![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •Учебно–методический комплекс по дисциплине: «теория вероятностей и математическая статистика»
- •Рабочая программа
- •Цели и задачи дисциплины
- •Цель преподавания дисциплины
- •Задачи изучения дисциплины.
- •Содержание и структура дисциплины
- •Лекции, их содержание и наименование тем
- •2.2 Лабораторные занятия
- •2.3. Практические занятия
- •2.4. Содержание самостоятельной работы студентов
- •Список рекомендуемой литературы
- •Содержание и общие требования к выполнению контрольной работы
- •Вопросы к экзамену
- •Пример выполнения контрольной работы по курсу «теория вероятностей и математическая статистика» Теория вероятностей:
- •Математическая статистика:
- •Тема : Проверка статистических гипотез.
- •Тема : Корреляционный и регрессионный анализ.
- •Варианты контрольных заданий Теория вероятностей
- •Математическая статистика задание 1.
- •Задание 2.
- •Задание 3.
Математическая статистика:
Тема : Вариационные ряды и их характеристики.
Задача 1. Для заданной выборки:
построить дискретный ряд распределения, составить таблицу частот;
построить полигон частот, кумуляту;
вычислить среднее значение
, дисперсию
и среднеквадратическое отклонение
.
Элементы выборки:
2 |
4 |
4 |
1 |
5 |
1 |
8 |
1 |
3 |
9 |
4 |
2 |
1 |
7 |
7 |
3 |
7 |
8 |
7 |
3 |
2 |
3 |
5 |
3 |
8 |
2 |
6 |
6 |
3 |
5 |
2 |
8 |
3 |
7 |
9 |
5 |
8 |
8 |
1 |
5 |
1 |
|
Решение.
1).
Для построения дискретного ряда
распределения располагаем различные
значения признака Х в порядке их
возрастания и для каждого из этих
значений определяем его частоту, а также
относительную частоту (частость
).
Результаты группировки сводим в таблицу.
Кроме перечисленных характеристик
вычисляем накопленные частоты:
№ п/п |
Варианта |
Частота |
Частость |
Накоплен ная частота |
Накоплен ная частость |
1 |
1 |
6 |
0,146 |
6 |
0,146 |
2 |
2 |
5 |
0,122 |
11 |
0,268 |
3 |
3 |
7 |
0,171 |
18 |
0,439 |
4 |
4 |
3 |
0,073 |
21 |
0,512 |
5 |
5 |
5 |
0,122 |
26 |
0,634 |
6 |
6 |
2 |
0,049 |
28 |
0,683 |
7 |
7 |
5 |
0,122 |
33 |
0,805 |
8 |
8 |
6 |
0,146 |
39 |
0,951 |
9 |
9 |
2 |
0,049 |
41 |
1 |
Итого |
|
41 |
1 |
|
|
2).
Построим полигон частот. Для этого по
оси абсцисс откладываем варианты (),
а по оси ординат – соответствующие им
частоты (
).
Полученные на пересечении абсцисс и
ординат точки соединяем прямыми линиями,
в результате получаем ломаную линию,
которая называетсяполигоном
частот:
Если
по оси ординат отложить относительные
частоты, то получим полигон относительных
частот.
33
28
26
3). Определим статистические показатели ряда распределения.
Среднее
арифметическое признака
определяется по формуле:
,
где
-
объем вариационного ряда.
Выборочная дисперсия:
Среднеквадратическое
отклонение:
.
Тема : Проверка статистических гипотез.
Задача
2.
По
заданной выборке проверить гипотезу о
нормальном распределении случайной
величины по критерию согласия Пирсона.
Произвести интервальную оценку
выборочного среднего значения с
доверительной вероятностью 0,98.
Выборка: =182
58 |
60 |
63 |
64 |
65 |
67 |
68 |
69 |
70 |
70 |
72 |
73 |
73 |
74 |
79 |
8 |
82 |
82 |
83 |
84 |
85 |
85 |
86 |
88 |
89 |
90 |
93 |
95 |
68 |
68 |
70 |
70 |
72 |
72 |
73 |
73 |
74 |
74 |
75 |
77 |
77 |
78 |
84 |
85 |
86 |
86 |
88 |
90 |
91 |
94 |
95 |
57 |
58 |
60 |
64 |
64 |
73 |
73 |
74 |
75 |
75 |
77 |
77 |
78 |
78 |
79 |
80 |
80 |
82 |
82 |
93 |
94 |
96 |
57 |
62 |
65 |
65 |
68 |
69 |
70 |
72 |
73 |
74 |
75 |
85 |
85 |
88 |
88 |
90 |
98 |
103 |
55 |
59 |
62 |
62 |
63 |
64 |
65 |
72 |
72 |
73 |
73 |
74 |
74 |
75 |
75 |
77 |
77 |
78 |
78 |
78 |
79 |
84 |
84 |
85 |
86 |
86 |
88 |
89 |
90 |
90 |
91 |
94 |
99 |
101 |
75 |
62 |
63 |
65 |
80 |
82 |
82 |
69 |
70 |
72 |
86 |
88 |
77 |
78 |
75 |
69 |
70 |
72 |
67 |
69 |
80 |
84 |
75 |
83 |
74 |
89 |
83 |
79 |
65 |
82 |
59 |
85 |
80 |
70 |
83 |
77 |
57 |
77 |
100 |
83 |
82 |
80 |
68 |
80 |
68 |
89 |
83 |
82 |
78 |
67 |
79 |
67 |
79 |
79 |
79 |
78 |
69 |
Решение. Для построения интервального ряда распределения определим число групп в ряду распределения по формуле Г.А. Стерджесса:
.
Принимаем
число интервалов
.
Максимальное значение ряда 103, минимальное значение ряда 55.
Длина
интервала:
.
Центр
распределения:
.
Поскольку число интервалов нечетное, центр распределения находится в центре среднего интервала.
Полученный ряд распределения: (52-58); (58-64); (64-70); (70-76); (76-82); (82-88); (88-94); (94-100); (100-106).
Принимаем
гипотезу
,
утверждающую, что случайная величина
имеет
нормальный закон распределения. В
качестве критерия для проверки этой
гипотезы используем случайную величину
– критерий согласия Пирсона, который
имеет приближенное распределение с
числом степеней свободы
.
Здесь
– число интервалов, на которые разделена
область изменения
;
– количество неизвестных параметров
теоретического распределения, оценки
которых вычисляются по выборке;
– объем выборки;
-
эмпирические частоты;
-
теоретические частоты, где
-
вероятность попадания значения признака
в
-й
интервал. Чтобы утверждение о распределении
случайной величины по закону
было
достаточно точным, требуется выполнение
условия
.
В случае невыполнения условия для
некоторых интервалов, их объединяют с
соседними интервалами.
Теоретические
частоты вычислим по формулам:
,
где
,
-
значения функции Лапласа (
– находится по таблице).
Левый конец первого интервала принимаем равным – , а правый конец последнего интервала + .
Определим эмпирические частоты и характеристики выборки:
№ n/n |
Интервалы |
Частоты
|
Середины
интервалов
|
|
|
1 |
52-58 |
4 |
55 |
-21,53 |
2045,82 |
2 |
58-64 |
13 |
61 |
-15,53 |
3588,92 |
3 |
64-70 |
26 |
67 |
-9,53 |
2929,85 |
4 |
70-76 |
42 |
73 |
-3,53 |
894,67 |
5 |
76-82 |
34 |
79 |
2,47 |
65,18 |
6 |
82-88 |
33 |
85 |
8,47 |
1799,57 |
7 |
88-94 |
19 |
91 |
14,47 |
3403,81 |
8 |
94-100 |
8 |
97 |
20,47 |
3006,11 |
9 |
100-106 |
3 |
103 |
26,47 |
1933,14 |
|
|
182 |
|
|
19667,08 |
Характеристики выборки рассчитываются по следующим формулам:
Выборочное среднее
Выборочная дисперсия
.
Среднеквадратическое отклонение:
.
Определим
доверительный интервал для
.
Интервальной оценкой (с надежностью
)
математического ожидания
нормально распределенного количественного
признака
по выборочной средней
при неизвестном среднем квадратическом
отклонении
генеральной совокупности служит
доверительный интервал:
<
a
<
,
гдеS
– «исправленное» выборочное среднее
квадратическое отклонение
,
находят
по таблице критических точек распределения
Стьюдента по заданному числу степеней
свободы
и уровню значимости
.
Для
=
0,98 (
и
=182:
.
<
<
,
отсюда
75,82
<
< 79,42.
Таким
образом, интервалом, покрывающим
с вероятностью 0,98, служит интервал
(75,82; 79,42).
Для
вычисления теоретических характеристик
учитывая, что
,
,
,
составим расчетную таблицу:
|
Границы интервала |
|
|
|
| |||
|
|
|
| |||||
1 |
|
58 |
|
-1,887 |
-0,5 |
-0,4706 |
5,3508 |
4 |
2 |
58 |
64 |
-1,887 |
-1,310 |
-0,4706 |
-0,4049 |
11,957 |
13 |
3 |
64 |
70 |
-1,310 |
-0,733 |
-0,4049 |
-0,2673 |
25,043 |
26 |
4 |
70 |
76 |
-0,733 |
0,155 |
-0,2673 |
-0,0636 |
37,073 |
42 |
5 |
76 |
82 |
0,155 |
0,422 |
-0,0636 |
0,1628 |
41,205 |
34 |
6 |
82 |
88 |
0,422 |
0,999 |
0,1628 |
0,3413 |
32,487 |
33 |
7 |
88 |
94 |
0,999 |
1,576 |
0,3413 |
0,4429 |
18,491 |
19 |
8 |
94 |
100 |
1,576 |
2,153 |
0,4429 |
0,4846 |
7,5894 |
8 |
9 |
100 |
|
2,153 |
|
0,4846 |
0,5 |
2,8028 |
3 |
∑ |
|
|
|
|
|
|
182,00 |
182 |
Поскольку
для последнего интервала теоретическая
частота
меньше 5, объединим два последних
интервала в один и на основании полученных
величин найдем расчетное значение
критерия Пирсона.
|
Границы интервала |
|
|
| |
|
| ||||
1 |
|
58 |
5,3508 |
4 |
0,341007 |
2 |
58 |
64 |
11,9574 |
13 |
0,090907 |
3 |
64 |
70 |
25,0432 |
26 |
0,036555 |
4 |
70 |
76 |
37,0734 |
42 |
0,654685 |
5 |
76 |
82 |
41,2048 |
34 |
1,259784 |
6 |
82 |
88 |
32,487 |
33 |
0,008101 |
7 |
88 |
94 |
18,4912 |
19 |
0,014000 |
8 |
94 |
|
10,3922 |
11 |
0,035548 |
∑ |
|
|
182,00 |
182 |
2,440587 |
=2,44.
Для определения критического значения критерия Пирсона найдем число степеней свободы:
.
Здесь
– число групп ряда распределения в
последней таблице;
– число параметров нормального закона
распределения, оценки которых вычислялись
по выборке.
По
таблице критических точек распределения
для
уровня значимости 0,02 и числа степеней
свободы 5 находим
.
Поскольку
<
,
то значение
не принадлежит критической области и,
следовательно, гипотеза о нормальном
распределении генеральной совокупности
принимается.