Название: Определение законов распределения случайных величин и их числовых характеристик на основе опытны
Вид работы: реферат
Рубрика: Математика
Размер файла: 263.47 Kb
Скачать файл: referat.me-216396.docx
Краткое описание работы: Самарский государственный аэрокосмический университет им. академика С.П. Королева Кафедра прикладной математики Расчетно-графическая работ по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика»
Определение законов распределения случайных величин и их числовых характеристик на основе опытны
Самарский государственный аэрокосмический университет
им. академика С.П. Королева
Кафедра прикладной математики
Расчетно-графическая работ по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика»
Тема работы : « Определение законов распределения случайных величин и их числовых характеристик на основе опытных данных. Проверка статистических гипотез»
Вариант № 15
Выполнил студент группы № 625
Евгений В. Репекто
Самара - 2002
Задание на расчетно-графическую работу
Дан протокол содержащий 120 пронумерованных значений:
| № | № | № | № | ||||
| 1 | 4 | 31 | 10 | 61 | 20 | 91 | 44 |
| 2 | 19 | 32 | 25 | 62 | 16 | 92 | 12 |
| 3 | 25 | 33 | 38 | 63 | 15 | 93 | 16 |
| 4 | -4 | 34 | 1 | 64 | 32 | 94 | 9 |
| 5 | 58 | 35 | 19 | 65 | 52 | 95 | 12 |
| 6 | 34 | 36 | 55 | 66 | -5 | 96 | 40 |
| 7 | 32 | 37 | 9 | 67 | 21 | 97 | 17 |
| 8 | 36 | 38 | 11 | 68 | 30 | 98 | 10 |
| 9 | 37 | 39 | 6 | 69 | 27 | 99 | 31 |
| 10 | 4 | 40 | 31 | 70 | 12 | 100 | 49 |
| 11 | 24 | 41 | 17 | 71 | 19 | 101 | 25 |
| 12 | 3 | 42 | -6 | 72 | 1 | 102 | 33 |
| 13 | 48 | 43 | 14 | 73 | 23 | 103 | 26 |
| 14 | 36 | 44 | 9 | 74 | 7 | 104 | 19 |
| 15 | 27 | 45 | 13 | 75 | 4 | 105 | 25 |
| 16 | 20 | 46 | 25 | 76 | 16 | 106 | 34 |
| 17 | 1 | 47 | 11 | 77 | 38 | 107 | 10 |
| 18 | 39 | 48 | 18 | 78 | 40 | 108 | 24 |
| 19 | 11 | 49 | 2 | 79 | 30 | 109 | 2 |
| 20 | 16 | 50 | 29 | 80 | 14 | 110 | 38 |
| 21 | 49 | 51 | 20 | 81 | 51 | 111 | 30 |
| 22 | 25 | 52 | 48 | 82 | 17 | 112 | 10 |
| 23 | 26 | 53 | 16 | 83 | 25 | 113 | 39 |
| 24 | 30 | 54 | 29 | 84 | 34 | 114 | 1 |
| 25 | 19 | 55 | 12 | 85 | 23 | 115 | 40 |
| 26 | 32 | 56 | -3 | 86 | 20 | 116 | 7 |
| 27 | 3 | 57 | 16 | 87 | 9 | 117 | 26 |
| 28 | 40 | 58 | 41 | 88 | 29 | 118 | 36 |
| 29 | 45 | 59 | 19 | 89 | 18 | 119 | 22 |
| 30 | 35 | 60 | 0 | 90 | 46 | 120 | 28 |
Все эти протокольные значения считаются значениями выборки
![]()
некоторой случайной величины
, а 60 из них, имеющие нечетные номера – значениями выборки
![]()
другой случайной величины
Требуется:
1.
Построить вариационные ряды для случайных величин
и
.
2.
Произведя группировку элементов каждой выборки (используя формулу Стерджеса) построить статистические ряды распределения случайных величин
и
.
Образец заполнения таблицы для статистического ряда.
| № пр-ка | Границы промежутка
|
Середина промежутка
|
Количество элементов выборки в промежутке
|
Частота для промежутка
|
| 1 | ||||
| 2 | ||||
| … | … | … | … | … |
3.
Построить гистограммы распределения случайных величин
и
.
4.
Найти выборочное среднее
,
и исправленные выборочные дисперсии:
,
случайных величин
и
.
5.
Проверить, используя метод
гипотезу о нормальном распределении, каждой из случайных величин
и
при уровне значимости
.
6.
Построить график функции плотности распределения
случайной величины
в одной системе координат с гистограммой.(
взяв в качестве математического ожидания их статистические оценки
и
) и вычислив значение функции
в точках:
,
, а также в точке левее первого и правее правого промежутка группировки.
7.
Выполнить задание 6 для случайной величины
.
8.
Найти доверительные интервалы для математических ожиданий и дисперсий случайных величин
и
, соответствующие доверительной вероятности
.
9.
Проверить статистическую гипотезу
при альтернативной гипотезе
на уровне значимости
.
10.
Проверить статистическую гипотезу
при альтернативной гипотезе
на уровне значимости
.
Решение
1.
Построить вариационные ряды для случайных величин
и
.
Вариационный ряд величины ![]()
| -6 | 12 | 22 | 33 |
| -5 | 12 | 23 | 34 |
| -4 | 12 | 23 | 34 |
| -3 | 12 | 24 | 34 |
| 0 | 13 | 24 | 35 |
| 1 | 14 | 25 | 36 |
| 1 | 14 | 25 | 36 |
| 1 | 15 | 25 | 36 |
| 1 | 16 | 25 | 37 |
| 2 | 16 | 25 | 38 |
| 2 | 16 | 25 | 38 |
| 3 | 16 | 25 | 38 |
| 3 | 16 | 26 | 39 |
| 4 | 16 | 26 | 39 |
| 4 | 17 | 26 | 40 |
| 4 | 17 | 27 | 40 |
| 6 | 17 | 27 | 40 |
| 7 | 18 | 28 | 40 |
| 7 | 18 | 29 | 41 |
| 9 | 19 | 29 | 44 |
| 9 | 19 | 29 | 45 |
| 9 | 19 | 30 | 46 |
| 9 | 19 | 30 | 48 |
| 10 | 19 | 30 | 48 |
| 10 | 19 | 30 | 49 |
| 10 | 20 | 31 | 49 |
| 10 | 20 | 31 | 51 |
| 11 | 20 | 32 | 52 |
| 11 | 20 | 32 | 55 |
| 11 | 21 | 32 | 58 |
Вариационный ряд величины ![]()
| 1 | 21 |
| 2 | 22 |
| 2 | 23 |
| 3 | 23 |
| 4 | 24 |
| 4 | 25 |
| 6 | 25 |
| 9 | 25 |
| 9 | 25 |
| 10 | 26 |
| 10 | 26 |
| 11 | 26 |
| 11 | 27 |
| 12 | 27 |
| 12 | 30 |
| 13 | 30 |
| 14 | 31 |
| 15 | 32 |
| 16 | 37 |
| 16 | 38 |
| 16 | 38 |
| 17 | 39 |
| 17 | 40 |
| 18 | 44 |
| 19 | 45 |
| 19 | 48 |
| 19 | 49 |
| 19 | 51 |
| 20 | 52 |
| 20 | 58 |
2.
Произведя группировку элементов каждой выборки (используя формулу Стерджеса) построить статистические ряды распределения случайных величин
и
.
Найдем количество элементов выборок после группировки элементов
Величина
: ![]()
Величина
: ![]()
Сгруппировав элементы получим статистический ряд распределения случайной величины ![]()
| № пр-ка | Границы промежутка
|
Середина промежутка
|
Количество элементов выборки в промежутке
|
Частота для промежутка
|
| 1 | -8 ; 0 | -4 | 4 | 0.0333 |
| 2 | -0 ; 8 | 4 | 15 | 0.1250 |
| 3 | 8 ; 16 | 12 | 19 | 0.1583 |
| 4 | 16 ; 24 | 20 | 25 | 0.2083 |
| 5 | 24 ; 32 | 28 | 24 | 0.2000 |
| 6 | 32 ; 40 | 36 | 17 | 0.1417 |
| 7 | 40 ; 48 | 44 | 8 | 0.0667 |
| 8 | 48 ; 56 | 52 | 8 | 0.0667 |
Сгруппировав элементы получим статистический ряд распределения случайной величины ![]()
| № пр-ка | Границы промежутка
|
Середина промежутка
|
Количество элементов выборки в промежутке
|
Частота для промежутка
|
| 1 | 0; 9 | 4,5 | 7 | 0.1167 |
| 2 | 9 ; 18 | 13,5 | 16 | 0.2667 |
| 3 | 18 ; 27 | 22,5 | 19 | 0.3167 |
| 4 | 27 ; 36 | 31,5 | 6 | 0.1000 |
| 5 | 36 ; 45 | 40,5 | 6 | 0.1000 |
| 6 | 45 ; 54 | 49,5 | 5 | 0.0833 |
| 7 | 54 ; 63 | 58,5 | 1 | 0.0167 |
3.
Построить гистограммы распределения случайных величин
и
.
Гистограммы распределения приведены на графиках с теоретическими функциями распределения.
4.
Найти выборочное среднее
,
и исправленные выборочные среднеквадратические отклонения:
,
случайных величин
и
.
Выборочное среднее
случайной величины
равно
![]()
Выборочное среднее
случайно величины
равно
![]()
Найдем исправленное среднеквадратическое отклонение
случайной величины
:
=14.3632
Найдем исправленное среднеквадратическое отклонение
случайной величины
:
=13.5727
5.
Проверить, используя метод
гипотезу о нормальном распределении, каждой из случайных величин
и
при уровне значимости
.
Проверим гипотезу о нормальном распределении случайной величины
.
Используя предполагаемый закон распределения, вычислим теоретические частоты по формуле
, где
- объем выборки,
- шаг (разность между двумя соседними вариантами,
, ![]()
Построим вспомогательную таблицу:
![]() |
|||||
| 1 | 4 | -1.9169 | 4.2461 | 0.0606 | 0.014 |
| 2 | 15 | -1.3600 | 10.5760 | 19.572 | 1.850 |
| 3 | 19 | -0.8030 | 19.3161 | 0.0999 | 0.005 |
| 4 | 25 | -0.2460 | 25.8695 | 0.7561 | 0.0292 |
| 5 | 24 | 0.3110 | 25.4056 | 1.9757 | 0.0778 |
| 6 | 17 | 0.8680 | 18.2954 | 1.6780 | 0.0917 |
| 7 | 8 | 1.4249 | 9.6610 | 2.7590 | 0.2856 |
| 8 | 8 | 1.9819 | 3.7409 | 18.139 | 4.8491 |
В итоге получим
= 7,2035
По таблице критических точек распределения
([1], стр. 465), по уровню значимости
=0,05 и числу степеней свободы 8-3=5 находим
![]()
Т.к.
, экспериментальные данные не противоречат гипотезе и о нормальном распределении случайной величины
.
Для случайной величины
:
Используя предполагаемый закон распределения, вычислим теоретические частоты по формуле
, где
- объем выборки,
- шаг (разность между двумя соседними вариантами,
, ![]()
![]() |
|||||
| 1 | 7 | -1.4036 | 5.9274 | 1.1504 | 0.1941 |
| 2 | 16 | -0.7405 | 12.0665 | 15.4725 | 1.2823 |
| 3 | 19 | -0.0774 | 15.8248 | 10.0820 | 0.6371 |
| 4 | 6 | 0.5857 | 13.3702 | 54.3197 | 4.0627 |
| 5 | 6 | 1.2488 | 7.2775 | 1.6319 | 0.2242 |
| 6 | 5 | 1.9119 | 2.5519 | 5.9932 | 2.3485 |
| 7 | 1 | 2.5750 | 0.5765 | 0.1794 | 0.3111 |
В итоге получим
=8.1783
По таблице критических точек распределения
([1], стр. 465), по уровню значимости
=0,05 и числу степеней свободы 7 - 3=4 находим
![]()
Т.к.
, экспериментальные данные не противоречат гипотезе и о нормальном распределении случайной величины
.
6.
Построить график функции плотности распределения
случайной величины
в одной системе координат с гистограммой.(
взяв в качестве математического ожидания
и дисперсии их статистические оценки
и
) и вычислив значение функции
в точках:
,
, а также в точке левее первого и правее правого промежутка группировки.
![]() |
7.
Выполнить задание 6 для случайной величины
.
![]() |
8.
Найти доверительные интервалы для математических ожиданий и дисперсий случайных величин
и
, соответствующие доверительной вероятности
.
Найдем доверительный интервал для математического ожидания
:
Рассмотрим статистику
, имеющую распределение Стъюдента с
степенями свободы. Тогда требуемый доверительный интервал определится неравенством
. И доверительный интервал для
выглядит следующим образом:
![]()
Найдем
по таблицам ([2], стр. 391). По
=0,95 и
=120 находим:
=1,980. Тогда требуемый доверительный интервал примет вид:
![]()
То есть: (20,93721;26,12946).
Найдем доверительный интервал для математического ожидания
:
Рассмотрим статистику
, имеющую распределение Стъюдента с
степенями свободы. Тогда требуемый доверительный интервал определится неравенством
. И доверительный интервал для
выглядит следующим образом:
![]()
Найдем
по таблицам ([2], стр. 391). По
=0,95 и
=60 находим:
=2,001. Тогда требуемый доверительный интервал примет вид:
![]()
То есть: (20,043;27,056).
Известно, что если математическое ожидание неизвестно, то доверительный интервал для дисперсии при доверительной вероятности
имеет вид

Для случайной величины
найдем:
.
![]()
![]()
Таким образом, имеем доверительный интервал:
(162,8696; 273,8515).
Для случайной величины
найдем
![]()
![]()
![]()
Таким образом, имеем доверительный интервал:
(134,82; 277,8554).
(Квантили распределения
найдены по таблице [3], стр. 413).
9.
Проверить статистическую гипотезу
при альтернативной гипотезе
на уровне значимости
.
Рассмотрим статистику
,
где
,
которая имеет распределение Стъюдента
,
Тогда область принятия гипотезы
.![]()
Найдем s:
![]()
Найдем значение статистики
:

По таблице квантилей распределения Стъюдента ([2], стр. 391)
![]()
Т. к.
, то гипотеза
принимается. Предположение о равенстве математических ожиданий
не противоречит результатам наблюдений.
10.
Проверить статистическую гипотезу
при альтернативной гипотезе
на уровне значимости
.
Рассмотрим статистику
, где
,
т.к.
. Эта статистика имеет распределение Фишера
. Область принятия гипотезы ![]()
![]()
Найдем значение статистики
:
![]()
По таблицам найдем
. Т.к.
, то гипотеза
принимается. Предположение
не противоречит результатам наблюдений.
Библиографический список
1. Сборник задач по математике для втузов. Ч. 3. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для втузов / Под. ред. А.В. Ефимова. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. , 1990. – 428 с.
2. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: Учеб. пособие для студентов вузов. Изд. 4-е, стер. М.: Высш. Шк., 1997. – 400 с.: ил.
3. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учеб. пособие для втузов. Изд. 5-е, перераб. и доп. М., «Высш. школа», 1977.
4. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. – М.: 1969, 576 с.
Похожие работы
-
Проверка статистической гипотезы о нормальном законе распределения случайной величины
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ГОУ ВПО ТОмский ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭКОЛОГО-ГЕОГРАФИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ КАФЕДРА КАРТОГРАФИИ И ГИС Лабораторная работа №3
-
Математические методы исследования экономики системы массового обслуживания
Министерство образования и науки Российской Федерации ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Кафедра "Высшей математики" Расчётно-графическая работа по теме:
-
Методы корреляционного и регрессионного анализа в экономических исследованиях
Кафедра математической статистики и эконометрики Расчетная работа №2 По курсу: “Математическая статистика” по теме: “ Методы корреляционного и регрессионного анализа
-
Обработка статистических данных и установление закона распределения случайных величин
ГОУ ВПО ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ кафедра «Управление эксплуатационной работой» Расчетно-графическая работа
-
Проверка гипотезы о законе распределения генеральной совокупности X по критерию Пирсона
Федеральное агентство по образованию РФ Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия (СибАДИ) Кафедра: «Высшая математика» РАСЧЕТНО-ГРАФИЧЕСКАЯ РАБОТА
-
Определение законов распределения и числовых характеристик случайной величины на основе опытных данных
Генеральная совокупность подлежащих изучению объектов или возможных результатов наблюдений, производимых в одинаковых условиях над одним объектом. Описание наблюдаемых значений случайной величины Х. Характеристика статистической функции распределения.
-
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.
-
Теория вероятности
Формулировка теоремы Бернулли, проверка ее с помощью программы. Моделирование случайной величины методом кусочной аппроксимации. График распределения Коши, построение гистограммы и нахождения числовых характеристик, составление статистического ряда.
-
Корреляционно-регрессивный анализ
Исследование веpоятностных свойств функции случайных аpгументов сpедствами коppеляционно-pегpессионного анализа.
-
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.


