
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧЕРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
УФИМСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИИ
Кафедра технической кибернетики
СПЕЦИАЛЬНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ МАЛОГО ЧИСЛА ВЫБОРОЧНЫХ ДАННЫХ
Вариант -24
Выполнил: студент гр. ИВТ-227б
Мустафина К. И.
Проверил: профессор каф. ТК
Гвоздев В. Е.
Уфа 2023
Цель работы: Изучение специальных статистических методов анализа малых выборок.
Задание №1:
1.1. На основе выборочных данных (таблица 2 приложения) построить оценки законов распределения наработки до отказа следующими методами:
последовательных медиан;
уменьшения неопределенности;
сжатия ИЗР.
1.2. Составить полученные оценки на основе следующих метрик:
Где i,
j –
идентификаторы используемых методов
(i,
j =
);
a, b – границы области изменения случайной величины x
Задание №2:
1. На основе выборочных данных (Таблица 2 приложения), построить оценку неусеченного закона распределения.
2. Произвести сопоставление полученной оценки с нормальным законом распределения, у которого математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение определены по выборочным данным Сопоставление произвести на основе метрик ХИ-квадрат и F-критерия Колмогорова (см. работу «Построение оценок законов распределения случайных величин по выборочным данным»).
Исходные данные:
X |
24 |
1 |
24,6 |
2 |
26,4 |
3 |
25,0 |
4 |
26,0 |
5 |
25,3 |
6 |
24,3 |
7 |
25,8 |
8 |
25,4 |
9 |
25,4 |
10 |
25,3 |
11 |
24,8 |
12 |
24,6 |
13 |
25,1 |
14 |
24,7 |
15 |
24,5 |
16 |
24,5 |
17 |
25,8 |
18 |
25,4 |
19 |
25,4 |
20 |
24,6 |
21 |
24,1 |
22 |
25,8 |
23 |
25,4 |
24 |
25,8 |
25 |
25,7 |
26 |
25,2 |
27 |
24,1 |
28 |
26,2 |
29 |
25,0 |
30 |
26,1 |
Задание 1.1:
Метод последовательных медиан:
Исходные данные
{x1,
x2,...,
xN}
располагаются
в вариационный ряд, находится медиана
этого ряда и на графике эмпирической
функции распределения ставится точка
с координатами
и
=0.5.
Затем находятся медианы двух половин
вариационного
ряда и им
в соответствие ставятся значения
эмпирической функции
0.25 и
0.75 и т.д.
Указанная процедура продолжается до
тех пор, пока не будут рассмотрены все
имеющиеся значения
xi(i=1,2,...,N).
В результате получается ряд точек
Fn
(х).
Нахождение начального и конечного значений функций распределения осуществляется по формулам
(11)
,
(12)
где
.
Здесь
x1,
x2
первые два члена вариационного ряда,
- оценка моды функции распределения.
При малом числе опытных данных считается,
что оценка моды совпадает с оценками
медианы по выборке.
Медиана выборки: Me=25,3
Таблица последовательных медиан и значений эмпирической функции распределения:
|
|
16,9 |
0 |
17 |
0,0625 |
17,1 |
0,125 |
17,2 |
0,1875 |
25,1 |
0,25 |
25,1 |
0,25 |
17,5 |
0,3125 |
17,6 |
0,375 |
17,7 |
0,4375 |
17,85 |
0,5 |
25,3 |
0,5 |
18 |
0,5625 |
18,1 |
0,625 |
18,2 |
0,6875 |
25,4 |
0,75 |
25,4 |
0,75 |
18,5 |
0,7625 |
18,6 |
0,875 |
18,7 |
0,9375 |
18,8 |
1 |
По полученным данным был построен график функции распределения, изображенный на рисунке 1.
Рисунок 1. График функции распределения
Метод уменьшения неопределенности:
Выражение
для эмпирической функции распределения,
получаемой с помощью МУН, записывается
в виде:
при xi-1xxi и
где
- число
одинаковых значений xi. МУН
является частный.
При расчете получились следующие значения F(xi):
|
|
24,1 |
0,06 |
24,1 |
0,10 |
24,3 |
0,09 |
24,5 |
0,16 |
24,5 |
0,19 |
24,6 |
0,25 |
24,6 |
0,28 |
24,6 |
0,32 |
24,7 |
0,28 |
24,8 |
0,31 |
25 |
0,37 |
25 |
0,41 |
25,1 |
0,41 |
25,2 |
0,44 |
25,3 |
0,50 |
25,3 |
0,53 |
25,4 |
0,66 |
25,4 |
0,69 |
25,4 |
0,72 |
25,4 |
0,76 |
25,4 |
0,79 |
25,7 |
0,69 |
25,8 |
0,81 |
25,8 |
0,85 |
25,8 |
0,88 |
25,8 |
0,91 |
26 |
0,84 |
26,1 |
0,88 |
26,2 |
0,91 |
26,4 |
0,94 |
График функции распределения, полученный методом уменьшения неопределенности представлен на рисунке 2.
Рисунок 2. График функции распределения
Метод сжатия ИЗР
Наиболее
предпочтительным при инженерных расчетах
является алгоритм, основанный на
минимизации дисперсии. В этом случае
члены ряда (7) определяются следующим
образом:
Рассчитанные значения ai:
xi |
i |
ai |
24,1 |
1 |
0,03 |
24,1 |
2 |
0,06 |
24,3 |
3 |
0,10 |
24,5 |
4 |
0,13 |
24,5 |
5 |
0,16 |
24,6 |
6 |
0,19 |
24,6 |
7 |
0,23 |
24,6 |
8 |
0,26 |
24,7 |
9 |
0,29 |
24,8 |
10 |
0,32 |
25 |
11 |
0,35 |
25 |
12 |
0,39 |
25,1 |
13 |
0,42 |
25,2 |
14 |
0,45 |
25,3 |
15 |
0,48 |
25,3 |
16 |
0,52 |
25,4 |
17 |
0,55 |
25,4 |
18 |
0,58 |
25,4 |
19 |
0,61 |
25,4 |
20 |
0,65 |
25,4 |
21 |
0,68 |
25,7 |
22 |
0,71 |
25,8 |
23 |
0,74 |
25,8 |
24 |
0,77 |
25,8 |
25 |
0,81 |
25,8 |
26 |
0,84 |
26 |
27 |
0,87 |
26,1 |
28 |
0,90 |
26,2 |
29 |
0,94 |
26,4 |
30 |
0,97 |
Полученный график изображен на рисунке 3.
Рисунок 3. График функции распределения