Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
ДРУГИЕ ЗАКОНЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ НЕПРЕРЫВНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН.
Кроме нормального закона есть и другие случайные величины, часто встречающиеся в приложениях. Приведем некоторые из них. Для равномерного закона плотность вероятности и функция распределения задаются формулами , , а числовые характеристики М(Х)= , D(X)= .
Для показательного закона плотность вероятности и функция распределения задаются формулами , , а числовые характеристики М(Х)= 1/a, D(X)= 1/a2. Эти формулы можно использовать при решении задач.
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К ВЫПОЛНЕНИЮ ЗАДАНИЯ № 5 Математическая статиcтика изучает массовые явления и процессы, ставя целью получение выводов по данным наблюдений за ними. В результате появляются утверждения об общих характеристиках таких явлений в предположении постоянства начальных условий явления. Теоретической основой математической статистики является теория вероятностей. Поскольку число наблюдений конечно, их результаты можно записать в таблицу аналогично дискретной случайной величине, только в нижней строке не вероятности, а частоты тех или иных значений, а чаще – диапазонов. При этом при анализе такой таблицы нередко возникает предположение, что данная величина распределена по одному из известных непрерывных законов (см. комментарии к задаче № 4), чаще всего – нормальному (гауссовскому).
Типовой пример
Получены статистические данные (N=500) зависимости результатов измерения роста студентов (Х) от окружности груди (Y). Измерения проводились с точностью до 1 см.
Таблица 1 Статистические данные типового примера
………….. Окончание таблицы 1
Требуется: 1 часть. 1) произвести выборку из 200 значений; 2) построить эмпирическую функцию распределения, полигон, гистограмму для случайной величины Х; 3) построить точечные и интервальные оценки для мат. ожидания и дисперсии генеральной совокупности Х; 4) сделать статистическую проверку гипотезы о законе распределения случайной величины Х; часть 2. 1) нанести на координатную плоскость данные выборки (x ; y) и по виду корреляционного облака подобрать вид функции регрессии; 2) составить корреляционную таблицу по сгруппированным данным; 3) вычислить коэффициент корреляции; 4) получить уравнение регрессии;
Решение. 1) Произведём из генеральной совокупности N=500 выборку n=200 значений. Для этого воспользуемся таблицей случайных чисел (Приложение 1). Выберите столбец, номер которого соответствует месяцу Вашего рождения. В этом столбце отсчитайте порядковый номер даты дня рождения. В полученном случайном числе определите номера ещё трёх столбцов. Для данного примера выбрана дата 31.12. Найдём случайное число, находящееся в 12 столбце и в 31 строке. Это число 0436. Значит выбранными будут столбцы №12;4;13;16. (№12 – месяц Вашего рождения, №4 – первая цифра в случайном числе ( если ноль, то вторая), №13 – третья цифра в случайном числе плюс 10, №16 – четвёртая цифра в случайном числе плюс 10). Если цифры повторяются, то нужно взять соседние номера. Например, случайное число во втором столбце - 4422. Нужно выбрать номера: 2 - номер столбца, 4 - первая цифра случайного числа,12 – третья цифра плюс 10, 13 – четвёртая цифра плюс 1 и плюс 10. Для осуществления выборки берутся последние три цифры в случайном числе, которые определяют порядковый номер выборочного значения. Если в выборке встретился номер, которого нет в генеральной совокупности, то необходимо вычислить разность между этим числом и 500. Если полученный номер уже выбрали, то необходимо выбрать следующий за ним номер. Для представленного примера получилась выборка: Таблица 2 Выборочные данные X и Y
Продолжение таблицы 2
Составим ранжированный (по увеличению) ряд для случайной величины Х. Таблица 3 Ранжированный ряд случайной величины Х
Продолжение таблицы 3
Cоставим новую таблицу, в которой отразим частоты появления случайных величин и относительные частоты .
Таблица 4 |
Последнее изменение этой страницы: 2019-05-07; Просмотров: 178; Нарушение авторского права страницы