- •Содержание
- •1. Задачи программы Excel
- •2. Сводные выборочные характеристики
- •3. Сводные характеристики выборки для партии материала. Доверительные интервалы
- •4. Оценка анормальности результатов испытаний
- •5. Проверка гипотез о соответствии фактического распределения результатов испытаний теоретическому
- •5.1. Оценка соответствия результатов измерения нормальному закону по величине асимметрии и эксцесса
- •5.2. Оценка соответствия нормальному распределению с помощью критерия Шапиро - Уилки
- •5.3. Оценка соответствия нормальному распределению с помощью критерия Колмогорова
- •5.4. Оценка соответствия нормальному распределению с помощью критерия Пирсона
- •6. Определение необходимого числа испытаний
- •7. Сравнение двух выборок
- •7.1. Сравнение двух средних независимых выборок (критерий Стьюдента)
- •7.2. Сравнение двух дисперсий независимых выборок (критерий Фишера)
- •8. Регрессионный анализ
- •8.1. Построение графиков
- •8.2. Построение линий тренда
- •8.3. Линейная функция
- •8.4. Логарифмическая, степенная и экспоненциальная функции
- •8.5. Полиномиальная функция
- •Литература
5.2. Оценка соответствия нормальному распределению с помощью критерия Шапиро - Уилки
Критерий Шапиро - Уилки W применяется, если число испытаний меньше 50.
Порядок расчета критерия Шапиро и Уилки:
1. Данные измерений располагаются в порядке возрастания.
2. Находят среднее значение выборки и квадрат отклонений от среднего
(36)
3. Рассчитывают коэффициент b по следующей формуле:
(37)
В таблице 6 приведены значения а для разного числа испытаний.
Таблица 6
ai |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
n=10 |
0,574 |
0,329 |
0,214 |
0,122 |
0,039 |
|
|
|
|
|
n=20 |
0,473 |
0,321 |
0,257 |
0,209 |
0,169 |
0,138 |
0,101 |
0,071 |
0,042 |
0,014 |
4. Находят фактическое значение критерия
(38)
5. Сопоставляют полученное значение критерия Wф с табличным значением (таблице 7).
Таблица 7
n |
3 |
5 |
10 |
20 |
30 |
40 |
50 |
Wт |
0,767 |
0,762 |
0,842 |
0,905 |
0,927 |
0,940 |
0,947 |
Если Wф>>Wт , то гипотеза о соответствии полученных результатов нормальному распределению не отвергается.
Пример.
Получены следующие результаты определения разрывной нагрузки хлопчатобумажной пряжи: 137; 151; 130; 128; 115; 134; 103; 127; 129; 144. Проверить соответствие результатов испытаний нормальному закону распределения.
Откроем новый рабочий лист и введем в диапазон А2:А11 этого листа результаты испытаний.
С помощью кнопки Сортировка по возрастанию упорядочим данные, хранящиеся в диапазоне А2:А11.
Выделим диапазон А7:А11, скопируем его содержимое в диапазон В2:В6. С помощью кнопки Сортировка по убыванию упорядочим данные, хранятся в этом диапазоне, в порядке их убывания.
Из таблицы 6 выберем значения коэффициентов а и введем их в диапазон С2:С6.
В диапазон D2:D6 введем формулу массива =С2:С6*(В2:В6-А2:А6) и нажмем на клавиши Ctrl+Shift+Enter. В ячейках этого диапазона появятся числа, сумма которых дает расчетное значение b = 40,00 (ячейка Е2).
С помощью функции СРЗНАЧ в ячейке F2 получим среднее значение выборки для диапазона А2:А11.
Для расчета S2 сначала в диапазон G2:G11 введем формулу массива =(A2:A11-$F$2)^2 и нажмем на клавиши Ctrl+Shift+Enter. В ячейках этого диапазона появятся числа, сумма которых дает расчетное значение S2 = 6164 (ячейка Н2).
Для расчета W в ячейку I2 вводим формулу =E2^2/H2. Получим Wрасч = 0,26.
По таблице 7 находим табличное значение WТ = 0,842.
Полученный результат (Wрасч< WТ) свидетельствует о том, что гипотеза с нормальном распределении результатов испытаний отвергается.
На рис. 25 приведен пример оформления расчетов в программе Excel.
Рис. 25. Оформление расчетов в программе Excel
