2.1.6Эмпирическая функция распределения

Для выполнения данного этапа были взяты данные, представляющие собой значения игровых показателей игроков НБА за сезон 2011/2012г.

В данном случае число наблюдений за наблюдаемой величиной велико, поэтому были использованы таблицы частот из листов «Способ равных интервалов», «Способ равных частот» для построения эмпирической функции распределения по предварительно сгруппированным данным.

Результат представлен на листе Excel «Эмпирич. ф-я распред-я», а также на рисунке 2.6.

Рисунок 2.6. Эмпирическая функция распределения

2.1.7Эмпирическая плотность вероятности

Для выполнения данного этапа были взяты данные, представляющие собой значения игровых показателей игроков НБА за сезон 2011/2012г.

Были использованы таблицы частот из листов «Способ равных интервалов», «Способ равных частот».

Результат представлен на листе Excel «Эмпирич. плотн. вер-ти», а также на рисунке 2.7.

Рисунок 2.7. Эмпирическая плотность вероятности

2.1.8Эмпирический ряд распределения

Для выполнения данного этапа были взяты данные, представляющие собой значения игровых показателей игроков НБА за сезон 2011/2012г.

Была использована таблица частот из листа «Групп. данных набл. над ДСВ».

Результат представлен на листе Excel «Эмпирич. ряд распред-я», а также на рисунке 2.8.

Рисунок 2.8. Эмпирический ряд распределения

2.1.9Статистическая процедура «Описательная статистика»

Для выполнения данного этапа были взяты данные, представляющие собой значения игровых показателей игроков НБА за сезон 2011/2012г.

Была использована процедура «Описательная статистика».

Стандартизованные значения эксцесса и асимметрии вычислены по формулам =D10/(КОРЕНЬ(24/105)) и =D11/(КОРЕНЬ(6/105)), где D10 и D11 – это вычисленные значения эксцесса и асимметрии с помощью стандартных функций Excel, а 105 – размер выборки.

Результат представлен на листе Excel «Стат. проц. "описат. стат-ка"», а также на рисунке 2.9.

Рисунок 2.9. Статистическая процедура «Описательная статистика»

2.2Порядковые статистики и ранги

2.2.1Статистическая процедура “Ранг и персентиль”

Для выполнения данного этапа были взяты данные, представляющие собой значения игровых показателей игроков НБА за сезон 2011/2012г.

В Excel для реализации этого способа использовалась процедура Статистическая процедура “Ранг и персентиль”. Результат представлен на листе Excel «Ранг и персентиль», а также на рисунке 2.10.

Рисунок 2.10. Статистическая процедура “Ранг и персентиль”

2.2.2Функция РАНГ

Для выполнения данного этапа были взяты данные, представляющие собой значения игровых показателей игроков НБА за сезон 2011/2012г.

В Excel для реализации этого способа использовалась функция РАНГ. Результат представлен на листе Excel «Ранг», а также на рисунке 2.11.

Рисунок 2.11. Функция РАНГ

2.3Проверка параметрических гипотез

2.3.1Проверка гипотезы о значении математического ожидания нормальной случайной величины с известной дисперсией (одновыборочный z-критерий)

Эксперты установили среднее число поездок в год равное 61,23тыс.,а стандартное отклонение σ =98,325. Используя данные, представляющие собой значения игровых показателей игроков НБА за сезон 2011/2012г, оценим средний уровень поездок за год.

В качестве нулевой гипотезы выберем, что H₀: . Зададимся уровнем значимости . Выборочная средняя температура больше заданной, поэтому в качестве альтернативной логично выдвинуть гипотезу H₁: .

Результат представлен на листе Excel «Одновыб. z-критерий», а также на рисунке 2.12.

Рисунок 2.12. Одновыборочный z-критерий

Полученный результат ( ) свидетельствует о том, что гипотеза H₀: не противоречит фактическим данным наблюдения и, следовательно, её можно принять. К такому же выводу приводит и сравнение значимости с заданным уровнем значимости , , т.е. .