Теорія ймовірності - high_math
.pdf1.2.Інтервальний статистичний розподіл. Гістограма частот та відносних частот.
1.3.Емпірична функція розподілу та її властивості.
1.4.Точкові статистичні оцінки параметрів генеральної сукупності. Інтервальні статистичні оцінки параметрів. Властивості, що їх мають задовольняти ці оцінки.
1.5.Довірчі границі та довірчі інтервали параметрів розподілу. Побудова довірчого інтервалу для математичного сподівання та дисперсії нормально розподіленої випадкової величини з заданою надійністю.
1.6.Статистичні гіпотези.
1.7.Схема застосування критерію χ2 Пірсона.
1.8.Двовимірний статистичний розподіл вибірки та його числові характеристики.
1.9.Умовні статистичні розподіли таїхні числові характеристики.
1.10.Парний статистичний розподіл вибірки та його числові характеристики.
1.11.Перевірка гіпотези про незалежність системи двох випадкових величин та гіпотези про однорідність вибірок.
1.12.Поняття стохастичної залежності між змінними, коефіцієнт кореляції.
1.13.Поняття регресії. Лінійна і квадратична регресія та відшукання оцінок їхніх параметрів.
2.Знання на рівні доведень та виведень
2.1. Відшукання параметрів лінійної та квадратичної регресії методом найменших квадратів.
3.Уміння в розв’язуванні задач
3.1.Будувати дискретний та інтервальний статистичний розподіл вибірки випадкової величини та системи випадкових величин.
3.2.Будувати полігон, функцію розподілу та гістограму частот.
3.3.За статистичними розподілами знаходити числові характеристики вибірки.
3.4.Будувати довірчі інтервали для статистичної оцінки математичного сподівання та середнього квадратичного відхилення.
3.5.Перевіряти правильність статистичної гіпотези про припущення закону розподілу випадкової величини, про незалежність системи двох випадкових величин та про однорідність вибірок.
3.6.Знаходити рівняння лінійної та квадратичної регресії.
181
Тема 1. СТАТИСТИЧНІ РОЗПОДІЛИ ВИБІРКИ
Генеральна сукупність та вибірка. Варіаційний ряд. Статистичний розподіл вибірки. Полігон та гістограма. Емпірична функція розподілу.
Література: [5, розділ 9, § 1—3], [6, розділ 7, § 7.1—7.4], [8, т. 12, п. 2, 3].
Т.1 ОСНОВНІ ТЕОРЕТИЧНІ ВІДОМОСТІ ТА ТИПОВІ ПРИКЛАДИ
1.1. Генеральна сукупність та вибірка. Варіаційний ряд. Статистичний розподіл вибірки
Математична статистика — наука про методи збору, систематизації, обробки і використання для наукових і практичних висновків статистичних даних, здобутих у результаті випробувань із випадковими наслідками. Ці дані є можливими значеннями деякої випадкової величини (досліджуваної ознаки) X , наприклад похибки вимі-
рювань фізичної величини, відхилення розмірів виробу від стандарту, процента зайнятості крісел на авіарейсах, прибутку підприємства тощо.
При цьому досліджувані ознаки можуть бути дискретними (набувати окремих ізольованих значень) або неперервними (набувати будь-яких можливих значень з деякого інтервалу).
При дослідженні ознаки X зібрати та обробити всі її можливі значення здебільшого буває неможливо через їх занадто великий обсяг, а також у випадках, коли, наприклад, аналізуючи відповідність стандарту геометричних розмірів виробів, доводиться виконувати масові вимірювання або, аналізуючи міцність виробів, руйну-
вати їх. Тому з усієї множини N даних про ознаку X , яка називається генеральною сукупністю обсягом N, випадковим чином відбира-
ється досить представницька (репрезентативна) її частина, що міс-
тить n даних і називається вибірковою сукупністю, або вибіркою
обсягом n. При цьому обсяг вибірки n має бути суттєво меншим за обсяг генеральної сукупності N, але дані вибірки мають до-
статньо повно відбивати властивості ознаки X генеральної сукупності.
182
Різні можливі значення xi ознаки X , які потрапили до вибірки, називаються варіантами, а система варіант x1, x2 , ..., xk , розміщена в зростаючому порядку, називається варіаційним рядом.
Якщо варіанти x1, x2 , ..., xk |
|
спостерігаються у вибірці відповідно |
||||||||
n1 , n2 , ..., nk раз, то значення |
|
n1 , n2 , ..., |
nk називаються частотами |
|||||||
варіант, і для них виконується умова |
|
|
|
|||||||
|
|
|
k |
|
|
|
||||
|
|
|
∑ ni = n, |
|
|
|
||||
|
|
|
i=1 |
|
|
|
||||
а відношення |
n1 |
|
|
|
n2 |
|
|
nk |
|
|
ω = |
, ω = |
, ..., |
ω = |
|
||||||
|
|
|
||||||||
1 |
n |
2 |
|
n |
k |
n |
||||
|
|
|
|
|||||||
називаються відносними частотами варіант, і для них виконується умова
k
∑ωi = 1.
i=1
Таблиця, в першому рядку якої наведено впорядковані варіанти xi (варіаційний ряд), а в другому — відповідні їм частоти ni (або
відносні частоти ωi ), називається дискретним статистичним розподілом вибірки (табл. 3.1).
Таблиця 3.1
xi |
x1 |
x2 |
… |
xk −1 |
xk |
ni |
n1 |
n2 |
… |
nk −1 |
nk |
Якщо кількість варіант у вибірці надто велика або досліджувана ознака X є неперервною випадковою величиною, то будується інтервальний статистичний розподіл вибірки, аналогічний дискретному, у першому рядку якого замість дискретного варіаційного ряду записується інтервальний
(x1; x2 ), (x2 ; x3 ), ..., (xm ; xm+1 ) .
Кількість інтервалів m для вибірки обсягом n орієнтовно вважа-
ється такою, що дорівнює n (із округленням до цілого значення), а розмір (крок) h інтервалу обчислюється за формулою
183
h = |
xk − x1 |
, |
(3.1) |
|
m |
||||
|
|
|
де x1 i xk — відповідно найменша і найбільша варіанти у вибірці. Частоти ni* варіант, які потрапили в кожний частинний інтервал
(xi ; xi+1 ), записуються в другий рядок таблиці.
Якщо межа двох частинних інтервалів збігається зі значенням варіанти, то частота цієї варіанти або ділиться порівну між цими двома інтервалами, або в усіх таких випадках цілком заноситься у правий (або лівий) від варіанти інтервал.
Приклад 3.1. У результаті вибіркового аналізу добової виручки авіакомпанії дістали вибірку обсягом n = 40 (млн грн):
0,87 |
0,94 |
0,99 |
0,90 |
0,90 |
0,87 |
0,85 |
0,87 |
0,90 |
0,94 |
0,87 |
0,87 |
0,82 |
0,90 |
0,94 |
0,90 |
0,85 |
0,85 |
0,87 |
0,94 |
0,81 |
0,82 |
0,87 |
0,97 |
0,90 |
0,94 |
0,85 |
0,81 |
0,87 |
0,85 |
0,90 |
0,82 |
0,99 |
0,90 |
0,94 |
0,82 |
0,97 |
0,81 |
0,85 |
0,87 |
Скласти: а) варіаційний ряд; б) дискретний статистичний розподіл вибірки; в) інтервальний розподіл.
Розв’язання. а) Випишемо різні значення варіант, які потрапили у вибірку:
0,87; 0,94; 0,99; 0,90; 0,85; 0,82; 0,81; 0,97.
Розмістивши їх у порядку зростання, дістанемо дискретний варіаційний ряд:
0,81; 0,82; 0,85; 0,87; 0,90; 0,94; 0,97; 0,99.
б) Обчислимо частоту кожної варіанти із варіаційного ряду і складемо таблицю, відповідну табл. 3.1. Дістанемо дискретний статистичний розподіл вибірки (табл. 3.2).
Таблиця 3.2
xi |
0,81 |
0,82 |
0,85 |
0,87 |
0,90 |
0,94 |
0,97 |
0,99 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ni |
3 |
4 |
6 |
9 |
8 |
6 |
2 |
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
184
в) |
За обсягом вибірки n = 40 визначаємо орієнтовну кількість |
m = 6 |
частинних інтервалів в інтервальному статистичному розпо- |
ділі, а за формулою (3.1) обчислюємо крок інтервалу
h = 0,99 − 0,81 = 0,03. 6
Тоді інтервальний варіаційний ряд запишеться у вигляді: (0,81; 0,84), (0,84; 0,87), (0,87; 0,90), (0,90; 0,93), (0,93; 0,96), (0,96; 0,99).
Підсумуємо частоти варіант, які потрапили в кожний із частинних інтервалів, при цьому частоти варіант, які збіглися з межами інтервалів (0,87 і 0,90), поділимо порівну між суміжними інтервалами.
Тоді інтервальний статистичний розподіл вибірки набере вигляду
(табл. 3.3):
|
|
|
|
|
|
Таблиця 3.3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Інтервали |
(0,81; |
(0,84; |
(0,87; |
(0,90; |
(0,93; |
|
(0,96; |
0,84) |
0,87) |
0,90) |
0,93) |
0,96) |
|
0,99) |
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
n* |
7 |
10 |
9 |
4 |
6 |
|
4 |
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1.2. Полігон та гістограма. Емпірична функція розподілу
Для створення наочного уявлення про статистичні розподіли застосовуються полігон та гістограма частот.
Полігоном частот (або відносних частот) називається ламана лінія, відрізки якої сполучають на площині точки з координатами
(xi , ni ) (або (xi , ωi ) ). Полігон застосовується також для графічного зображення інтервальних статистичних розподілів вибірки. У цьому випадку за абсциси xi точок беруться центри частинних інтервалів.
Гістограма застосовується для графічного зображення інтервальних статистичних розподілів. Для побудови гістограми частот (або відносних частот) на осі абсцис відкладаються відрізки, що дорівнюють довжині (кроку) h частинних інтервалів, і на цих відріз-
ках як на основах будуються прямокутники з висотами |
n* |
(або |
||||
i |
||||||
h |
||||||
ω* |
|
n* |
|
|
||
= |
). |
|
|
|||
i |
i |
|
|
|||
nh |
|
|
||||
h |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
185 |
|
званої теоретичної функції розподілу F(x) ознаки X генеральної сукупності.
|
|
ω |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0,2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0,15 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0,1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0,05 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0,8 |
0,85 |
0,9 |
0,95 1 |
|
|
x |
|
|||||
|
|
|
|
|
|
Рис. 3.1 |
|
|
|
|
|
|
|
||
ω* ⁄ h |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
8 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
х |
0,81 |
0,84 |
|
0,87 |
0,9 |
0,93 |
0,96 |
0,99 |
||||||||
|
|
|
|
|
|
Рис. 3.2 |
|
|
|
|
|
|
|
||
Емпіричною функцією статистичного розподілу називається функ-
ція F* (x), яка для кожного значення x дорівнює відносній частоті події X < x, тобто:
F* (x) = ω( X < x) = nnxi ,
де nxi — сумарна частота всіх варіант xi , менших за x.
Для дискретного статистичного розподілу (табл. 3.1) функція
F * (x) |
набуває таких значень: |
|
|
||
ï ðè |
x ≤ x F* (x) = 0, |
|
|
||
|
|
1 |
|
|
|
оскільки в цьому випадку немає варіант, менших за х; |
|||||
ï ðè |
x < x ≤ x F* (x) = |
n1 |
; |
||
|
|||||
|
1 |
2 |
|
n |
|
|
|
|
|
|
|
187
при |
x |
< x ≤ x |
|
F* (x) = |
n1 + n2 |
; |
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
2 |
|
3 |
|
|
|
|
n |
|
|
|
|
.......................................................... |
|
|
|
|||||||||
при |
x |
−1 |
< x ≤ x |
F* (x) = |
|
n1 + n2 + ... |
+ nk −1 |
; |
||||
|
|
|
|
|||||||||
|
k |
|
k |
|
|
|
|
n |
|
|
|
|
при |
x > x |
|
F* (x) = |
n1 + n2 + ... |
+ nk |
= 1. |
||||||
|
|
|
||||||||||
|
|
|
k |
|
|
|
|
|
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Графік функції F* (x) будується аналогічно графіку функції роз-
поділу випадкової величини.
Для неперервної ознаки X генеральної сукупності емпірична функція будується за інтервальним статистичним розподілом. Із
цією метою обчислюються значення функції F* (x) у кількох точках,
за які найчастіше беруть межі інтервалів. Знайдені точки (xi , F* (xi )) наносять на графік і сполучають прямолінійними відрізками.
Якщо x1 — ліва межа першого інтервалу, а xm+1 — права межа
останнього інтервалу в інтервальному варіаційному ряду, то F* (x) = 0 при x < x1 і F* (x) = 1 при x > xm+1.
Приклад 3.3. Побудувати емпіричну функцію розподілу F* (x)
за дискретним (табл. 3.2) та інтервальним (табл. 3.3) статистичними розподілами вибірки з прикладу 3.1.
Розв’язання. Для обчислення значень емпіричної функції скористаємось дискретним статистичним розподілом із відносними часто-
тами ωi (табл. 3.4), який знайдено у прикладі 3.2. Значення функції F* (x) обчислюються простим нагромадженням відносних частот:
|
|
0 |
|
при |
x ≤ 0,81; |
|
|
|
|
при |
0,81 < x ≤ 0,82; |
|
|
0 + 0,075 = 0,075 |
|||
|
|
0,075 + 0,1 = 0,175 |
при |
0,82 < x ≤ 0,85; |
|
|
|
|
|
при |
0,85 < x ≤ 0,87; |
|
|
0,175 + 0,15 = 0,325 |
|||
F |
* |
|
|
при |
0,87 < x ≤ 0,90; |
|
(x) = 0,325 + 0,225 = 0,55 |
||||
|
|
0,55 |
+ 0,2 = 0,75 |
при |
0,90 < x ≤ 0,94; |
|
|
|
+ 0,15 = 0,9 |
при |
0,94 < x ≤ 0,97; |
|
|
0,75 |
|||
|
|
|
|
при |
0,97 < x ≤ 0,99; |
|
|
0,9 + 0,05 = 0,95 |
|||
|
|
|
+ 0,05 = 1 |
при |
x > 0,99. |
|
|
0,95 |
|||
188
Графік функції F* (x) подано на рис. 3.3 (східчаста розривна лінія).
F*(x) 1
0,5
0 |
0,81 0,82 |
0,85 0,87 |
0,90 |
0,94 |
0,97 0,99 |
х |
|
|
Рис. 3.3 |
|
|
|
|
Для побудови функції F* (x) за інтервальним статистичним розподілом (табл. 3.3) обчислимо значення функції намежах інтервалів:
x = 0,81, F* (x) = 0, оскільки варіант, менших за 0,81, у вибірці немає;
x = 0,84, F* (x) = 407 = 0,175, оскільки варіанти, менші за 0,84, містяться в першому інтервалі, і їх кількість 7;
x = 0,87, F* (x) = 401 (7 +10) = 0,425; x = 0,90, F* (x) = 401 (7 +10 + 9) = 0,65;
x = 0,93, F* (x) = 401 (7 +10 + 9 + 4) = 0,75;
x = 0,96, F* (x) = 401 (7 +10 + 9 + 4 + 6) = 0,9; x = 0,99, F* (x) = 401 (7 +10 + 9 + 4 + 6 + 4) = 1.
Нанесемо знайдені точки на графік рис. 3.3 (позначені *) і сполучимо їх відрізками прямої. Дістанемо графік функції F* (x) , зображений на рис. 3.3 пунктирною лінією.
189
Т.1 ВПРАВИ ДЛЯ АУДИТОРНОЇ
ІСАМОСТІЙНОЇ РОБОТИ
1.У результаті вибіркового аналізу кількості пасажирів, що беруть квитки лише до проміжного пункту польоту, дістали такі дані:
12 |
14 |
19 |
15 |
14 |
18 |
13 |
16 |
17 |
12 |
20 |
17 |
15 |
13 |
17 |
16 |
20 |
14 |
14 |
13 |
17 |
16 |
15 |
19 |
16 |
15 |
18 |
17 |
15 |
14 |
16 |
15 |
15 |
18 |
15 |
15 |
19 |
14 |
16 |
18 |
18 |
15 |
15 |
17 |
15 |
16 |
16 |
14 |
14 |
17 |
Скласти: а) варіаційний ряд; б) дискретний статистичний розподіл вибірки; в) інтервальний розподіл.
2. У результаті вибіркового аналізу кількості проданих авіаквитків за добу дістали такі дані, шт.:
59 |
55 |
60 |
46 |
57 |
54 |
57 |
54 |
55 |
46 |
57 |
59 |
57 |
46 |
54 |
55 |
57 |
59 |
54 |
54 |
46 |
55 |
57 |
60 |
55 |
54 |
46 |
55 |
57 |
54 |
1)Скласти дискретний статистичний розподіл;
2)побудувати полігон частот і відносних частот;
3)побудувати емпіричну функцію розподілу і зобразити її графічно.
3.Щогодини реєструвались покази про витрати пального в польоті. Дістали такі дані, т:
6,80 |
6,50 |
6,53 |
7,30 |
6,95 |
6,90 |
6,93 |
6,72 |
6,54 |
6,79 |
6,80 |
6,75 |
6,62 |
6,65 |
7,00 |
6,83 |
6,70 |
6,69 |
6,54 |
6,97 |
6,82 |
6,67 |
6,91 |
6,93 |
6,76 |
6,71 |
6,66 |
6,76 |
6,79 |
6,82 |
Скласти інтервальний розподіл вибірки і побудувати за ним емпіричну функцію розподілу F* (x).
4. При медичному обстеженні кров’яного тиску у студентів у зв’язку з навчальним навантаженням у результаті вибіркового аналізу одержано такі дані, мм рт. ст.:
xi |
112 |
114 |
116 |
118 |
120 |
122 |
124 |
|
|
|
|
|
|
|
|
ni |
5 |
20 |
30 |
40 |
30 |
20 |
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
190