Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
matematika_4.docx
Скачиваний:
8
Добавлен:
16.09.2019
Размер:
63 Кб
Скачать
☆

Ухтинский Государственный Технический Университет

Кафедра Высшей математики

Домашний типовой расчет

по теме:

«Элементы математической статистики»

Выполнила ст. гр. ГНГ-10 Ларукова А.

Проверила Прудникова О. М.

Ухта 2012

Элементы математической статистики.

1 задача

Выполнение задания

Известны х1 ,х2 ,…,хn – результаты независимых наблюдений над случайной величиной х.

Х – проходка на долото

13 Вариант

31

8

38

133

17

27

33

30

146

163

307

10

28

13

131

63

34

2

11

17

178

11

168

3

12

119

19

12

126

32

179

56

26

82

7

14

73

172

11

166

37

29

39

20

154

10

4

80

59

30

25

37

76

46

25

18

64

26

45

26

15

19

99

5

70

12

8

28

57

136.6

56

31

101

12

16

294

Сгруппируем эти данные в интегральную таблицу

а) Определить объем выборки

n = 76

б) Определить Хmax и Xmin элементы выборки

Хmax = 307 Xmin = 2

Тогда размах выборки - R = Хmax - Xmin =305

в) По формуле Серджеса определяем количество интервалов

k = 1+3,322∙lg(n) = 7,25 ≈ 7

г) Рассмотрим шаг разбиения

h = R÷k = 305÷7 = 43,57

д) Вычислим начальное значение интервальной таблицы

Xнач = Xmin -0,5∙h = -19,79

е) Составим интервальную таблицу

где Х – проходка на долото

Xi - …

(-19,79;29,78)

(29,78;67,35)

(67,35;110,92)

(110,92;154,49)

(154,49;198,06)

(198,06;241,63)

(241,63;285,2)

(285,2;328,77)

ni

35

19

7

7

6

0

0

2

Xi ср

4,995

48,565

89,135

132,705

241,63

Построить полигон частот, гистограмму и эмпирическую функцию распределения.

а) Построение полигона частот

Полигоном частот – называют ломанную, отрезки которой соединяют точки (х1 ,n1), (х2 ,n2), (хk ,nk). Для построения полигона на оси абсцисс откладывают варианты хi , а на оси ординат – соответствующе им частоты ni . Точки (хi , ni) соединяют отрезками прямых и получают полигон частот.

б) Построим гистограмму частот

Гистограммой частот – называют ступенчатую фигуру, состоящую из прямоугольников, основаниями которых служат частичные интервалы длинною h , а высоты равны отношению ni /n (плотность частоты).

в) Построить моду и медиану

Модой – называют варианту, которая имеет наибольшую частоту.

Медиана – называют варианту, которая делит вариационный ряд на две части, равные по числу вариант.

Хi

(-19,79;29,78)

(29,78;67,35)

(67,35;110,92)

(110,92;154,49)

(154,49;328,77)

ni

35

19

7

7

8

ni /h

0,8

0,44

0,16

0,16

0,18

г) Найдем и построим эмпирическую функцию распределения

Эмпирической функцией распределения (функцией распределения выборки) – называют функцию F*(x) определяющую частоту события Х<х. F*(x) = nx /n

д) Построим кумуляту

Кумулята – это график составленный из накопительных частот то есть это сглаженное изображение эмпирической функции распределения.

Хi

(-19,79;29,78)

(29,78;67,35)

(67,35;110,92)

(110,92;154,49)

(154,49;328,77)

ni

35

19

7

7

8

ni /n

35/76

19/76

7/76

7/76

8/76

Xi ср

4,995

48,565

89,135

132,705

241,63

Найдем несмещенную оценку математического ожидания и дисперсии случайной величины х

Х – проходка на долото

а) Несмещенная оценка

Xнесм =

б) исправленная дисперсия

=

(Xвыб)2 =363,609

в) «Исправленное» среднее квадратическое отклонение.

11691,37 = 11847,26

Найти интервальные оценки математического ожидания и дисперсии случайной величины х с надёжностью = 0,9 и = 0,95

X – проходка на долото; n = 76; Xвыб = 60,3; S = 108,85; = 11691,37; =

а) Найдем интервальные оценки математического ожидания

1) Ф(t) = =

2)

б) Найдем интервальные оценки дисперсии

1) = 0,99; q( ;n) = (0,99;76)

82,18 133,45

6753,55 17808,9

(6753,55;17808,9)

2) = 0,95; q( ;n) = (0,95;76)

89,91 126,37

8083,81 15969,38

(8083,81;15969,38)

Выдвинуть гипотезу об истинном значении параметра нормального распределения и проверить ее при уровне значимости

Выдвинем гипотезу об истинном значении параметра нормального распределения и проверим ее при уровне значимости

примем

Проверим гипотенузу

При конкурирующей гипотенузе

Решение:

а) вычислим наблюдаемое значение критерия

б) при найдем

нет основания отвергнуть гипотезу ,т.е. выборочная средняя незначимо отличается от гипотетической (предполагаемой)генеральной средой

Выдвинуть гипотезу о законе распределения случайной величины x проверить ее по критерию (Пирсона) при уровне значимости

Выведем гипотенузу о нормальном законе распределения случайной величины х и проверим ее по критерию при уровне значимости имеем

нормальный закон распределения наблюдается

нормальный закон распределения не наблюдается

а) Составим вспомогательную таблицу вида

№

Частичный

интервал

Нормированный

правый конец

Нормированный левый конец

Теоретическая вероятность

Теоретическая частота

Эмпирическая частота

1

(-19,79;

29,78)

-0,28

-0,74

-0,1103

-0,2703

0,16

12,16

35

2

(29,78;

67,35)

0,06

-0,28

0,0239

-0,1103

0,1342

10,2

19

3

(67,35;

110,92)

0,47

0,06

0,1808

0,0239

0,1569

11,92

7

4

(110,92;

154,49)

0,87

0,47

0,3078

0,1808

0,127

9,65

7

5

(154,49;

328,77)

2,47

0,87

0,4932

0,3078

0,1854

14,09

8

б) Сравним эмпирическую и теоретическую частоты.

эмпирическая частота

35

19

7

7

8

теоретическая частота

12,16

10,2

11,92

9,65

14,09

Вывод: расхождение случайно

1

35

12,16

22,84

521,67

42,9

2

19

10,2

8,8

77,44

7,59

3

7

11,92

-4,92

24,21

2,03

4

7

9,65

-2,65

7,02

0,73

5

8

14,09

-6,09

37,09

2,63

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]