверки гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности, из которой взята данная в примере выборка, составим расчетную таблицу, используя интервальный статистический ряд (табл. П 1.4).
Для
нахождения чисел
воспользуемся формулой:

где

причем

Таблица П 1.4
|
№ |
[ai ; ai+1) |
mi |
|
|
|
|
|
1 |
[36;38) |
3 |
|
1,46 |
2,16 |
0,33 |
|
2 |
[38;40) |
2 |
1,46 |
1,01 |
2,52 |
0,11 |
|
3 |
[40;42) |
2 |
1,01 |
0,56 |
3,94 |
0,96 |
|
4 |
[42;44) |
5 |
0,56 |
0,11 |
5,06 |
0,001 |
|
5 |
[44;46) |
7 |
0,11 |
0,34 |
5,31 |
0,54 |
|
6 |
[46;48) |
5 |
0,34 |
0,79 |
4,56 |
0,04 |
|
7 |
[48;50) |
3 |
0,79 |
1,24 |
3,23 |
0,02 |
|
8 |
[50;52) |
3 |
1,24 |
+ |
3,22 |
0,02 |
|
∑ |
|
30 |
|
|
30 |
2,02 |
Следовательно,

Число
находим из табл. П 2.5 (приложение 2) по
уровню значимости
и числу степеней свободы

Сравним
числа:

Так
как


и гипотеза о нормальном распределении генеральной совокупности принимается.
Ответ: 1) табл. П 1.2 и рис. П 1.3;
2) табл. П 1.3 и рис. П 1.4;
3)
=44,5
,
4)
a)

б)

в)

5) генеральная совокупность распределяется нормально.
Задача П 1.7. Найти выборочный коэффициент корреляции и выборочные уравнения линейных регрессий Y на X и X на Y по данным выборки для величин X и Y, сведенным в корреляционную таблицу:
|
Y X |
15 |
16 |
18 |
19 |
21 |
my |
|
12 |
2 |
7 |
|
|
|
9 |
|
20 |
1 |
5 |
12 |
2 |
3 |
23 |
|
28 |
|
|
6 |
10 |
2 |
18 |
|
mx |
3 |
12 |
18 |
12 |
5 |
50 |
Решение. Для данной в примере выборки объема n=50 вычислим выборочные параметры:













Запишем выборочное линейное уравнение регрессии Y на X:


Запишем выборочное линейное уравнение регрессии X на Y:


Ответ: выборочный коэффициент корреляции:

выборочное линейное уравнение регрессии Y на X:

выборочное линейное уравнение регрессии X на Y:









