- •1._Побудова гістограм частот.
- •1.1_Побудова гістограми частот вибірки X:
- •1.2. Побудова гістограми частот вибірки y:
- •2.Знаходження оцінок математичних сподівань і дисперсій генеральних сукупностей
- •Заповнюємо всі стовбці таблиці
- •3. Оцінка невідомих математичних сподівань м[х] і m[у] генеральних сукупностей х і у за допомогою довірчого інтервалу з надійністю 0,95.
- •Розв’язання:
- •4._Перевірка гіпотези про рівність дисперсій генеральних сукупностей для вибірок X та y.
- •5. Побудова нормальних кривих за емпіричними даними.
- •5.1 Знаходження вибіркової середньої та середнього квадратичного відхилення методом добутків.
- •5.2 Знаходження вирівнюючих частот кожної вибірки.
- •5.3 Побудова полігонів частот і нормальних кривих.
- •Для вибірки х
- •Для вибірки y
- •6. Перевірка гіпотези про нормальний розподіл генеральних сукупностей X та y, використовуючи критерій погодженості Пірсона.
- •7. Перевірити гіпотезу про рівність нулю математичних сподівань генеральних сукупностей х і у.
- •Розв’язання:
- •8. Оцінка відхилення емпіричного розподілу від нормального.
- •9.Представимо математичну модель вибірок за допомогою MatCad2001.
- •10. Висновки:
- •Можна зробити наступні висновки:
2.Знаходження оцінок математичних сподівань і дисперсій генеральних сукупностей
Складемо функцію правдоподібності:[1, ст.170]
L = f (x1; Θ1, Θ2) ∙ f (x2; Θ1, Θ2) … f (xn; Θ1, Θ2) (2.1)
За умовою задачі Θ1 = a(математичному сподіванню), Θ2 = Dв (вибірковій дисперсії).Для спрощення обчислень Dв замінимо на σ2(виправлену вибіркову дисперсію). У даному випадку випадкові величини неперервні і розподілені за нормальним розподілом, густина якого визначається формулою(2.2)
[2, ст.127]:
, (2.2)
де - математичне сподівання,- середнє квадратичне відхилення.
Отже
L = f (xi ; Θ1, Θ2) = f (xi ; a, σ2) = (2.3)
Знайдемо максимум функції L. Для цього можна використати функцію ln(L), яка матиме такий же максимум. Тож знайдемо логарифмічну функцію правдоподібності:
ln(L) = Σ ln(f (xі ; a, σ2)) ==
== –nln() – =
(2.4)
Знайдемо першу похідну рівняння (2.4) по а:
=
= (Σxi – na) (2.5)
Знайдемо першу похідну рівняння (2.4) по σ2:
(2.6)
Знайдемо критичні точки, для чого прирівняємо часткові похідні (2.5) та (2.6) до нуля і отримаємо систему рівнянь:
(2.7)
Розв’яжемо систему рівнянь (2.7) відносно a. Отримаємо:
(2.8)
Легко бачити, що при а = xв друга похідна від’ємна, отже ця точка є точкою максимуму і значить в якості оцінки найбільшої правдоподібності треба взяти середнє вибіркове: .
Розв’яжемо систему рівнянь (2.4) відносно σ2. Отримаємо:
(Σxi – a) = n , (2.9)
Підставимо в вираз замість а – середнє вибіркове (див. (2.8)).
(2.10)
Легко бачити, що при такому значенні вибіркової дисперсії друга похідна від’ємна, отже ця точка є точкою максимуму і значить в якості оцінки найбільшої правдоподібності треба взяти наступний вираз:
Dв* = (2.11)
Вибіркове середнє і вибіркову дисперсію доцільно обчислювати методом добутків, який дає зручний спосіб знаходження умовних моментів різного порядку з рівновіддаленими варіантами.
Обрахуємо вибіркові дисперсії для вибірок X та Y методом добутків. Для цього використаємо рівновіддалені частоти, які ми знайшли в пункті
Вибіркова сукупність Х:
Так як ми вже знайшли певні значення в першому пункті то використаємо їх для розв’язку цього завдання. Створимо таблицю, що необхідна для розв’язання поставлених завдання методом добутків.
Крок нам уже відомий, тому його шукати не будемо.
Вибираємо помилковий нуль. Візьмемо за нього варіанту, якій відповідає найбільша по модулю частота серед варіант, що знаходяться приблизно в середині відсортованого списку варіант. За таким принципом вибираємо 0,941.
C=-0,941
Тепер у таблиці, наведеній нижче. заповнюємо стовпець №3 за таким принципом: напроти варіанти, яка рівна умовному нулю, ставимо 0. Тепер в клітинки над 0 пишемо-1, -2, -3…, а під – 1, 2, 3… Дане випливає якщо для кожного окремого набору значень визначати за формулою:
(2.12)
Заповнюємо всі стовбці таблиці
Таблиця №3
xi |
ni |
ui |
niui |
niui2 |
ni(ui+1)2 |
-3,001 |
1 |
-4 |
-4 |
16 |
9 |
-1,542 |
5 |
-3 |
-15 |
45 |
20 |
-0,690 |
12 |
-2 |
-24 |
48 |
12 |
0,070 |
12 |
-1 |
-12 |
12 |
0 |
0,941 |
16 |
0 |
0 |
0 |
16 |
1,594 |
2 |
1 |
2 |
2 |
8 |
2,957 |
2 |
2 |
4 |
8 |
18 |
|
50 |
|
-49 |
131 |
83 |
Перевіримо, чи правильно ми виконали обчислення за формулою:
Після підстановки всіх значень ми отримали певний результат, а точніше 83. Він співпадає з елементом в нижньому рядку останнього стовпчика. Це означає, що обчислення виконані правильно.
Повернемось до головного завдання - знаходження середнього вибіркового і середньої дисперсії.
(2.13)
(2.14)
Для використання даних формул нам не відомими залишається та .
Обрахуємо їх значення за формулами:
(2.15)
(2.16)
Використаємо дані формули і знайдемо невідомі нам елементи.
Підставимо отримані значення і знайдемо ,
Вибіркова сукупність Y:
Так як ми вже знайшли певні значення в пункті один використаємо їх для розв’язку цього завдання. Створимо таблицю, що необхідна для розв’язання поставлених завдання методом добутків.
Крок нам уже відомий, тому його шукати не будемо.
Вибираємо помилковий нуль. Беремо за нього варіанту, якій відповідає найбільша по модулю частота серед варіант, що знаходяться приблизно в середині відсортованого списку варіант. За таким принципом вибираємо 0,3424.
C=0,3424
Тепер у таблиці, наведеній нижче. заповнюємо стовпець №3 за таким принципом: напроти варіанти, яка рівна умовному нулю, ставимо 0. Тепер в клітинки над 0 пишемо-1, -2, -3…, а під – 1, 2, 3… Дане випливає якщо для кожного окремого набору значень визначати за формулою 2.12
Заповнюємо всі стовбці таблиці
Таблиця №4
yi |
ni |
ui |
niui |
niui2 |
ni(ui+1)2 |
-1,502 |
2 |
-4 |
-8 |
32 |
18 |
-1,0225 |
8 |
-3 |
-24 |
72 |
32 |
-0,4974 |
9 |
-2 |
-18 |
36 |
9 |
-0,1178 |
9 |
-1 |
-9 |
9 |
0 |
0,3424 |
17 |
0 |
0 |
0 |
17 |
1,041 |
1 |
1 |
1 |
1 |
4 |
1,2732 |
4 |
2 |
8 |
16 |
36 |
|
50 |
|
-50 |
166 |
116 |
Перевіримо, чи правильно ми виконали обчислення за формулою:
Після підстановки всіх значень ми отримали певний результат, а точніше 321. Він співпадає з елементом в нижньому рядку останнього стобчика. Це означає, що обчислення виконані правильно.
Повернемось до головного завдання - знаходження середнього вибіркового і середньої дисперсії.
Використаємо формули 2.15 та 2.16 і знайдемо невідомі нам елементи:
Підставимо отримані значення і знайдемо ,