Referat.me

Название: Функция плотности распределения

Вид работы: контрольная работа

Рубрика: Математика

Размер файла: 260.64 Kb

Скачать файл: referat.me-216017.docx

Краткое описание работы: Графическое изображение теоретической и эмпирической функций плотности распределения; критерии их согласования. Определение доверительных интервалов для математического ожидания. Расчет диапазона рассеивания значений при заданной вероятности риска.

Функция плотности распределения

Задание

номер интервала границы интервалов t частота m
свыше до(включительно)
1 57,997 57,999 2
2 57,999 58,001 2
3 58,001 58,003 8
4 58,003 58,005 25
5 58,005 58,007 33
6 58,007 58,009 50
7 58,009 58,011 65
8 58,011 58,013 71
9 58,013 58,015 32
10 58,015 58,017 37
11 58,017 58,019 26
12 58,019 58,021 6
13 58,021 58,023 3

1. Определение теоретической функции плотности распределения. Графическое изображение эмпирического и теоретического распределений

плотность распределение доверительный математический ожидание

При построении гистограмм и полигонов по оси абсцисс откладывают значения результатов измерений (середины интервалов xi ), по оси ординат – частности появления результатов измерения в каждом i-м интервале.

Из-за ограниченности числа результатов измерений при обработке вместо математического ожидания и дисперсии получают их приближенные оценки– соответственно эмпирическое среднее и эмпирическую дисперсию S2 , характеризующие средний результат измерений и степень разброса измерений. и S2 определяются из выражений:

Значения вероятности попадания результата измерения в конкретный интервал можно определить, используя значения функции:

,

где .

Тогда вероятность попадания результата в i-й интервал величиной h

.


Внесем все вычисления в таблицу и на основании полученных результатов построим кривую теоретического распределения, а так же гистограмму и полигон эмпирического распределения:

Середина интервала xi Эмпирич. частости P’i mi xi xi - zi mi xi 2 φi (z) Pi
57,998 0,006 115,996 -0,01285 2,874965 6727,536 0,006399 0,002863
58 0,006 116 -0,01085 2,4275 6728 0,020956 0,009377
58,002 0,022 464,016 -0,00885 1,980034 26913,86 0,056179 0,025138
58,004 0,069 1450,1 -0,00685 1,532569 84111,6 0,123277 0,055162
58,006 0,092 1914,198 -0,00485 1,085103 111035 0,221427 0,099081
58,008 0,139 2900,4 -0,00285 0,637638 168246,4 0,325553 0,145674
58,01 0,181 3770,65 -0,00085 0,190173 218735,4 0,391793 0,175314
58,012 0,197 4118,852 0,00115 0,257293 238942,8 0,385954 0,172701
58,014 0,089 1856,448 0,00315 0,704758 107700 0,311212 0,139257
58,016 0,103 2146,592 0,00515 1,152223 124536,7 0,20541 0,091914
58,018 0,072 1508,468 0,00715 1,599689 87518,3 0,110976 0,049658
58,02 0,017 348,12 0,00915 2,047154 20197,92 0,049077 0,02196
58,022 0,008 174,066 0,01115 2,494619 10099,66 0,017765 0,007949
Сумма 20883,91 1211493
= 58,01085
S2 = 1,99775E-05
S= 0,00446962


2. Критерий согласия эмпирического и теоретического распределений

Считают, что эмпирическое распределение хорошо согласуется с теоретическим, если (1 - g) больше 0,1. Согласно критерию Колмогорова, сравнивают эмпирические и теоретические значения, но уже не плотности распределения, а интегральной функции. Значение максимальной (по абсолютной величине) разности между ними DN подставляют в выражение:

,

где N – объем выборки.

Вычисление эмпирических F’i и теоретических Fi значений интегральной функции производим путем последовательного суммирования соответственно значений P’i и Pi . Результаты вычислений сведены в таблицу:

Номер интервала Pi P’i Fi F’i Fi-Fi'
1 0,002863 0,005556 0,002863 0,005556 0,002692
2 0,009377 0,005556 0,01224 0,011111 -0,00113
3 0,025138 0,022222 0,037379 0,033333 -0,00405
4 0,055162 0,069444 0,092541 0,102778 0,010237
5 0,099081 0,091667 0,191622 0,194444 0,002823
6 0,145674 0,138889 0,337295 0,333333 -0,00396
7 0,175314 0,180556 0,512609 0,513889 0,00128
8 0,172701 0,197222 0,68531 0,711111 0,025801
9 0,139257 0,088889 0,824566 0,8 -0,02457
10 0,091914 0,102778 0,91648 0,902778 -0,0137
11 0,049658 0,072222 0,966138 0,975 0,008862
12 0,02196 0,016667 0,988098 0,991667 0,003568
13 0,007949 0,008333 0,996048 1 0,003952

DN = F'8 – F8 =0,025801,

N=åmi =360,


Тогда получаем:

λ= 0,48953

Для lN =0,52 g» 0,05 Þ (1 – 0,05)=0,95 >0,1.

Отсюда можно сделать вывод: согласие эмпирического распределения с нормальным теоретическим можно считать хорошим.

3. Определение доверительных интервалов

В ряде задач, особенно при малом числе измерений, требуется не только найти эмпирическую оценку для того или иного параметра, но и определить доверительный интервал, в котором с доверительной вероятностью будет находиться теоретическое значение параметра.

Доверительный интервал для математического ожидания определяем из выражения:

интегральный доверительный интервал математический ожидание

Значения tγ табулированы и равняется tγ = 2,18 для N=13 и γ*=0,95.

58,00814756<M<58,01355244

Доверительный интервал для среднего квадратического отклонения определяем из выражения:


Значения χ1 2 , χ2 2 табулированы и определяется в зависимости от числа измерений N и односторонних вероятностей γ1 , γ2 :

Значение χ1 2 определяем при вероятности (1- γ1 ), χ2 2 – при γ2 .

χ1 2 =24,1 χ2 2 =4,18

И тогда

0,003024897 <σ< 0,008194587

4. Определение диапазона рассеивания значений

Определение границ диапазона рассеивания значений по результатам измерений, при вероятности риска 0,0027 .

М » = 58,01085

» S = 0,00446962

М-3 » 57.997442

М+3 » 58.024258

Определение границ диапазона рассеивания значений по результатам измерений, при допускаемом значении вероятности риска 2β=0,001

М±σ

=0,4995 при этом=3,29 (по справочнику)

М-3,29=57,996146

М+3,29=58,025554


Список использованной литературы

1. Зябрева Н.Н. и др. Пособие к решению задач по курсу "Взаимозаменяемость, стандартизация и технические измерения". Учеб. Пособие для вузов. М., "Высш. школа", 1977.

Похожие работы

  • Ряд распределения функция распределения

    Задача 1 (5) Производится контроль партии из 4 изделий. Вероятность изделия быть неисправным равна 0,1. Контроль прекращается при обнаружении первого неисправного изделия. Х – число обследованных приборов. Найти:а) ряд распределения Х б)функцию распределения F(X), в ответ ввести F(3.5). в) m(x) г) d(x) д) p(1.5<X<3.5).

  • Оценивание параметров и проверка гипотез о нормальном распределении

    Оценивание параметров и проверка гипотез о нормальном распределении Расчетная работа Выполнил Шеломанов Р.Б. Кафедра математической статистики и эконометрики

  • Применение точечных и интервальных оценок в теории вероятности и математической статистике

    Точечное оценивание. Интервальное оценивание.

  • Первичная статистическая обработка информации

    400 45 431 394 362 436 343 403 483 462 395 467 420 411 391 397 455 412 363 449 439 411 468 435 313 486 463 417 369 377 409 390 389 386 409 379 412 370 391 421 459 390 415 415 366 323 469 399 486 393 361 407

  • Оценка точности и надежности результатов измерений

    ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ И НАДЕЖНОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЙ Цель работы: по данным результатов измерений найти предварительные значения показателей вариации, оценить пределы возможных ошибок и после исключения ошибочных результатов найти точные показатели вариации, определить величину доверительных интервалов для заданных значений доверительных вероятностей.

  • Теория вероятностей

    Обработка случайных выборок с нормальным законом распределения. Оценка коэффициентов регрессии и доверительных интервалов. Оценка значимости факторов по доверительным интервалам и корреляционного момента. Построение эмпирической интегральной функции.

  • Расчет показателей надежности и законов их распределения

    Расчет параметров экспериментального распределения. Вычисление среднего арифметического значения и среднего квадратического отклонения. Определение вида закона распределения случайной величины. Оценка различий эмпирического и теоретического распределений.

  • Математическая статистика

    Длина интервала группирования. Графическое описание выборки. Гистограмма относительных частот. Кусочно-постоянная функция. Границы доверительного интервала математического ожидания. Вычисление коэффициента корреляции. Эмпирическая функция распределения.

  • Математическое моделирование систем и процессов

    Задания на контрольную работу. 1. Произвести моделирование случайной величины в ЕХСЕ варианту методом Монте-Карло. С помощью функции заполнить таблицу требуемым количеством случайных величин, равномерно распределенных в интервале (0, 1).

  • Законы распределения случайных величин. Доверительный интервал

    Определение вероятности появления события в каждом из независимых испытаний. Случайные величины, заданные функцией распределения (интегральной функцией), нахождение дифференциальной функции (плотности вероятности), математического ожидания и дисперсии.