Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Методичка по лабораторным работам МПЭ.doc
Скачиваний:
74
Добавлен:
17.02.2016
Размер:
1.16 Mб
Скачать

2.1 Формирование частотной таблицы

В тех случаях, когда выборка имеет большой объем, т.е. число значений более 30, для упрощения расчетов применяют «способ отсчета от условного нуля». Полученный ряд экспериментальных значений делят на классы (интервалы). Исходя из количества элементов совокупности m, число классов k определяют по формуле (с округлением до целого):

k = 3,332·lg (m +1) при 50 < m < 200;

k = при m > 200.

Например, для m = 50 принимаем k = 7.

Находим в анализируемой выборке максимальное Ymax и минимальное Ymin значения и определяем величину интервала:

.

(2.1)

Составляем таблицу и разносим все значения анализируемой совокупности по соответствующим классам.

№ класса

1

2

3

К

k

Границы

класса

К

Значения Yi

Частота mi

Среднее Yi*

Количество случайных величин в каждом классе mi называется частотой. После сортировки значений определяем частоту mi и математическое ожидание (среднее) Yi* в каждом классе.

Дальнейшие расчеты сводим в таблицу.

Границы

классов

mi

Yi*

yi

mi·yi

yi2

mi·yi2

miT

1

-3

2

-2

3

-1

4

0

5

1

6

2

7

3

Σ

Значение Yi* в том классе, где mi принимает максимальное значение, называется условным нулем выборки Y0*.

Значения yi находятся по формуле (и округляются до ближайшего целого):

.

(2.2)

2.2 Определение оценок математического ожидания, среднего квадратического отклонения и квадратической неровноты

По способу отсчета от условного нуля находим среднее значение выборки:

.

(2.3)

Находим среднее квадратическое отклонение и квадратическую неровноту:

;

(2.4)

(2.5)