- •Содержание
- •Введение
- •Моделирование случайной величины интервала между попутно следующими поездами методом Монте-Карло
- •Обработка статистических данных
- •Оценивание.
- •Сглаживание.
- •(A)Построение статистической и теоретической функции распределения
- •Построение статистической и теоретической плотности распределения
- •Проверка статистических гипотез о законе распределения.
- •(B)Проверка статистической гипотезы закона распределения по критерию Колмогорова
- •Проверка статистической гипотезы закона распределения по критерию Пирсона.
- •Заключение
- •Список использованных источников:
Построение статистической и теоретической плотности распределения
Статистическая плотность распределения рассчитывается только по сгруппированным данным. Следовательно, для построения статистической плотности распределения, не сгруппированные данные необходимо сгруппировать. Весь диапазон статистических данных разбивают на L – интервалов с одинаковым шагом и подсчитывают числа реализаций, попавших в каждый интервал .
Чтобы определить оптимальное количество интервалов воспользуемся следующей эмпирической формулой, округлив результат до целого:
Принимаем количество интервалов, равное: .
Длина интервала (его шаг) определяется по формуле: и округляется до 2 - 3 значащих цифр в большую сторону.
А
Принимаем шаг, равный: h= А
Границы интервалов рассчитываем по следующей формуле: .
Далее подсчитываем количество случайных величин mj попавших в каждый интервал.
Статистическая плотность распределения строится в виде гистограммы. Гистограмма строится в виде последовательных прямоугольников, абсциссы которых – выбранные интервалы, а ординаты рассчитываются по формуле: .
Теоретическая плотность распределения строится относительно середин границ интервалов нормальному закону распределения (в Excel функция =НОРМРАСП).
Расчет статистической и теоретической плотности распределения сведен в таблицу 2.3.
№ |
gj |
mj |
gjc |
f*(x) |
f(x) |
1 |
774,3431 |
3 |
793,2605 |
0,000378 |
0,000229 |
2 |
812,1779 |
3 |
831,0953 |
0,000378 |
0,000631 |
3 |
850,0127 |
12 |
868,9301 |
0,00151 |
0,001414 |
4 |
887,8476 |
28 |
906,765 |
0,003524 |
0,002584 |
5 |
925,6824 |
24 |
944,5998 |
0,003021 |
0,003848 |
6 |
963,5172 |
39 |
982,4346 |
0,004909 |
0,004671 |
7 |
1001,352 |
30 |
1020,269 |
0,003776 |
0,004622 |
8 |
1039,187 |
32 |
1058,104 |
0,004028 |
0,003727 |
9 |
1077,022 |
26 |
1095,939 |
0,003272 |
0,00245 |
10 |
1114,857 |
6 |
1133,774 |
0,000755 |
0,001312 |
11 |
1152,691 |
6 |
1171,609 |
0,000755 |
0,000573 |
12 |
1190,526 |
0 |
1209,444 |
0 |
0,000204 |
13 |
1228,361 |
1 |
1247,278 |
0,000126 |
5,92E-05 |
14 |
1266,196 |
210 |
|
|
|
Таблица 2.3
По рассчитанным значениям построим статистическую и теоретическую плотности распределения.
Рис 2.2
Сравнивая статистическую и теоретическую функции и плотности распределения можно выдвинуть гипотезу, что ток фидера тяговой подстанции переменного тока подчиняется нормальному закону.