ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ
«Международный университет природы, общества и человека «Дубна»
Институт системного анализа и управления
Кафедра информационных технологий
Кафедра высшей математики
КУРСОВАЯ РАБОТА
ПО
Теории Вероятностей и Математической статистике
ТЕМА: «Исследование зависимости цены золота и серебра»
Выполнил: студент 2012 группы II курса
_______ИСАУ__________
___Стебнев Владимир Викторович______
Руководитель:
Доцент Калиновская Л.В.
Дата защиты: ____________________________
Оценка: ________________________________
________________________________
Дубна, 2011
Оглавление
Постановка задачи 3
Практическая часть 3
Исходные данные 3
Обработка исходных данных 4
Корреляционная таблица 7
Графики 11
Линейная регрессия 15
Заключение 22
Список литературы 23
Постановка задачи
Дана выборка, состоящая из 100 пар чисел ( Xi , Yi ), i =1, 2, …, 100.
-
Подобрать пример объекта, для которого Xi , Yi могли бы быть значениями двух признаков, связанных статистической зависимостью. Дать теоретическое обоснование.
-
Построить диаграмму рассеивания. Вычислить выборочные параметры: выборочные средние, выборочные и исправленные дисперсии, средние квадратичные отклонения, моды и медианы выборки по X и по Y , корреляционный момент и коэффициент корреляции (по не сгруппированной выборке).
-
Построить корреляционную таблицу. Построить полигоны, гистограммы нормированных относительных частот, эмпирические функции распределения по X и по Y , вычислить выборочные параметры по корреляционной таблице (по сгруппированной выборке).
-
Вычислить параметры для уравнения линейной регрессии Y на X , построить линию регрессии на диаграмме рассеивания.
-
Вычислить параметры для уравнения линейной регрессии X на Y, построить линию регрессии на диаграмме рассеивания.
-
Вычислить параметры для уравнения параболической регрессии, построить найденную параболу на диаграмме рассеивания.
Практическая часть Исходные данные
|
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
X |
Y |
|
1594,5 |
39,28 |
1745,3 |
38,985 |
1834,5 |
40,93 |
1667,6 |
32,1 |
|
1597,9 |
39,925 |
1767,2 |
39,615 |
1837,2 |
41 |
1679,1 |
32,47 |
|
1604,7 |
40,42 |
1787,4 |
40 |
1812,5 |
40,435 |
1666,7 |
31,65 |
|
1591,7 |
39,37 |
1793,1 |
40,22 |
1769,1 |
39,525 |
1681,8 |
32,17 |
|
1602,0 |
40,18 |
1845,4 |
40,92 |
1814,9 |
40,705 |
1684,3 |
32,135 |
|
1589,3 |
39,165 |
1855,3 |
42,93 |
1824,5 |
40,66 |
1672,9 |
31,69 |
|
1599,6 |
40,1 |
1879,6 |
43,65 |
1782,0 |
39,45 |
1661,0 |
31,89 |
|
1615,0 |
40,58 |
1906,6 |
43,775 |
1816,2 |
40,24 |
1620,5 |
30,7 |
|
1614,4 |
40,44 |
1848,6 |
42,01 |
1780,6 |
39,675 |
1624,6 |
30,6 |
|
1622,2 |
40,89 |
1737,1 |
39,615 |
1738,2 |
35,965 |
1643,0 |
31,36 |
|
1615,0 |
40,4 |
1776,7 |
40,675 |
1659,9 |
31,02 |
1647,8 |
31,63 |
|
1614,5 |
39,635 |
1831,7 |
41,725 |
1616,7 |
30 |
1657,5 |
31,725 |
|
1629,0 |
39,89 |
1825,1 |
41,32 |
1639,2 |
30,975 |
1715,0 |
33,2 |
|
1616,8 |
39,525 |
1794,8 |
40,51 |
1644,5 |
31,13 |
1723,1 |
33,51 |
|
1625,4 |
39,665 |
1836,4 |
41,45 |
1621,9 |
30,58 |
1745,9 |
35,4 |
|
1660,3 |
40,735 |
1826,6 |
41,605 |
1626,9 |
30,935 |
1743,5 |
35,37 |
|
1666,9 |
41,885 |
1831,5 |
41,66 |
1626,5 |
29,98 |
1714,1 |
34,245 |
|
1660,2 |
39,14 |
1886,7 |
43,3 |
1632,9 |
30,42 |
1719,6 |
34,44 |
|
1665,8 |
38,33 |
1879,5 |
43,15 |
1666,2 |
30,98 |
1723,3 |
33,365 |
|
1702,9 |
39,805 |
1915,4 |
43,28 |
1630,9 |
30 |
1731,8 |
33,75 |
|
1759,0 |
38,87 |
1849,4 |
41,665 |
1646,0 |
30,455 |
1760,7 |
34,465 |
|
1755,7 |
38,075 |
1834,2 |
41,68 |
1662,3 |
32,24 |
1755,3 |
34,145 |
|
1790,1 |
38,965 |
1865,2 |
42,375 |
1642,2 |
31,23 |
1773,1 |
34,42 |
|
1765,3 |
38,765 |
1861,2 |
41,43 |
1653,2 |
31,7 |
1794,5 |
34,835 |
|
1749,1 |
39,07 |
1857,4 |
41,41 |
1681,8 |
32,23 |
1791,1 |
35,03 |
Таблица 1