Подгонка вероятностных распределений к реальным данным.

20. На практике в случае, если переменная не подчиняется нормальному вероятностному распределению, изучают другие распределения, описанные в разделе Краткие теоретические сведения. В лабораторной работе следует в любом случае изучить соответствие нескольких вероятностных распределений реальным данным для приобретения навыков подгонки распределений к реальным данным.

Запустите модуль Настройка распределений (Distribution fitting)(см. п. 14). В окнеНепрерывные распределения (Continuous Distribution) выберите анализируемое распределение, например,равномерное (Restangular)и нажмите кнопку ОК. Выберите переменную для анализа, нажав кнопкуПеременные(Variables). Для анализа следует выбирать ту же переменную, что и в п. 16. Запустите программу на расчет и постройте таблицы и графики по аналогии с п.п.17-19.

20. В лабораторной работе следует кроме оценки данных на соответствие нормальному и равномерному распределению сделать также оценку по показательному и логнормальному распределению.

Таблицы и графики используйте для написания отчета.

Содержание отчета.

1. Титульный лист.

2. Таблица частот (согласно п.6).

3. Гистограмма частот (согласно п.7).

4. Файл данных для оценки нормальности по первому методу (согласно п.8).

5. Таблица со значениями ассиметрии и эксцесса (согласно п.13).

6. Выводы о нормальности по первому методу (согласно п.13).

7. Таблица расчетных данных для нормального распределения (согласно п.17).

8. Гистограмма расчетных данных для нормального распределения (согласно п.19).

9. Выводы о нормальности по второму методу (согласно п. 18).

10. Таблица и гистограмма расчетных данных, выводы о равномерном распределении выборки (согласно п. 20).

11. Таблица и гистограмма расчетных данных, выводы о показательном распределении выборки (согласно п. 21).

12. Таблица и гистограмма расчетных данных, выводы о логнормальном распределении выборки (согласно п. 21).

Контрольные вопросы.

1. Функция распределения и ее свойства.

2. Нормальное распределение.

3. Равномерное распределение.

4. Показательное распределение.

5. Логнормальное распределение.

6. Почему важно нормальное распределение?

7. Использование ассиметрии и эксцесса при оценке нормальности данных.

8. Использование критерия Хи-квадрат при оценке нормальности данных.

9. Процедура и последовательность операций группировки данных при работе с программой STATISTICA6.0.

10. Процедура и последовательность операций оценки нормальности данных по ассиметрии и эксцессу при работе с программой STATISTICA6.0.

11. Процедура и последовательность операций оценки нормальности данных по критерию Хи-квадрат при работе с программой STATISTICA6.0.

12. Процедура подгонки вероятностных распределений к реальным данным.

Самостоятельная работа.

Изучить панель инструментов системы STATISTICA6.0, в частности по [1, 2]:

1. Меню рабочего окна системы STATISTICA6.0.

2. Панель инструментов рабочего окна системы STATISTICA6.0

3. Панель инструментов электронной таблицы в модуле Управление данными.

4. Панель инструментов Scrollsheet.