Название: Оценочный и сравнительный эксперимент
Вид работы: реферат
Рубрика: Математика
Размер файла: 122.08 Kb
Скачать файл: referat.me-216982.docx
Краткое описание работы: Обработка одноуровневого технологического эксперимента (выборка В Построить эмпирический закон распределения для данной выборки.
Оценочный и сравнительный эксперимент
1. Обработка одноуровневого технологического эксперимента (выборка В1 ).
1.1 Построить эмпирический закон распределения для данной выборки.
| 342 | 321 | 324 | 325 | 365 | 347 | 287 | 317 | 313 | 318 |
| 330 | 330 | 277 | 310 | 331 | 313 | 298 | 325 | 296 | 327 |
| 337 | 318 | 329 | 345 | 324 | 344 | 277 | 359 | 355 | 299 |
| 283 | 289 | 328 | 356 | 319 | 307 | 327 | 337 | 346 | 290 |
| 332 | 322 | 366 | 282 | 344 | 314 | 321 | 310 | 304 | 301 |
| 317 | 316 | 339 | 363 | 323 | 329 | 349 | 382 | 294 | 320 |
| 308 | 313 | 300 | 335 | 311 | 359 | 318 | 296 | 320 | 319 |
| 280 | 317 | 314 | 376 | 321 | 292 | 291 | 333 | 300 | 319 |
| 302 | 322 | 346 | 323 | 315 | 323 | 329 | 333 | 328 | 304 |
| 265 | 325 | 320 | 349 | 353 | 301 | 302 | 277 | 292 | 300 |
при
устанавливаем число
:
величина интервала:
![]()
| граница классов | ||||||
| 277-292 | 284.5 | 10 | -2 | -20 | 4 | 40 |
| 292-307 | 299.5 | 14 | -1 | -14 | 1 | 14 |
| 307-322 | 314.5 | 26 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 322-337 | 329.5 | 21 | 1 | 21 | 1 | 21 |
| 337-352 | 344.5 | 9 | 2 | 18 | 4 | 36 |
| 352-367 | 359.5 | 8 | 3 | 24 | 9 | 72 |
| 367-382 | 374.5 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 |
| — | 90 | — | 37 | — | 215 |
среднеквадратическое отклонение:

Эмпирический закон распределения выборки В1
Гистограмма:

1.2 Определить точечные оценки (среднее, дисперсия).
Среднее значение:

Дисперсия:

1.3 Определить относительные ошибки и доверительные интервалы для генерального среднего и генеральной дисперсии.
Абсолютная доверительная ошибка среднего:
![]()
при
, ![]()
Относительная доверительная ошибка среднего:
![]()
Границы доверительного интервала среднего значения:
![]()
![]()
![]()
Абсолютная доверительная ошибка дисперсии:
![]()
– относительная доверительная ошибка
дисперсии
Граница доверительного интервала дисперсии:
![]()
![]()
![]()
1.4 Спланировать объём выборки, если при определении среднего относительная ошибка не должна превышать 1%.
Для планирования объёма выборки из В1 выбираем 3 значения: 314, 322, 321.
Выборка В* .
Числовые характеристики В* :
– среднее значение
Дисперсия:
![]()
![]()
Среднее квадратичное отклонение:
![]()
Квадратичная неровнота:
![]()
Абсолютная доверительная ошибка:
![]()
где
;
; ![]()
Относительная доверительная ошибка:
![]()
Доверительный объём измерений: ![]()

Реализуем выборку объёма
. Для этого выбираем 2 значения: 324, 325, 319, 315, 311, 317, 313.
Выборка В** .
Числовые характеристики В** :
– среднее значение
Дисперсия:

Среднее квадратичное отклонение:
![]()
Квадратичная неровнота:
![]()
Абсолютная доверительная ошибка:
![]()
где
;
; ![]()
Относительная доверительная ошибка:
![]()
1.5 Проверить гипотезу о пропорциональности технологического параметра для заданной выборки.
Проверка гипотезы осуществляется по критерию х2 :

где
– объём выборки;
– частота попадания в i
– классе; k
– число классов;
– вероятность попадания в i
– интервал.
![]()
![]()
где
;
– число степени свободы
Рассмотрим гипотезу
, при конкурирующей ![]()
Введём новое значение
, где
; ![]()
| i | интервал | |||||||||
| 1 | 277-292 | 284.5 | 0.31 | 0.07 | 0.1217 | 0.0279 | 0.0938 | 8.442 | 1.558 | 0.184 |
| 2 | 292-307 | 299.5 | 0.07 | 0.45 | 0.0279 | 0.1736 | 0.1457 | 13.113 | 0.887 | 0.068 |
| 3 | 307-322 | 314.5 | 0.45 | 0.83 | 0.1736 | 0.2967 | 0.1231 | 11.079 | 14.921 | 1.347 |
| 4 | 322-337 | 329.5 | 0.83 | 1.205 | 0.2967 | 0.3944 | 0.0977 | 8.793 | 12.207 | 1.388 |
| 5 | 337-352 | 344.5 | 1.205 | 1.58 | 0.3944 | 0.4429 | 0.0485 | 4.365 | 4.635 | 1.062 |
| 6 | 352-367 | 359.5 | 1.58 | 1.96 | 0.4429 | 0.4750 | 0.0321 | 2.889 | 5.111 | 1.769 |
| 7 | 367-382 | 374.5 | 1.96 | 2.34 | 0.4750 | 0.4903 | 0.0153 | 1.377 | 0.623 | 0.452 |
| 6.27 |
гипотеза о нормальности технологического процесса
не принимается.
1.6 Проверить наличие резко выделяющихся значений в выборке (метод
).
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
и
находятся в пределах интервала (
;
), следовательно резко выделяющихся значений в выборке нет.
2. Обработка сравнительного технологического эксперимента.
Подготовка данных: сформировать из исходного массива В1
методом рандомизации две выборки малого объёма
В2
и В3
для дальнейших исследований.
2.1 Определить числовые характеристики выборок В2 и В3 .
| В2 | В3 | |
| 1 | 347 | 287 |
| 2 | 313 | 298 |
| 3 | 344 | 277 |
| 4 | 307 | 327 |
| 5 | 314 | 321 |
| 6 | 329 | 349 |
| 7 | 359 | 318 |
| 8 | 292 | 291 |
| 9 | 323 | 329 |
| 10 | 301 | 302 |
Числовые характеристики выборки В2 .
Среднее значение:
Дисперсия:

![]()
Среднее квадратичное отклонение:
![]()
Коэффициент вариации:
![]()
Квадратичная неровнота:
![]()
Абсолютная доверительная ошибка среднего значения:
![]()
где
;
; ![]()
Относительная доверительная ошибка среднего значения:
![]()
Числовые характеристики выборки В3 .
Среднее значение:

Дисперсия:

Среднее квадратичное отклонение:
![]()
Коэффициент вариации:
![]()
Квадратичная неровнота:
![]()
Абсолютная доверительная ошибка среднего значения:
![]()
где
;
; ![]()
Относительная доверительная ошибка среднего значения:
![]()
2.2 Определить доверительные интервалы для генерального среднего и генеральной дисперсии.
Доверительный интервал для среднего значения выборки В2 :
![]()
![]()
![]()
Доверительный интервал для дисперсии:
![]()
; 
где
; ![]()
![]()
![]()
Доверительный интервал для среднего значения выборки В3 :
![]()
![]()
![]()
Доверительный интервал для дисперсии:
![]()
; 
где
; ![]()
![]()
![]()
2.3 Проверка гипотезы о равенстве генеральных средних выборок В2
и В3
:
;
.
Сравниваем две дисперсии нормальных генеральных совокупностей с числом степеней свободы:
; ![]()
; ![]()
Оцениваем возможность принятия гипотезы
.
При альтернативной гипотезе
и доверительной вероятности
находим:
![]()
![]()
т.к.
, то выдвинутую гипотезу об однородности дисперсии или равной точности двух рядов измерений
и
надо принять.
Сравниваем две средние из нормальных распределений генеральных совокупностей.
Если
доказана, то используется критерий
:
,
где 
;
; ![]()
;
; ![]()
Проверим гипотезу о равенстве средних:
при конкурирующей гипотезе
![]()
Затем находим расчётное значение критерия Стьюдента:
![]()
и его табельное значение ![]()
Т.к.
, то генеральные средние
и
статически не различаются. Гипотеза
принимается.
Похожие работы
-
Точечные и интервальные оценки
Уровень значимости α. Уровень значимости обычно обозначают греческой буквой (альфа). Статистическая значимость результата представляет собой меру уверенности в его истинности (в смысле репрезентативности выборки). Более точно, уровень значимости α - это показатель, обратно пропорциональный надежности результата.
-
Статистическая обработка результатов прямых многоразовых измерений с независимыми равноточными
Розрахунково-графічне завдання з теми: «Статистична обробка результатів прямих багаторазових вимірювань з незалежними рівноточними спостереженнями»
-
Основы математики
Задание № 1 В урне 5 белых и 4 черных шара. Из нее вынимают подряд два ряда шара. Найти вероятность того, что оба шара белые. Решение: Всего возможно . (это общее количество возможных элементарных исходов испытания). Интересующая нас событие заключается в том, что данная выборка содержит 2 белых шара, подсчитаем число благоприятствующих этому событию вариантов:
-
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
-
Стабилизация денежного потока, теории фирмы
Лабораторная работа №1 Стабилизация денежного потока Исходные данные Имеется N предприятий. Известно для каждого предприятия на начальный этап времени финансовое состояние предприятий: m
-
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.
-
Методы распознавания образов
Геометрическая формулировка задачи распознавания: построение поверхности, которая разделяет множества, соответствующие в пространстве признакам различных классов объектов. Основные понятия и определения. Непараметрические парзеновские оценки плотностей.
-
Математическая статистика
Предмет, методы и понятия математической статистики, ее взаимосвязь с теорией вероятности. Основные понятия выборочного метода. Характеристика эмпирической функции распределения. Понятие гистограммы, принцип ее построения. Выборочное распределение.