Оглавление Введение

Цель данной курсовой работы - получить представ­ление о принципах и особенностях математического моделирования в разведочном бурении, овладеть основными методами математической, преимущественно статистической, обработки информации и научиться применять их для решения различных задач.

Велика роль и значение эксперимента в установлении различных показателей и оценке применяемых технических процессов в бурении. С помощью эксперимента проверяются работоспособность и надежность новых технических средств и технологических процессов, устанавливаются производительность новой техники, технико-экономических показателей и т.д.

1. Определение основных статистических оценок выборки

Табл.1

Исходные данные

21,42	24,65
24,39	21,24
19,27	24,98
18,14	25,75
20,66	19,60
20,98	20,36
23,09	19,93
21,87	18,41
25,25	22,64
21,01	24,48
19,90	18,68
21,72	23,33
23,84	20,09
22,11	27,35
26,65	24,41
22,76	14,75
20,31	24,43
22,02	18,38
23,51	25,35
19,95	18,65
20,09	22,17
22,91
24,62

Определение среднего значения случайной величины:

Среднее значение – это среднеарифметическое из всех измеренных значений:

, (1.1)

где - количество наблюдений, - значения случайной величины.

где: - значения случайной величины

- объем выборки

Определение меры разброса случайной величины – дисперсии:

Дисперсией случайной величины называется математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от ее математического ожидания. Дисперсия при большом объеме выборке вычисляется по формуле:

; (1.2)

где: - среднеквадратическое отклонение

Определение среднеквадратического отклонения:

Среднеквадратическое отклонение – это число, равное квадратному корню из дисперсии:

; (1.3)