- •Міністерство освіти і науки україни
- •Практичне заняття 2. Теореми додавання і множення ймовірностей
- •Практичне заняття 3. Формула повної ймовірності. Формула бейєса
- •Практичне заняття 4. Послідовність незалежних випробувань
- •Практичне заняття 5. Послідовність незалежних випробувань
- •Практичне заняття 6. Дискретна випадкова величина
- •Практичне заняття 7. Неперервна випадкова величина
- •Практичне заняття 8. Неперервна випадкова величина
- •Практичне заняття 9. Неперервна випадкова величина
- •Практичне заняття 10. Закони розподілу дискретної випадкової величини
- •Практичне заняття 11. Закони розподілу неперервної випадкової величини
- •Практичне заняття. 12. Нормально розподілена випадкова величина
- •Розв’язання.
- •Практичне заняття 13. Двовимірна дискретна випадкова величина
- •Практичне заняття 14. Двовимірна неперервна випадкова величина
- •Практичне заняття 15. Статистичні оцінки параметрів розподілу
- •Практичне заняття 16. Статистичні оцінки параметрів розподілу
- •Практичне заняття 17. Довірчі інтервали
- •Практичне заняття 18. Статистичні гіпотези
- •Практичне заняття 19. Статистичні гіпотези
- •Практичне заняття 20. Критерій згоди пірсона
- •Практичне заняття 21. Елементи теорії кореляції
- •Практичне заняття 22. Випадкові процеси
- •Практичне заняття 23. Моделювання випадкових величин методом монте-карло
- •Практичне заняття 24. Системи масового обслуговування. Ланцюги маркова
- •Таблиця значень функції
- •Таблиця значень функції
- •Таблиця значень функції
- •Додаток 4 Таблиця значень , що задовольняють рівність
- •Додаток 5 Таблиця значень
- •Додаток 6 Критичні точки розподілу Ст’юдента (t-розподілу)
- •Додаток 7 Критичні точки розподілу Фішера (f-розподілу)
- •Критичні значення критерію Колмогорова для деяких .
- •Рівномірно розподілені випадкові числа
Практичне заняття 16. Статистичні оцінки параметрів розподілу
Приклад. За заданим інтервальним статистичним розподілом вибірки
|
h = 8 |
0-8 |
8-16 |
16-24 |
24-32 |
32-40 |
40-48 |
|
ni |
10 |
15 |
20 |
25 |
20 |
10 |
|
Wi |
0,1 |
0,15 |
0,2 |
0,25 |
0,2 |
0,1 |
потрібно побудувати гістограму частот і відносних частот.
Розв’язання.Гістограми частот і відносних частот наведені на рис. 109, 110.

Рис. 109
Площа гістограми
частот
![]()

Рис. 110
Приклад. За заданим інтервальним статистичним розподілом вибірки
|
h=4 |
0-4 |
4-8 |
8-12 |
12-16 |
16-20 |
20-24 |
|
ni |
6 |
14 |
20 |
25 |
30 |
5 |
побудувати гістограму частот і F (x).
Визначити Mo, Me.
Розв’язання.Гістограма частот зображена на рис. 113.

Рис. 113
Графік F (x) зображено на рис. 114.

Рис. 114
З рис. 113 визначається модальний інтервал, який дорівнює 16-20.
Застосовуючи (362)
і беручи до уваги, що
,
,
,h=4,
,
дістанемо
;
![]()
Отже, Mo = 16,17.
З графіка F(x) визначається медіанний інтервал, який дорівнює 12-16.
Беручи до уваги, що F(12) = 0,4,F(16) = 0,65,h= 4 i застосовуючи (361), дістанемо:

Отже,
= 13,6.
Приклад. За заданим інтервальним статистичним розподілом вибірки, в якому наведено розподіл маси новонароджениххі,
|
|
1-1,2 |
1,2-1,4 |
1,4-1,6 |
1,6-1,8 |
1,8-2 |
1,8-2 |
2-2,2 |
2,4-2,6 |
2,6-2,8 |
2,8-3 |
3-3,2 |
|
пі |
5 |
12 |
18 |
22 |
36 |
24 |
19 |
15 |
11 |
9 |
2 |
обчислити
![]()
Розв’язання.Побудуємо дискретний статистичний розподіл за заданим інтервальним. Оскількиh= 0,2, то дістанемо:
|
|
1,1 |
1,3 |
1,5 |
1,7 |
1,9 |
2,1 |
2,3 |
2,5 |
2,7 |
2,9 |
3,1 |
|
hi |
5 |
12 |
18 |
22 |
36 |
24 |
19 |
15 |
11 |
9 |
2 |
Беручи до уваги (363), (364), (365) і те, що n= 173, дістанемо:

.
Отже,
.

![]()

![]()
=
0,217149.
![]()
Отже,
кг.
Практичне заняття 17. Довірчі інтервали
1. Довірчий інтервал
для оцінки математичного сподівання
нормального розподілу при відомому
.
2. Довірчий інтервал
для оцінки математичного сподівання
нормального розподілу при невідомому
.
Приклад.Вимірявши 40 випадково відібраних після
виготовлення деталей, знайшли вибіркову
середню, що дорівнює 15 см. Із надійністю
побудувати довірчий інтервал для
середньої величини всієї партії деталей,
якщо генеральна дисперсія дорівнює
.
Розв’язання.Для побудови довірчого інтервалу
необхідно знати:![]()
,n,x.
З умови задачі
маємо:
![]()
![]()
![]()
Величинахобчислюється з рівняння
![]()
![]()
Знайдемо числові значення кінців довірчого інтервалу:


Таким чином, маємо:
.
Приклад.Маємо такі дані про розміри основних фондів (у млн грн.) на 30-ти випадково вибраних підприємствах:
4,2; 2,4; 4,9; 6,7; 4,5; 2,7; 3,9; 2,1; 5,8; 4,0;
2,8; 7,8; 4,4; 6,6; 2,0; 6,2; 7,0; 8,1; 0,7; 6,8;
9,4; 7,6; 6,3; 8,8; 6,5; 1,4; 4,6; 2,0; 7,2; 9,1.
Побудувати інтервальний статистичний розподіл із довжиною кроку h = 2 млн грн.
З надійністю
знайти довірчий інтервал для
,
якщо
= 5 млн
грн.
Розв’язання.Інтервальний статистичний розподіл буде таким:
|
h = 2 млн грн. |
2–4 |
4–6 |
6–8 |
8–10 |
|
ni |
9 |
7 |
10 |
4 |
Для визначення
необхідно побудувати дискретний
статистичний розподіл, що має такий
вигляд:
|
|
3 |
5 |
7 |
9 |
|
ni |
9 |
7 |
10 |
4 |
.
Тоді

Для побудови
довірчого інтервалу із заданою надійністю
необхідно знайтих:
![]()
Обчислюємо кінці інтервалу:


Отже, довірчий
інтервал для
буде
.
Приклад.Якого
значення має набувати надійність оцінки
γ, щоб за обсягу вибіркиn = 100
похибка її не перевищувала 0,01 при
.
Розв’язання.Позначимо похибку вибірки

Далі маємо:

Як бачимо, надійність мала.
Приклад.
Визначити обсяг вибіркиn, за
якого похибка
гарантується з імовірністю 0,999, якщо
.
Розв’язання.За умовою задачі
Оскільки
то дістанемо:
Величинухзнаходимо з рівності
Тоді
Приклад.Випадково вибрана партія з двадцяти приладів була випробувана щодо терміну безвідмовної роботи кожного з нихtі. Результати випробувань наведено у вигляді дискретного статистичного розподілу:
|
ti |
100 |
170 |
240 |
310 |
380 |
|
ni |
2 |
5 |
10 |
2 |
1 |
З надійністю
побудувати довірчий інтервал для «а»
(середнього часу безвідмовної роботи
приладу).
Розв’язання.Для побудови довірчого інтервалу необхідно знайти середнє вибіркове і виправлене середнє квадратичне відхилення.
Обчислимо
:

Отже, дістали
![]()
Визначимо DB:


Отже, DB = 4348,75.
Виправлене середнє квадратичне відхилення дорівнюватиме:

За таблицею значень
(додаток 3) розподілу Ст’юдента за
заданою надійністю
і числом ступенів свободи
= 20 – 1 = 19
знаходимо значення![]()
![]()
Обчислимо кінці довірчого інтервалу:


Отже, з надійністю
можна стверджувати, що
буде міститися в інтервалі
.
При великих обсягах
вибірки, а саме:
на підставі центральної граничної
теореми теорії ймовірностей (теореми
Ляпунова) розподіл Ст’юдента наближається
до нормального закону. Уцьому
разі
знаходиться за таблицею значень функції
Лапласа.
Приклад. У таблиці наведено відхилення діаметрів валиків, оброблених на верстаті, від номінального розміру:
-
h= 5 мк
0–5
5–10
10–15
15–20
20–25
ni
15
75
100
50
10
Із надійністю
побудувати довірчий інтервал для
.
Розв’язання.
Для побудови довірчого інтервалу
необхідно знайти
,S.
Для цього від інтервального статистичного розподілу, наведеного в умові задачі, необхідно перейти до дискретного, а саме:
|
|
2,5 |
7,5 |
12,5 |
17,5 |
22,5 |
|
ni |
15 |
75 |
100 |
50 |
10 |
Обчислимо
:

![]()
![]()
Отже,
![]()
Визначимо DB:
![]()

Обчислимо виправлене середнє квадратичне відхилення S:

З огляду на великий (n = 250) обсяг вибірки можна вважати, що розподіл Ст’юдента близький до нормального закону. Тоді за таблицею значення функції Лапласа
![]()
Обчислимо кінці інтервалів:


Отож,
довірчий інтервал для середнього
значення відхилень буде таким:
.
Звідси з надійністю
(99%) можна стверджувати, щоа
[11,03
мк; 12,57 мк].
