|
Рефераты Главная Краткое содержаниепроизведений Архитектура Астрономия Банковское делои кредитование Безопасностьжизнедеятельности Биографии Биология Биржевое дело Бухгалтерия и аудит Военное дело География Геодезия Геология Гражданская оборона Животные Здоровье Земельное право Иностранные языкилингвистика Искусство Историческая личность История История отечественногогосударства и права История политичискихучений История техники Компьютерные сети Компьютеры ЭВМ Криминалистика икриминология Культурология Литература Литература языковедение Маркетинг товароведениереклама Математика Материаловедение Медицина Медицина здоровье отдых Менеджмент (теорияуправления и организации) Металлургия Москвоведение Музыка Наука и техника Нотариат Общениеэтика семья брак Педагогика Право Программированиебазы данных Программное обеспечение Промышленностьсельское хозяйство Психология Радиоэлектроникакомпьютеры и перифирийные устройства Реклама Религия Сексология Социология Теория государства и права Технология Физика Физкультура и спорт Философия Финансовое право Химия - рефераты Хозяйственное право Ценный бумаги Экологическое право Экология Экономика Экономикапредпринимательство Юридическая психология |
Оценивание параметров и проверка гипотез о нормальном распределенииКафедра математической статистики и эконометрики Расчетная работа №1 По курсу: Математическая статистика” по теме: Оценивание параметров и проверка гипотез о нормальном распределении” Группа: ДИ 202 Студент: Шеломанов Р.Б. Руководитель: Кацман В.Е. Москва 1999 Содержание ЗАДАНИЕ 23--------------------------------------------------------------------------------- 3 Построение интервального вариационного ряда распределения 3 Вычисление выборочных характеристик распределения 4 Графическое изображение вариационных рядов--------- 5 Расчет теоретической нормальной кривой распределения 6 Проверка гипотез о нормальном законе распределения 7 ЗАДАНИЕ № 23 Продолжительность горения электролампочек (ч) следующая: 750 750 756 769 757 767 760 743 745 759 750 750 739 751 746 758 750 758 753 747 751 762 748 750 752 763 739 744 764 755 751 750 733 752 750 763 749 754 745 747 762 751 738 766 757 769 739 746 750 753 738 735 760 738 747 752 747 750 746 748 742 742 758 751 752 762 740 753 758 754 737 743 748 747 754 754 750 753 754 760 740 756 741 752 747 749 745 757 755 764 756 764 751 759 754 745 752 755 765 762 По выборочным данным, представленным в заданиях 1-30, требуется: 1* Построить интервальный вариационный ряд распределения; Построение интервального вариационного ряда распределения Max: 769 Min: 733 R=769-733=36 H= R / 1+3,32 lg n=36/(1+3,32lg100)=4,712 A1= x min - h/2=730,644 B1=A1+h; B2=A2+h 2* Вычислить выборочные характеристики по вариационному ряду: среднюю арифметическую (x ср.), центральные моменты (мю к, к=1,4), дисперсию (S^2), среднее квадратическое отклонение (S), коэффициенты асимметрии (Ас) и эксцесса (Ек), медиану (Ме), моду (Мо), коэффициент вариации(Vs); Вычисление выборочных характеристик распределения Di=(xi- xср) xср =å xi mi/å mi xср = 751,7539 Вспомогательная таблица ко второму пункту расчетов Выборочный центральный момент К-го порядка равен M k = ( xi - x)^k mi/ mi В нашем примере: Центр момент 1 0,00 Центр момент 2 63,94 Центр момент 3 -2,85 Центр момент 4 12123,03 Выборочная дисперсия S^2 равна центральному моменту второго порядка: В нашем примере: S^2= 63,94 Ввыборочное среднее квадратическое отклонение: В нашем примере: S= 7,996 Выборочные коэффициенты асимметрии Ас и эксцесса Fk по формулам Ac = m3/ S^3; В нашем примере: Ас =-0,00557 Ek = m4/ S^4 -3; В нашем примере: Ek = -0,03442 Медиана Ме - значение признака x (e), приходящееся на середину ранжированного ряда наблюдений ( n = 2l -1). При четном числе наблюдений( n= 2l) медианой Ме является средняя арифметическая двух значений, расположенных в середине ранжированного ряда: Me=( x(e) + x( e+1) /2 Если исходить из интервального ряда, то медиану следует вычислять по ормуле Me= a me +h * ( n/2 - mh( me-1) / m me где mе- означает номер медианного интервала, ( mе -1) - интервала, редшествующего медианому. В нашем примере: Me=751,646 Мода Мо для совокупности наблюдений равна тому значению признака , которому соответствует наибольшая частота. Для одномодального интервального ряда вычисление моды можно производить по формуле Mo= a mo + h * ( m mo- m(mo-1))/2 m mo- m( mo-1) - m( mo+1) где мо означает номер модального интервала ( интервала с наибольшей частотой), мо-1, мо+1- номера предшествующего модальному и следующего за ним интервалов. В нашем примере: Mo = 751,49476 Так как Хср, Mo Me почти не отличаются друг от друга, есть основания предполагать теоретическое распределение нормальным. Коэффициент вариации Vs = S/ x * 100 %= 3.06% В нашем примере: Vs= 1,06% 3* Построить гистограмму, полигон и кумуляту. Графическое изображение вариационных рядов Для визуального подбора теоретического распределения, а также выявления положения среднего значения (x ср.) и характера рассеивания (S^2 и S) вариационные ряды изображают графически. Полигон и кумулята применяются для изображения как дискретных, так и интервальных рядов, гистограмма – для изображения только интервальных рядов. Для построения этих графиков запишем вариационные ряды распределения (интервальный и дискретный) относительных частот (частостей) Wi=mi/n, накопленных относительных частот Whi и найдем отношение Wi/h, заполнив таблицу 1.4. Интервалы xi Wi Whi Wi/h Ai-bi 1 2 3 4 5 4,97-5,08 5,03 0,02 0.02 0,18 5,08-5,19 5,14 0,03 0,05 0,27 5,19-5,30 5,25 0.12 0,17 1,09 5,30-5,41 5,36 0,19 0,36 1,73 5,41-5,52 5,47 0,29 0,65 2,64 5,52-5,63 5,58 0,18 0,83 1,64 5,63-5,74 5,69 0,13 0,96 1,18 5,74-5,85 5,80 0,04 1,00 0,36 - 1,00 - Для построения гистограммы относительных частот (частостей) на оси абсцисс откладываем частичные интервалы, на каждом из которых строим прямоугольник, площадь которого равна относительной частоте Wi данного i-го интервала. Тогда высота элементарного прямоугольника должна быть равна Wi/h,. Следовательно, позади под гистограммой равна сумме всех носительных частот, т.е. единице. Из гистограммы можно получить полигон того же распределения. Если середины верхних оснований прямоугольников соединить отрезками прямой. 4* Сделать вывод о форме ряда распределения по виду гистограммы и полигона, а также по значениям коэффициентов Ас и Ек. 4 Анализ графиков и выводы Гистограмма и полигон являются аппроксимациями кривой плотности (дифференциальной функции) теоретического распределения (генеральной совокупности). Поэтому по их виду можно судить о гипотическом законе распределения. Для построения кумуляты дискретного ряда по оси абсцисс откладывают значения признака xi, а по оси ординат – накопленные относительные частоты Whi. Для интервального ряда по оси абсцисс откладывают интервалы . С кумулятой сопоставляется график интегральной функции распределения F(x). В нашем примере коэффициенты асимметрии и эксцесса не намного отличаются от нуля. Коэффициент асимметрии оказался отрицательным (Ас=-0,005), что свидетельствует о небольшой левосторонней асимметрии данного распределения. Эксцесс оказался также отрицательным (Ек= -0,034). Это говорит о том, что кривая, изображающая ряд распределения, по сравнению с нормальной, имеет несколько более плоскую вершину. Гистограмма и полигон напоминают кривую нормального распределения (рис.1.1 и 1.2.). Все это дает возможность выдвинуть гипотезу о том, что распределение продолжительности горения электролампочек является нормальным. Приечание: Кумулята, гистронрамма и полигон находятся в приложениях к работе. 5* Рассчитать плотность и интегральную функцию теоретического нормального распределения и построить эти кривые на графиках гистограммы и кумуляты соответственно. Расчет теоретической нормальной кривой распределения Приведем один из способов расчета теоретического нормального распределения по двум найденным выборочным характеристикам x и S эмпирического ряда. При расчете теоретических частот m^тi за оценку математического ожидания (мю) и среднего квадратического отклонения G нормального закона распределения принимают значения соответствующих выборочных характеристик x ср. и S, т.е. (мю)=Xср.= 751,7539; G=S=7,99. Теоретические частоты находят по формуле: M^i=npi, где n – объем; Pi – величина попадания значения нормально распределенной случайной величины в i-й интервал. Вероятность Pi определяется по формуле Pi=P(ai<x<=bi)=1/2[Ф(t2i)-Ф(t1i)], Где Ф(t)=2\ 2(пи)=интегралу с границами от (0;t) е^x2/2dx - интегральная функция Лапласа – находится по таблице для T2i=bi-x ср.\ S T1i=ai-x ср.\S Таблицы Для вычисления вероятности нормальной кривой распределения Интервалы Mi T1 T2 1/2Ф(T1) 1/2Ф(T2) Pi a(i) b(i) 730,644 735,356 2 -2,640 -2,051 0,4958 0,4798 -0,0080 735,356 740,068 8 -2,051 -1,461 0,4798 0,4279 -0,0260 740,068 744,780 6 -1,461 -0,872 0,4279 0,3078 -0,0601 744,780 749,492 18 -0,872 -0,283 0,3078 1,1103 0,4013 749,492 754,204 35 -0,283 0,306 0,0300 0,6619 0,3160 754,204 758,916 12 0,306 0,896 0,1179 0,3133 0,0977 758,916 763,628 11 0,896 1,485 0,3133 0,4306 0,0587 763,628 768,340 6 1,485 2,074 0,4306 0,4808 0,0251 768,340 773,052 2 2,074 2,664 0,4808 0,4960 0,0076 Pi*n Mi(теор) Mi(теор)/h Mi(теор)накоп -0,8000 1 0,002 0,0080 -2,5950 3 0,006 0,0340 -6,0050 6 0,013 0,0940 40,1250 40 0,085 0,4953 31,5950 32 0,068 0,8153 9,7700 10 0,021 0,9130 5,8650 6 0,012 0,9716 2,5100 3 0,005 0,9967 0,7600 1 0,002 1,0000 100 Сравнение гистограммы и нормальной кривой наглядно показывает согласованность между теоретическим и эмпирическим распределением. Примечание: Построенные графики находятся в приложениях к работе. 6* Проверить гипотезу о нормальном законе распределения по критерию согласи яПирсона f^2). Проверка гипотез о нормальном законе распределения Частоты для проверки соответствия эмпирического ряда распределения нормальному закону используют критерий X^2, основанный на сравнении эмпирических частот mi с теоретическими m^тi, которые можно ожидать при принятии определенной нулевой гипотезы. Значение X^2набл. наблюдаемое значение критерия, полученное по результатам наблюдений, равно к F^2набл.= (mi-m^тi) I=1 m^i Где к – число интервалов (после объединения). M^i теоретические частоты. Все вспомогательные расчеты, необходимые для вычисления f^2, сведем в таблицу 1.6. Таблица 1.6. Вычисление критерия X^2 при проверке нормальности продолжительности горения электролампочек Интервалы Mi(Практ) Mi(теор) (Mi-Mi(теор))^2 …../Mi(теор) a(i) b(i) 730,644 735,356 2 2 9 1,29 735,356 740,068 8 5 740,068 744,780 6 13 49 3,88 744,780 749,492 18 21 9 0,43 749,492 754,204 35 25 100 4,01 754,204 758,916 12 21 81 3,89 758,916 763,628 11 12 1 0,08 763,628 768,340 6 5 1 0,14 768,340 773,052 2 2 X^2набл 13,71 Правило проверки гипотезы заключается в следующем. Определяем по таблице распределения xu-квадрат критическое значение X^2кр.(альфа для числа степеной свободы V=к-3 и заданного уровня значимости альфа. Затем сравниваем X^2кр. Если X^2 набл.<=X^2кр. , то выдвинутая гипотеза о законе распределения не отвергается (не противоречит опытным данным). Если X^2 набл. >X^2кр. , то выдвинутая гипотеза о нормальном законе распределения отвергается с вероятностью ошибки a. Для нашего примера X^2набл.=13,71, a=0,005, V=7-3=4 (число интервалов после объединения стало равным 7) и X^2кр. (0,005; 4) =14,9 Так как X^2набл.<X^2кр., то согласно критерию Пирсона гипотеза о нормальном законе не отвергается с вероятностью ошибки 0,005. Можно сделать вывод, что распределение продолжительности горения электролампочек является нормальным. Что подтверждают графики и значения моды и медианы. Построить вариационный ряд рассчитать теоретические частоты и проверить гипотезу о нормал. Презентация на тему Построение математической модели оценивания качества знаний студентов. Вычисление теоретических частот нормального распределения для проверки гипотезы о. Расчет характеристик распределения и проверка гипотезы о распределении СВ. Анализ интервального вариационного ряда распределения контрольная работа. Как по критерию Х пирсона проверить гипотезу о нормальном распределении. Проверка гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности. По выборочным данным построить интервальный вариационный ряд. Решение примеров на построение гистограмм полигон кумуляте. Построение теоретической кривой нормального распределения. Как выдвинуть гипотезу о нормальном законе распределения. Проверка соответствия эмпирической функции распределения. Проверка гипотез о параметрах нормального распределения. Интегральный вариационный ряд гистограмма распределения. Построить графики распределения кумуляту и гистограмму. |
|