 
        
        - •Построим для первой выборки график эмпирической функции, гистограмму и сглаженную гистограмму.
- •Построим оценки параметров для нормального распределения по методу наибольшего правдоподобия (мнп).
- •8. Проверим гипотезу о параметрах нормального распределения
- •10. Проверка гипотезы о равенстве средних.
Министерство образования
Тверской Государственный Университет
Факультет Прикладной Математики и Кибернетики
Кафедра Информатики
Рассчётно–графическая работа
по Теории Вероятностей и Математической Статистики
Студент 36 группы
Бесараб Андрей Олегович
Руководитель:
Захарова Ирина Владимировна
Тверь, 2011
Начальные данные:
| a | -1.5 | 
| 2 | 0,25 | 
|  | 0,95 | 
|  | 0, 1 | 
| a0 | 1 | 
| 02 | 0,16 | 
- Сгенерируем две повторных выборки с нормальным распределением. Известно, что наблюдаемая случайная величина имеет нормальное распределение с параметрами a = -1,5,  =0,25. =0,25.
Упорядочиваем данные для упрощения работы.
| Выборки (№1) | ||||
| 
 | Повторная выборка X=(X1,…,X100) | 
 | Повторная выборка 2 Y=(Y1,…,Y100) | 
 | 
| 
 | 
 | 
 | ||
| 
 | -1,105 | 
 | -0,93993 | 
 | 
| 
 | -1,11174 | 
 | -1,00814 | 
 | 
| 
 | -1,18777 | 
 | -1,01476 | 
 | 
| 
 | -1,1878 | 
 | -1,02236 | 
 | 
| 
 | -1,23798 | 
 | -1,09299 | 
 | 
| 
 | -1,2626 | 
 | -1,11323 | 
 | 
| 
 | -1,26843 | 
 | -1,13402 | 
 | 
| 
 | -1,27042 | 
 | -1,14077 | 
 | 
| 
 | -1,28311 | 
 | -1,16093 | 
 | 
| 
 | -1,2947 | 
 | -1,16316 | 
 | 
| 
 | -1,29617 | 
 | -1,16661 | 
 | 
| 
 | -1,29687 | 
 | -1,21449 | 
 | 
| 
 | -1,29923 | 
 | -1,23389 | 
 | 
| 
 | -1,30484 | 
 | -1,23847 | 
 | 
| 
 | -1,31737 | 
 | -1,24784 | 
 | 
| 
 | -1,32524 | 
 | -1,25046 | 
 | 
| 
 | -1,333 | 
 | -1,26422 | 
 | 
| 
 | -1,34287 | 
 | -1,26787 | 
 | 
| 
 | -1,34516 | 
 | -1,27063 | 
 | 
| 
 | -1,35504 | 
 | -1,27283 | 
 | 
| 
 | -1,35643 | 
 | -1,27319 | 
 | 
| 
 | -1,36924 | 
 | -1,28696 | 
 | 
| 
 | -1,36967 | 
 | -1,29122 | 
 | 
| 
 | -1,37335 | 
 | -1,30873 | 
 | 
| 
 | -1,38311 | 
 | -1,31527 | 
 | 
| 
 | -1,3874 | 
 | -1,33002 | 
 | 
| 
 | -1,38819 | 
 | -1,33005 | 
 | 
| 
 | -1,39999 | 
 | -1,33074 | 
 | 
| 
 | -1,41506 | 
 | -1,35365 | 
 | 
| 
 | -1,42491 | 
 | -1,36596 | 
 | 
| 
 | -1,42694 | 
 | -1,39441 | 
 | 
| 
 | -1,43109 | 
 | -1,40200 | 
 | 
| 
 | -1,43175 | 
 | -1,40352 | 
 | 
| 
 | -1,43802 | 
 | -1,41294 | 
 | 
| 
 | -1,45216 | 
 | -1,41924 | 
 | 
| 
 | -1,45336 | 
 | -1,42081 | 
 | 
| 
 | -1,46463 | 
 | -1,42861 | 
 | 
| 
 | -1,46845 | 
 | -1,42958 | 
 | 
| 
 | -1,47196 | 
 | -1,44064 | 
 | 
| 
 | -1,47201 | 
 | -1,45071 | 
 | 
| 
 | -1,47275 | 
 | -1,45439 | 
 | 
| 
 | -1,47843 | 
 | -1,45585 | 
 | 
| 
 | -1,48264 | 
 | -1,46414 | 
 | 
| 
 | -1,48486 | 
 | -1,47143 | 
 | 
| 
 | -1,49114 | 
 | -1,47253 | 
 | 
| 
 | -1,49237 | 
 | -1,47874 | 
 | 
| 
 | -1,49303 | 
 | -1,47924 | 
 | 
| 
 | -1,49493 | 
 | -1,48181 | 
 | 
| 
 | -1,49814 | 
 | -1,48288 | 
 | 
| 
 | -1,50266 | 
 | -1,48884 | 
 | 
| 
 | -1,50774 | 
 | -1,49405 | 
 | 
| 
 | -1,51023 | 
 | -1,50759 | 
 | 
| 
 | -1,51692 | 
 | -1,51124 | 
 | 
| 
 | -1,51824 | 
 | -1,52420 | 
 | 
| 
 | -1,52297 | 
 | -1,52578 | 
 | 
| 
 | -1,52931 | 
 | -1,54495 | 
 | 
| 
 | -1,52993 | 
 | -1,55526 | 
 | 
| 
 | -1,53833 | 
 | -1,56168 | 
 | 
| 
 | -1,54031 | 
 | -1,57041 | 
 | 
| 
 | -1,54675 | 
 | -1,57295 | 
 | 
| 
 | -1,56241 | 
 | -1,57938 | 
 | 
| 
 | -1,56878 | 
 | -1,59888 | 
 | 
| 
 | -1,57011 | 
 | -1,60765 | 
 | 
| 
 | -1,57019 | 
 | -1,60881 | 
 | 
| 
 | -1,57061 | 
 | -1,61199 | 
 | 
| 
 | -1,57107 | 
 | -1,61309 | 
 | 
| 
 | -1,57924 | 
 | -1,61891 | 
 | 
| 
 | -1,58529 | 
 | -1,61933 | 
 | 
| 
 | -1,59248 | 
 | -1,62380 | 
 | 
| 
 | -1,59514 | 
 | -1,62812 | 
 | 
| 
 | -1,60848 | 
 | -1,63377 | 
 | 
| 
 | -1,61758 | 
 | -1,65362 | 
 | 
| 
 | -1,62735 | 
 | -1,65664 | 
 | 
| 
 | -1,63674 | 
 | -1,66086 | 
 | 
| 
 | -1,64245 | 
 | -1,66799 | 
 | 
| 
 | -1,64354 | 
 | -1,67536 | 
 | 
| 
 | -1,6472 | 
 | -1,69579 | 
 | 
| 
 | -1,65076 | 
 | -1,70101 | 
 | 
| 
 | -1,69571 | 
 | -1,70519 | 
 | 
| 
 | -1,70495 | 
 | -1,70934 | 
 | 
| 
 | -1,71763 | 
 | -1,72770 | 
 | 
| 
 | -1,72474 | 
 | -1,72884 | 
 | 
| 
 | -1,72759 | 
 | -1,72987 | 
 | 
| 
 | -1,73151 | 
 | -1,74564 | 
 | 
| 
 | -1,73965 | 
 | -1,76599 | 
 | 
| 
 | -1,74173 | 
 | -1,76699 | 
 | 
| 
 | -1,74195 | 
 | -1,79095 | 
 | 
| 
 | -1,74614 | 
 | -1,79411 | 
 | 
| 
 | -1,75611 | 
 | -1,82608 | 
 | 
| 
 | -1,77006 | 
 | -1,82841 | 
 | 
| 
 | -1,79764 | 
 | -1,83231 | 
 | 
| 
 | -1,81385 | 
 | -1,84625 | 
 | 
| 
 | -1,8306 | 
 | -1,88414 | 
 | 
| 
 | -1,89272 | 
 | -1,91007 | 
 | 
| 
 | -1,89751 | 
 | -1,92625 | 
 | 
| 
 | -1,91426 | 
 | -1,95746 | 
 | 
| 
 | -1,91503 | 
 | -2,00496 | 
 | 
| 
 | -1,96376 | 
 | -2,02530 | 
 | 
| 
 | -1,98977 | 
 | -2,10972 | 
 | 
| 
 | -2,05107 | 
 | -2,11051 | 
 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
- Найдём для первой выборки: 
Найти выборочное среднее и дисперсию, экстремальные значения, размах, выборочную медиану.
Выборочным
средним
является число 
 .
.
Выборочной
дисперсией – 
 .
.
| Основные сведения (№2) | ||
| 
 | Выборочное среднее (X|) | 
 | 
| 
 | 
 | |
| 
 | -1,5265814 | 
 | 
| 
 | 
 | |
| 
 | 
 | 
 | 
| 
 | Выборочная дисперсия (S^2) | 
 | 
| 
 | 
 | |
| 
 | 0,038175466 | 
 | 
| 
 | 
 | |
| 
 | 
 | 
 | 
| 
 | Экстремальные значения (X1, X100) | 
 | 
| 
 | 
 | |
| 
 | 
 | |
| 
 | -2,05107 | 
 | 
| 
 | -1,105 | 
 | 
| 
 | 
 | 
 | 
| 
 | Размах выборки | 
 | 
| 
 | 
 | |
| 
 | 0,94607 | 
 | 
| 
 | 
 | |
| 
 | 
 | 
 | 
| 
 | Медиана | 
 | 
| 
 | 
 | |
| 
 | -1,5052 | 
 | 
| 
 | 
 | |
| 
 | 
 | 
 | 
- Построим для первой выборки график эмпирической функции, гистограмму и сглаженную гистограмму.
 число
элементов выборки Х меньших y,
N=100.
число
элементов выборки Х меньших y,
N=100.
| Интервалы | ||||||||||
| a0 | a1 | a2 | a3 | a4 | a5 | a6 | a7 | a8 | a9 | a10 | 
| -2,0511 | -1,9565 | -1,8619 | -1,7672 | -1,6726 | -1,5780 | -1,4834 | -1,3888 | -1,2942 | -1,1996 | -1,1050 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| Таблица для построения гистограммы и эмпирической плотности | ||||||||||
| 
 | a0 : a1 | a1 : a2 | a2 : a3 | a3 : a4 | a4 : a5 | a5 : a6 | a6 : a7 | a7 : a8 | a8 : a9 | a9 : a10 | 
| n | 3 | 4 | 4 | 11 | 12 | 23 | 16 | 18 | 5 | 4 | 
| h | 0,3171 | 0,4228 | 0,4228 | 1,1627 | 1,2684 | 2,4311 | 1,6912 | 1,9026 | 0,5285 | 0,4228 | 
| y | -2,0038 | -1,9092 | -1,8146 | -1,7199 | -1,6253 | -1,5307 | -1,4361 | -1,3415 | -1,2469 | -1,1523 | 
| y* | -2,4423 | -1,9581 | -1,4739 | -0,9897 | -0,5054 | -0,0212 | 0,4630 | 0,9472 | 1,4314 | 1,9156 | 
| Ф(y* | 0,0202 | 0,0587 | 0,1347 | 0,2445 | 0,3511 | 0,3989 | 0,3584 | 0,2547 | 0,1432 | 0,0637 | 
|  | 0,1035 | 0,3002 | 0,6892 | 1,2512 | 1,7970 | 2,0414 | 1,8343 | 1,3038 | 0,7330 | 0,3260 | 
 
- Построим оценки параметров для нормального распределения по методу наибольшего правдоподобия (мнп).
 
 
 -
Неизвестные параметры,
-
Неизвестные параметры,
 -
повторная выборка,
-
повторная выборка, 
 ,
,
 ,
,
 
    
 
- Выполняем построение доверительных интервалов. 
 
 
 
Перейдем от нормального распределения к стандартному нормальному распределению и найдем Сj из P(y<Cj)=
| 
 | Исправленная выборочная дисперсия (S1^2) | 
 | Величина C1() | 
 | ||
| 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 73,3611 | 
 | |||
| 
 | 0,0386 | 
 | 
 | |||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||
| 
 | 
 | 
 | 
 | Величина C2() | 
 | |
| 
 | Функция t(N-1)() | 
 | 
 | |||
| 
 | 
 | 128,4220 | 
 | |||
| 
 | 1,9842 | 
 | 
 | |||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||
| 
 | 
 | 
 | 
 | Доверительный интервал для дисперсии (^2) | 
 | |
| 
 | Доверительный интервал для мат.ожидания (а) | 
 | 
 | |||
| 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 0,0297 | 0,0520 | 
 | ||
| 
 | -1,5655 | -1,4876 | 
 | 
 | ||
- Проверим гипотезу о согласии нормального распределения с имеющимися эмпирическими данными (критерий согласия). 
Н0: F(y) = F0(y)
pk = F0(ak+1) – F0(ak)
| Интервалы | ||||||||||
| a0 | a1 | a2 | a3 | a4 | a5 | a6 | a7 | a8 | a9 | a10 | 
| -2,051 | -1,956 | -1,862 | -1,767 | -1,673 | -1,578 | -1,483 | -1,389 | -1,294 | -1,200 | -1,105 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| Таблица для построения статистики для проверки ^2-критерия Пирсена (критерия согласия) | ||||||||||
| 
 | a0 : a1 | a1 : a2 | a2 : a3 | a3 : a4 | a4 : a5 | a5 : a6 | a6 : a7 | a7 : a8 | a8 : a9 | a9 : a10 | 
| p | 0,045 | 0,054 | 0,062 | 0,068 | 0,073 | 0,075 | 0,075 | 0,072 | 0,066 | 0,059 | 
| n | 3,000 | 4,000 | 4,000 | 11,000 | 12,000 | 23,000 | 16,000 | 18,000 | 5,000 | 4,000 | 
| (n-... | 0,525 | 0,362 | 0,773 | 2,523 | 3,018 | 31,840 | 9,718 | 16,363 | 0,402 | 0,624 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 
 | 
 | Построенная статистика ^2(N) | 
 | Величина ^2(r)() | 
 | 
 | 
 | ||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 66,1487 | 
 | 15,9872 | 
 | 
 | 
 | ||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
Так как 2(N) >2(r)()то гипотеза Н0 не верна.
7. Проверим выполнение критерия однородности для объединения двух выборок. Н0 : F1(z) = F2(z)
| Интервалы | 
 | ||||||||||
| b0 | b1 | b2 | b3 | b4 | b5 | b6 | b7 | b8 | b9 | b10 | 
 | 
| -2,1105 | -1,9935 | -1,8764 | -1,7593 | -1,6423 | -1,5252 | -1,4082 | -1,2911 | -1,1740 | -1,0570 | -0,9399 | 
 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| Таблица числа попаданий элементов выборок в интервалы | |||||||||||
| 
 | b0 : b1 | b1 : b2 | b2 : b3 | b3 : b4 | b4 : b5 | b5 : b6 | b6 : b7 | b7 : b8 | b8 : b9 | b9 : b10 | n.j | 
| n1 | 1 | 6 | 4 | 15 | 19 | 27 | 19 | 7 | 2 | 0 | 100 | 
| n2 | 4 | 4 | 8 | 13 | 17 | 21 | 11 | 11 | 7 | 3 | 99 | 
| ni. | 5 | 10 | 12 | 28 | 36 | 48 | 30 | 18 | 9 | 3 | 199 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| Таблица элементов статистики для проверки гипотезы об однородности | 
 | ||||||||||
| j i | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 
 | 
| 1 | 0,0045 | 0,0010 | 0,0033 | 0,0004 | 0,0003 | 0,0019 | 0,0053 | 0,0022 | 0,0069 | 0,0075 | 
 | 
| 2 | 0,0044 | 0,0009 | 0,0036 | 0,0003 | 0,0002 | 0,0016 | 0,0050 | 0,0025 | 0,0073 | 0,0077 | 
 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | Построенная статистика χ^2(2N) | 
 | Величина ^2(r-1) | 
 | 
 | 
 | ||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 0,00067 | 
 | 14,68366 | 
 | 
 | 
 | ||
Так как  2(2N)<2(r-1)то гипотеза Н0 верна
