Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Statist_metodichka.rtf
Скачиваний:
131
Добавлен:
13.04.2015
Размер:
34.15 Mб
Скачать

Решение

  1. Для построения дискретного вариационного ряда необходимо подсчитать количество появления каждой оценки, т.е. частоту появления признака. Дискретный ряд представлен в таблице 5.1.

Таблица 5.1

Распределение студентов по успеваемости

Успеваемость (балл), х

Число сту-

дентов, f

Накопленные

частоты, S нак

x f

x2 f

1

3

3

3

3

88,875

2

5

8

10

20

15,787

3

7

15

21

63

0,086

4

9

24

36

144

1,8136

5

6

30

30

150

46,3333

Итого

30

-

100

380

152,8949

  1. Графически дискретный вариационный ряд может быть представлен в виде полигона (рис.5.1), кумуляты (рис.5.2) распределения. Полигон строится в прямоугольной системе координат.

3,93

1

3

4

f

1,72

х

полигон

3

7

5

6

9

число студентов, чел

Мо= 4(балла)

успеваемость, балл

5

2

полигон распределения

теоретическая кривая нормального распределения

Рис. 5.1. Распределение студентов по успеваемости.

По оси абсцисс откладываются значения дискретного признака, а по оси ординат – частоты распределения. Полигон часто замыкается, - для этого крайние вершины соединяются с точками на оси абсцисс, отстоящими на одно деление в принятом масштабе (в данном примере х = 0 и х = 6).

Кумулята – это линейный график накопленных частот. Для построения кумуляты дополнительно рассчитываются накопленные частоты (SНАК), - они представлены в таблице 5.1, и в прямоугольной системе координат строится их график (рис.5.2).

3

2

5

4

успеваемость,балл

1

Рис. 5.2. Кумулята распределения студентов по успеваемости

3. Cтруктурными средними выступают мода и медиана.

Модальное значение признака, т.е. Мо = 4 (балла). Графически – это вершина полигона распределения (рис.5.1).

Медиана равна 3 балла, так как SНАК ==15 для признака, равному 3. Графически медиана определяется с помощью кумуляты распределения. Для ее определения сумму ординат (сумму частот) делят пополам, т.е.. Через полученную точку проводится прямая параллельно оси абсцисс до пересечения ее с кумулятой. Абсцисса точки пересечения является медианной величиной распределения (рис. 5.2).

  1. Для оценки формы распределения исчислим коэффициент асимметрии и эксцесса:;(балла);М0=

= 4(балла);;.

, это свидетельствует о наличии левосторонней асимметрии распределения студентов по успеваемости (рис. 5.1).

Для проверки статистической гипотезы о существенности асимметрии рассчитываем соотношение, исчислив предварительно:=;.

В нашем примере наличие асимметрии несущественно и объясняется влиянием случайных факторов.

Исчислим коэффициент эксцесса:;=

; .

Так как , то распределение студентов по успеваемости – низковершинное или плосковершинное по сравнению с нормальным распределением.

  1. Для проверки гипотезы о соответствии эмпирического распределения нормальному используем критерий Пирсона или- критерий. Определим теоретические частоты нормального распределения по формуле:;;h = 1 (для дискретного ряда); n = ∑ f = 30, тогда .

Все промежуточные расчеты представлены в таблице 5.2.

Определяем расчетное значение -критерия:=2,1146. Полученное значение=2,1146 сравнивается с табличным значением, которое определяется по заданной вероятности (например,Р = 0,95) и числу степеней свободы (m = k – 3 = 5 - 2) (приложение 4).

Таблица 5.2

Вспомогательные расчеты теоретических частот нормального

закона распределения

2Успеваемость,

(x)

Число студентов, (f)

=

=

Теор.частоты,

Округл.

теорет.

частоты,

1

3

-1,854

0,0721

1,72

2,0

0,5

2

5

-1,058

0,2275

5,43

5,4

0,0296

3

7

-0,262

0,3857

9,2

9,2

0,526

4

9

0,533

0,3467

8,26

8,3

0,059

5

6

1,328

0,1647

3,93

4,0

1,0

3Итого

30

28,9

2,1146

= 6. Так как<(2,1146 < 6,0), то гипотеза о соответствии эмпирического распределения нормальному с вероятностью 0,95 не отвергается. На рис.5.1 построим теоретическую линию нормального закона распределения. Эмпирическое распределение близко нормальному закону распределения, однако оно более плосковершинно, чем нормальное (ЕХ < 0) и с незначительной правовершинной асимметрией (АS < 0), что видно на графическом изображении эмпирического и теоретического распределения.

Пример 2. Известно распределение коммерческих банков области по размеру прибыли.

Размер прибыли,

млн.грн

До

10,0

10,0 –

20,0

20,0 -

30,0

30,0 -

40,0

40,0 -

50,0

Свыше

50,0

Ито-

го

Количество банков

20

40

25

45

50

20

200

Оцените уровень вариации банков по размеру прибыли, рассчитав абсолютные и относительные показатели вариации. Сделайте выводы.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]