- •Занятие 1. Основные понятия теории вероятностей. Классическое определение вероятности. Элементы комбинаторики. Непосредственный подсчет вероятности.
- •Занятие 2. Алгебра событий. Теоремы сложения и умножения. Модели надежности технических систем.
- •Занятие 3
- •Занятие 4. Дискретная случайная величина.
- •Занятие 5. Непрерывная случайная величина.
- •Определение законов распределения случайных величин на основе опытных данных.
- •Занятие 7. Определение числовых характеристик статистического распределения. Сглаживание статистических рядов.
- •Занятие 8. Проверка статистических гипотез.
- •Критические точки распределения χ2.
Занятие 7. Определение числовых характеристик статистического распределения. Сглаживание статистических рядов.
Задача.
Для заданной выборки значений случайной величины и на основе результатов занятия №6 :
Определить значения статистического среднего mx*, статистической дисперсии Dx*, статистического средне квадратического отклонения σx*.
Оценить значения параметров функции плотности закона распределения исследуемой случайной величины и построить график функции плотности.
Алгоритм решения задачи.
Определение статистических числовых характеристик:
Сглаживание статистического ряда и построение графика функции плотности. По виду гистограммы визуально определяем вид теоретического распределения, к которому ближе всего подходит исследуемое распределение. Для задания значений параметров функции плотности используются значения статистических числовых характеристик, полученные на предыдущем этапе.
Для нормального закона: m=mx*; σ=σx*
Для показательного закона λ=1/mx*.
Для равномерного закона a=xmin; b=xmax.
Вычисление f(x) следует выполнить в соответствии с выдвинутой гипотезой для середины каждого интервала. Результаты добавить в таблицу, построенную на занятии №6
Функция плотности имеет следующий вид:
Для нормального закона:
Для показательного закона
Для равномерного закона .
Построение графика плотности необходимо выполнить на гистограмме, совместив оси f(x) и h
Вариант А
№ интерв |
xi~=(xi+xi+1)/2 |
xi~pi* |
(xi~ - mi*)2 |
(xi~ - mi*)2pi* |
1 |
3.581 |
0.328 |
47.031 |
4.311 |
2 |
4.924 |
0.492 |
30.420 |
3.042 |
3 |
6.266 |
0.574 |
17.413 |
1.596 |
4 |
7.609 |
0.634 |
8.011 |
0.668 |
5 |
8.951 |
0.671 |
2.214 |
0.166 |
6 |
10.294 |
0.772 |
0.021 |
0.002 |
7 |
11.636 |
1.164 |
1.433 |
0.143 |
8 |
12.979 |
1.190 |
6.449 |
0.591 |
9 |
14.321 |
1.551 |
15.070 |
1.633 |
10 |
15.664 |
1.175 |
27.296 |
2.047 |
11 |
17.006 |
1.275 |
43.126 |
3.234 |
12 |
18.349 |
0.61 |
62.561 |
2.09 |
|
|
10.44 |
|
19.52 |
Статистическое среднее |
mx*= |
10.44 |
Статистическая дисперсия |
Dx*= |
19.52 |
Средне квадратическое отклонение |
x*= |
4.42 |
Вариант В
№ интерв |
xi~=(xi+xi+1)/2 |
xi~pi* |
(xi~ - mi*)2 |
(xi~ - mi*)2pi* |
1 |
0.330 |
0.151 |
0.598 |
0.274 |
2 |
0.970 |
0.267 |
0.018 |
0.005 |
3 |
1.610 |
0.161 |
0.257 |
0.026 |
4 |
2.250 |
0.131 |
1.315 |
0.077 |
5 |
2.890 |
0.169 |
3.192 |
0.186 |
6 |
3.530 |
0.088 |
5.889 |
0.147 |
7 |
4.170 |
0.035 |
9.404 |
0.078 |
8 |
4.810 |
0.040 |
13.739 |
0.114 |
9 |
5.450 |
0.000 |
18.894 |
0.000 |
10 |
6.090 |
0.000 |
24.867 |
0.000 |
11 |
6.730 |
0.000 |
31.659 |
0.000 |
12 |
7.370 |
0.06 |
39.271 |
0.33 |
|
|
1.10 |
|
1.23 |
Статистическое среднее |
mx*= |
1.10 |
Статистическая дисперсия |
Dx*= |
1.23 |
Средне квадратическое отклонение |
x*= |
1.11 |
|
0.906 |
Вариант С
№ интерв |
xi~=(xi+xi+1)/2 |
xi~pi* |
(xi~ - mi*)2 |
(xi~ - mi*)2pi* |
1 |
6.832 |
0.057 |
371.782 |
3.098 |
2 |
10.375 |
0.346 |
247.694 |
8.256 |
3 |
13.918 |
0.464 |
148.717 |
4.957 |
4 |
17.462 |
1.892 |
74.851 |
8.109 |
5 |
21.005 |
3.151 |
26.095 |
3.914 |
6 |
24.548 |
4.091 |
2.449 |
0.408 |
7 |
28.092 |
6.087 |
3.914 |
0.848 |
8 |
31.635 |
3.427 |
30.489 |
3.303 |
9 |
35.178 |
3.225 |
82.175 |
7.533 |
10 |
38.722 |
2.259 |
158.971 |
9.273 |
11 |
42.265 |
0.352 |
260.877 |
2.174 |
12 |
45.808 |
0.76 |
387.894 |
6.46 |
|
|
26.11 |
|
58.34 |
Статистическое среднее |
mx*= |
26.11 |
Статистическая дисперсия |
Dx*= |
58.34 |
Средне квадратическое отклонение |
x*= |
7.64 |
Контрольные вопросы:
Числовые характеристики статистического распределения.
Выравнивание статистических рядов. Метод моментов.