
- •Теория вероятностей и математическая статистика
- •Предисловие
- •Рабочая программа Модуль 1 Случайные события. Вероятность события
- •Рекомендуемая литература
- •Дополнительная литература
- •Модуль 0 Введение
- •Модуль 1 Случайные события. Вероятность события
- •§ 1 Случайные события
- •§ 2 Виды случайных событий
- •§ 3 Вероятность события
- •§ 4 Элементы комбинаторики
- •Модуль 2 Основные теоремы теории вероятностей
- •§ 1 Действия над событиями
- •§ 2 Теоремы сложения вероятностей
- •§ 3 Теоремы умножения вероятностей
- •Все 3 саженца выдержат испытание,
- •Хотя бы один из саженцев выдержит испытание,
- •Не менее двух саженцев выдержат испытание?
- •§ 4 Формула полной вероятности. Формула Байеса
- •Модуль 3
- •§ 1 Формула Бернулли
- •§ 2 Формула Пуассона
- •§ 3 Локальная теорема Лапласа
- •§ 4 Интегральная теорема Лапласа
- •§ 5 Наивероятнейшее число наступлений события при повторении испытаний
- •§ 1 Дискретные и непрерывные случайные величины.
- •§ 2 Числовые характеристики случайных величин
- •Модуль 5 Основные законы распределения случайных Величин
- •§ 1 Биномиальный закон распределения
- •§ 2 Закон Пуассона
- •§ 3 Равномерный закон распределения
- •§ 4 Показательный закон распределения
- •§ 5 Нормальный закон распределения
- •§ 6 Функция надежности
- •Модуль 6 Системы случайных величин
- •§ 1 Системы случайных величин
- •§ 2 Ковариация и корреляция
- •§ 3 Функции случайных величин
- •Модуль 7 Закон больших чисел и локальные предельные теоремы
- •§ 1 Неравенство Чебышева
- •§ 2 Закон больших чисел в форме Чебышева
- •§ 3 Теорема Бернулли
- •§ 4 Усиленный закон больших чисел
- •Модуль 8 Элементы математической статистики
- •§ 1 Выборочный метод
- •§ 2 Эмпирическая функция распределения
- •§ 3 Полигон и гистограмма
- •Модуль 9 Статистические оценки параметров распределения
- •§ 1 Точечные оценки
- •§ 2 Интервальные оценки
- •§ 3 Отыскание параметров уравнения прямой линии по опытным данным. Метод наименьших квадратов
- •§ 4 Вычисление выборочного коэффициента корреляции
- •Методические указания к выполнению контрольной работы
- •Задания КонтрольнОй работЫ
- •Решение варианта «a»
- •2) Коэффициент корреляции r;
- •3) Уравнение прямой регрессии y на х ;
- •4) Построить корреляционное поле и график регрессии y на х.
- •Справочный материал Случайные события
- •Случайные величины
- •Элементы математической статистики
- •Приложения
- •Значения , определяемые уравнением
- •Содержание
§ 3 Полигон и гистограмма
Полигоном
частот
называют ломаную на плоскости
,
отрезки которой соединяют точки
,
,
…,
,
где
— варианты выборки и
— соответствующие им частоты.
Полигоном
относительных частот
называют ломаную на плоскости
,
отрезки которой соединяют точки
,
,
…,
,
где
— варианты выборки и
— соответствующие им относительные
частоты.
Полигон частот и полигон относительных частот строят в том случае, если случайная величина , значение которой наблюдается, является дискретной случайной величиной.
Если
наблюдается значение непрерывной
случайной величины
,
то интервал, в котором заключены все
наблюденные значения случайной величины
,
разбивается на ряд частичных интервалов
длиною
и находят
— сумму частот вариант, попавших в
-
й интервал.
Гистограммой
частот
называют ступенчатую фигуру, состоящую
из прямоугольников, основаниями которых
служат частичные интервалы длиною
,
а высоты равны отношению
(плотность частоты). Площадь частичного
-ого
прямоугольника равна
— сумме частот вариант, попавших в
-й
интервал. Площадь гистограммы частот
равна сумме всех частот, то есть объему
выборки
.
Гистограммой
относительных частот
называют ступенчатую фигуру, состоящую
из прямоугольников, основаниями которых
служат частичные интервалы длиною
,
а высоты равны отношению
(плотность относительной частоты).
Площадь частичного
-ого
прямоугольника равна
— относительной частоте вариант,
попавших в
-й
интервал. Площадь гистограммы относительных
частот равна сумме всех относительных
частот, то есть единице.
Пример 8.3.
Построить полигон относительных частот по данному распределению выборки:
-
2
4
5
7
10
0,15
0,2
0,1
0,1
0,45
Решение.
Отложим
на оси абсцисс варианты
,
а на оси ординат соответствующие
относительные частоты
.
Соединив точки
отрезками прямых, получим искомый
полигон относительных частот (рис.8.2).
0,45
0,2
0,15
2
4 5 7 10 х
Рис.8.2
Пример 8.4.
Построить гистограмму относительных частот по данному распределению выборки объема n=100.
-
Номер интервала
Частичный интервал
Сумма частот вариант интервала
Плотность частоты
1
1 - 5
10
2,5
2
5 - 9
20
5
3
9 - 13
50
12,5
4
13 - 17
12
3
5
17 - 21
8
2
Решение.
Построим
на оси абсцисс заданные интервалы длиною
.
Проведем над этими интервалами отрезки,
параллельно оси абсцисс и находящихся
от нее на расстояниях, равных соответствующим
плотностям частоты
.
Например над интервалом (1;5) построим
отрезок параллельный оси абсцисс на
расстоянии
аналогично строятся остальные отрезки
(см. рис.8.3).
12,5
1 5 9 13 17 21 х
Рис.8.3
ЧТО ДОЛЖЕН ЗНАТЬ СТУДЕНТ
Выборочная совокупность.
Генеральная совокупность.
Варианта.
Вариационный ряд.
Частота.
Относительная частота.
Статистическое распределение выборки.
Эмпирическая функция распределения.
Полигон частот, полигон относительных частот.
Гистограмма частот, гистограмма относительных частот.
ЗАДАЧИ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОГО РЕШЕНИЯ
1. В супермаркете проводились наблюдения над числом X покупателей, обратившихся в кассу за один час. Наблюдения в течение 30 часов (15 дней в период с 9 до 10 и с 10 до 11 часов) дали следующие результаты:
70, 75, 100, 120, 75, 60, 100, 120, 70, 60, 65, 100, 65, 100, 70, 75, 60, 100, 100, 120, 70, 75, 70, 120, 65, 70, 75, 70, 100, 100.
Число X является дискретной случайной величиной, а полученные данные представляют собой выборку из n = 30 наблюдений. Требуется составить ряд распределения частот (вариационный ряд) и полигон частот.
2. Построить гистограмму относительных частот по данным распределениям выборки объема n = 100:
|
|
|
1 |
3 – 5 |
20 |
2 |
5 – 7 |
25 |
3 |
7 – 9 |
15 |
4 |
9 – 11 |
13 |
5 |
11 – 13 |
12 |
6 |
13 – 15 |
8 |
7 |
15 – 17 |
7 |