- •Вспомогательная таблица для вычисления числовых характеристик
- •Индивидуальное задание по теме: «первичная статистическая обработка экспериментальных данных»
- •Ступино 2011
- •4 Проверка гипотезы о нормальном законе распределения:
- •Вспомогательная таблица для расчёта критерия Пирсона
- •Группированный статистический ряд, статистическое распределение частот, относительных частот, накопленных частот и частостей.
- •Значения эмпирической и теоретической функций распределения.
По данным выборочного обследования получено следующее распределение семей по среднедушевому доходу.
доход, у.е. |
25÷ 50 |
50÷ 75 |
75÷ 100 |
100÷ 125 |
125÷ 150 |
150 ÷175 |
Количество семей |
201 |
309 |
174 |
126 |
100 |
90 |
Провести первичную статистическую обработку экспериментальных данных.
РЕШЕНИЕ:
1)Составим статистическое распределениечастотni, относительных частотWi, накопленных частотnнаки накопленных частостейWнак
Для каждого интервала указывается частота ni, относительная частотаWi=ni/n, накопленная частотаnнак(находится последовательным суммированием частот всех предыдущих интервалов) и накопленная частостьWнак=nнак/n.
Группированный статистический ряд, статистическое распределение частот, относительных частот, накопленных частот и накопленных частостей
№ интер- вала |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
∆хi, мкм |
25÷ 50 |
50÷ 75 |
75÷ 100 |
100÷ 125 |
125÷ 150 |
150 ÷175 |
ni |
201 |
309 |
174 |
126 |
100 |
90 |
Wi |
0,201 |
0,309 |
0,174 |
0,126 |
0,1 |
0,09 |
nнак |
201 |
510 |
684 |
810 |
910 |
1000 |
Wнак |
0,201 |
0,51 |
0,684 |
0,81 |
0,91 |
1 |
2)Построим гистограммучастот в координатах (xi, ni) и относительных частот в координатах (xi, Wi) (рис. 1.1). Если соединить середины интервалов, получимполигончастот и относительных частот.
Рис.1.1. Гистограмма и полигон частот и относительных частот
3)Построим кумуляту. (рис.1.2).
Рис. 1.2. Кумулята
4)Найдем эмпирическую (выборочную) функцию распределенияF*(x). построим график эмпирической функции распределения (рис.1.3).
xi у.е. |
25 |
50 |
75 |
100 |
125 |
150 |
175 |
F*(x) |
0 |
0,201 |
0,510 |
0,684 |
0,810 |
0,910 |
1,0 |
Рис. 1.3. График эмпирической функции распределения
Для облегчения вычислений выборочных числовых характеристик составим табл. 1.3.
Таблица 1.3
Вспомогательная таблица для вычисления числовых характеристик
№ |
Середина интервала хi у.е. |
ni |
xi ni |
xi- |
(xi -)2ni |
(xi - )3ni |
(xi - )4ni |
1 |
37,5 |
201 |
7537,5 |
-47,0323 |
444619,4859 |
-20899074,615 |
982931547,0541 |
2 |
62,5 |
309 |
19219,8 |
-22,0323 |
149995,4731 |
-3304745,2636 |
72811139,0579 |
3 |
87,5 |
174 |
15225 |
2,9677 |
1532,46033 |
4547,8825 |
13496,75089 |
4 |
112,5 |
126 |
14175 |
27,9677 |
98556,2226 |
18724226,6924 |
52367468,005 |
5 |
137,5 |
100 |
13750 |
52,9677 |
280557,7243 |
14860497,3749 |
787126366,8044 |
6 |
162,5 |
90 |
14625 |
77,9677 |
547106,6018 |
42656643,4046 |
3325840375,93005 |
∑ |
- |
1000 |
84532,3 |
- |
10299977,9712 |
52040995,47497 |
5221090393,602 |
Определим выборочные числовые характеристики:
Выборочное среднее:
Выборочная дисперсия:
Выборочное среднее квадратическое отклонение:
Выборочная мода Мо* = 87,5 у.е.;
Выборочную медиану Ме* = 87,5 у.е.
Коэффициент вариации:
Так как коэффициент вариации больше 33%, то выборка неоднородна.
Выборочный коэффициент ассиметрии:
Выборочный эксцесс Е*и коэффициент эксцесса*:
Приблизительная проверка нормальности распределения:
По виду гистограммы и полигона можно считать распределение симметричным.
Так как , то распределение можно считать приблизительно нормальным.
Так как Е*0 иА*0, то распределение можно считать приблизительно нормальным.
Найдем трехсигмовый интервал:
Все значения случайной величины попали в трехсигмовый интервал, поэтому распределение можно считать приблизительно нормальным.
Так как выборочное распределение можно считать нормальным, найдем доверительный интервал для математического ожиданияМ(Х)=mпри уровне надежности=0,95 по следующей формуле:
По таблице функции Лапласа найдем:
Ф(z)= 0,95/2=0,475 иz= 1,96.
Найдем предельную ошибку выборки:
Найдем доверительный интервал:
84,5323-1,98919 m 84,5323+1,98919;
82,54311m 86,52149.
С заданной надежностью (вероятностью) 0,95 можно ожидать, что отклонение размера деталей от номинального находится в интервале от -0,09487 до 3,49487 у.е.
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«МАТИ» РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ К.Э. ЦИОЛКОВСКОГО
Кафедра «Моделирование систем и информационные технологии»
Индивидуальное задание по теме: «первичная статистическая обработка экспериментальных данных»
Студент: Грачева А.С.
Группа: АСУ - 031
Преподаватель: Егорова Ю. Б.