- •Учреждение образования Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
- •Общие сведения Сведения об эумк
- •Методические рекомендации по изучению дисциплины
- •Рабочая учебная программа
- •Учреждение образования
- •«Белорусский государственный университет
- •Информатики и радиоэлектроники»
- •Пояснительная записка
- •Содержание дисциплины
- •2. Перечень тем практических занятий, их содержание и объем в часах
- •3. Литература
- •3.2 Дополнительная
- •4. Контрольные работы, их характеристика
- •5. Учебно-методическая карта дисциплины
- •Теоретический раздел Лекция 1
- •1.1 Введение
- •1.2 Основные понятия
- •1.3 Аксиомы теории вероятностей
- •1.4 Непосредственный подсчет вероятностей
- •1.5 Основные комбинаторные формулы
- •Лекция 2
- •2.1 Геометрическое определение вероятностей
- •2.2 Теоремы сложения вероятностей
- •2.3 Условная вероятность
- •2.4 Зависимые и независимые события
- •2.5 Теоремы умножения вероятностей
- •2.6 Вероятность безотказной работы сети
- •Лекция 3
- •3.1 Формула полной вероятности
- •3.2 Формула Байеса
- •3.3 Теорема о повторении опытов
- •Формула Пуассона
- •Формулы Муавра-Лапласа
- •Лекция 4
- •4.1 Случайные величины. Закон распределения вероятностей
- •4.2 Функция распределения
- •4.3 Ряд распределения
- •4.4 Плотность распределения
- •Лекция 5
- •5.1 Числовые характеристики случайной величины
- •5.1.1 Математическое ожидание
- •5.1.2 Начальные моменты
- •5.1.3 Центральные моменты
- •5.1.4 Дисперсия
- •5.1.5 Среднее квадратическое отклонение
- •5.1.6 Мода
- •5.1.7 Медиана
- •6.2 Типовые законы распределения непрерывных случайных величин
- •6.2.1 Равномерное распределение
- •6.2.2 Экспоненциальное распределение
- •6.2.3 Нормальное распределение
- •Лекция 7
- •7.1. Закон распределения функции случайного аргумента
- •7.1.1 Монотонно возрастающая функция
- •7.1.2 Монотонно убывающая функция
- •7.1.3 Немонотонная функция
- •7.2 Числовые характеристики функции случайного аргумента
- •7.2.1 Характеристическая функция случайной величины
- •Лекция 8
- •8.1 Двухмерные случайные величины. Двухмерный закон распределения
- •8.1.1 Двухмерная функция распределения
- •8.1.2 Матрица распределения
- •8.1.3 Двухмерная плотность распределения
- •8.2 Зависимые и независимые случайные величины
- •8.3 Условные законы распределения
- •Лекция 9
- •9.1 Числовые характеристики двухмерных величин
- •9.1.1 Смешанные начальные моменты
- •9.1.2 Смешанные центральные моменты
- •9.1.3 Корреляционный момент
- •9.1.4 Коэффициент корреляции
- •9.2Условные числовые характеристики
- •9.2.1 Pегрессия
- •Лекция 10
- •10.1 Нормальный закон распределения на плоскости
- •10.2 Закон распределения функции двух случайных величин
- •10.3 Многомерные случайные величины
- •10.3.1 Функция распределения
- •10.3.2 Плотность распределения
- •10.3.3 Числовые характеристики
- •11.2.2 Теорема о дисперсии суммы
- •11.3 Числовые характеристики произведения случайных величин
- •11.3.1 Теорема о математическом ожидании произведения
- •11.3.2 Теорема о дисперсии произведения
- •Лекция 12
- •12.1 Закон больших чисел
- •12.1.1 Неравенство Чебышева
- •12.1.2 Теорема Чебышева
- •12.1.3 Теорема Бернулли
- •12.2 Центральная предельная теорема
- •Лекция 13
- •13.1 Математическая статистика. Основные понятия
- •13.2 Оценка закона распределения
- •13.2.1 Эмпирическая функция распределения
- •13.2.2 Статистический ряд распределения
- •13.2.3 Интервальный статистический ряд
- •13.2.4 Гистограмма
- •Лекция 14
- •14.1 Точечные оценки числовых характеристик
- •14.1.1 Оценка математического ожидания
- •14.1.2 Оценка начального момента
- •14.1.3 Оценка дисперсии
- •14.1.4 Оценка центрального момента
- •14.1.5 Оценка вероятности
- •14.2 Оценка параметров распределения
- •14.3 Интервальные оценки числовых характеристик
- •14.3.1 Доверительный интервал для математического ожидания
- •14.3.2 Доверительный интервал для дисперсии
- •14.3.3 Доверительный интервал для вероятности
- •Лекция 15
- •15.1 Проверка статистических гипотез
- •15.1.1 Проверка гипотезы о равенстве вероятностей
- •15.2 Критерии согласия
- •15.2.1 Критерий Пирсона
- •15.2.2 Критерий Колмогорова
- •Лекция 16
- •16.1 Статистическая обработка двухмерных случайных величин
- •16.1.1 Оценка корреляционного момента
- •16.2.1 Гипотеза о равенстве математических ожиданий
- •16.2.2 Гипотеза о равенстве дисперсий
- •16.2.3 Гипотеза о равенстве законов распределения
- •Лекция 17
- •17.1 Оценка регрессионных характеристик
- •17.1.1 Метод наименьших квадратов
- •Практический раздел Контрольные работы Указания по выбору варианта
- •Контрольная работа №1. Теория вероятностей Задача 1. Случайные события. Вероятность события Условия вариантов задачи
- •Методические указания
- •Основные комбинаторные формулы
- •Примеры
- •Задача 2. Теоремы сложения и умножения вероятностей Условия вариантов задачи
- •Методические указания
- •Примеры
- •Задача 3. Формула полной вероятности. Формула Байеса Условия вариантов задачи
- •Методические указания
- •Примеры
- •Задача 4. Формула Бернулли Условия вариантов задачи
- •Методические указания
- •Примеры
- •Задача 5. Дискретная случайная величина Условия вариантов задачи
- •Методические указания
- •Примеры
- •Задача 6. Непрерывная случайная величина Условия вариантов задачи
- •Методические указания
- •Примеры
- •Задача 7. Закон распределения функции случайного аргумента Условия вариантов задачи
- •Методические указания
- •Примеры
- •Задача 8. Двухмерные случайные величины Условия вариантов задачи
- •Методические указания
- •Примеры
- •Задача 9. Числовые характеристики суммы и произведения случайных величин Условия вариантов задачи
- •Методические указания
- •Примеры
- •Контрольная работа №2. Математическая статистика Задача 10. Обработка одномерной выборки Условие задачи
- •Методические указания
- •Оценка закона распределения
- •Точечные оценки числовых характеристик
- •Интервальные оценки числовых характеристик
- •Проверка статистических гипотез
- •Примеры
- •Задача 11. Обработка двухмерной выборки Условие задачи
- •Методические указания
- •Оценка регрессионных характеристик
- •Примеры
- •8,74746;
- •8,86278
Примеры
Пример 10.1. По вариационному ряду случайной величины X (n=100):
-6,237 -6,229 -5,779 -5,139 -4,950 -4,919 -4,636 -4,560 -4,530 -4,526 -4,523 -4,511 -4,409 -4,336 -4,259 -4,055 -4,044 -4,006 -3,972 -3,944 -3,829 -3,794 -3,716 -3,542 -3,541 -3,431 -3,406 -3,384 -3,307 -3,181 -3,148 -3,124 -3,116 -2,892 -2,785 -2,734 -2,711 -2,637 -2,633 -2,428 -2,381 -2,339 -2,276 -2,222 -2,167 -2,111 -2,034 -1,958 -1,854 -1,803 -1,774 -1,755 -1,745 -1,713 -1,709 -1,566 -1,548 -1,480 -1,448 -1,353 -1,266 -1,229 -1,179 -1,130 -1,102 -1,060 -1,046 -1,035 -0,969 -0,960 -0,903 -0,885 -0,866 -0,865 -0,774 -0,721 -0,688 -0,673 -0,662 -0,626 -0,543 -0,445 -0,241 -0,174 -0,131 0,115 0,205 0,355 0,577 0,591 0,795 0,986 1,068 1,099 1,195 1,540 2,008 2,160 2,534 2,848
- построить график эмпирической функции распределения ;
- построить гистограмму равноинтервальным способом;
- построить гистограмму равновероятностным способом;
- вычислить точечные оценки математического ожидания и дисперсии;
- вычислить интервальные оценки математического ожидания и дисперсии (γ = 0,95);
- выдвинуть гипотезу о законе распределения случайной величины и проверить ее при помощи критерия согласия и критерия Колмогорова . График гипотетической функции распределения построить совместно с графиком в той же системе координат и на том же листе.
Решение. По формуле (10.1) построим график эмпирической функции распределения (рис. 10.4). Так как является неубывающей функцией и все ступеньки графика имеют одинаковую величину 1/n (или ей кратны – для одинаковых значений), то таблицу значений эмпирической функции распределения F*(x) можно не вычислять, а построить ее график непосредственно по и вариационному ряду, начиная с его первого значения (см. Пример 5.2. ).
Рис. 10.4 Графики эмпирической и гипотетической функций распределения
Количество интервалов M, необходимое для построения гистограмм, определим по объему выборки ( см. формулу (10.2)):
Для равноинтервальной гистограммы величины hj, Aj, Bj, рассчитаем по формуле (10.3) и заполним все колонки интервального статистического ряда (таб. 10.1):
Таблица 10.1
j |
Aj |
Bj |
hj |
j |
|
|
1 |
-6,237 |
-5,3345 |
0,9085 |
3 |
0,03 |
0,033 |
2 |
-5,3345 |
-4,426 |
0,9085 |
9 |
0,09 |
0,099 |
3 |
-4,426 |
-3,5175 |
0,9085 |
13 |
0,13 |
0,143 |
4 |
-3,5175 |
-2,609 |
0,9085 |
14 |
0,14 |
0,154 |
5 |
-2,609 |
-1,7005 |
0,9085 |
16 |
0,16 |
0,176 |
6 |
1,7005 |
-0,792 |
0.9085 |
19 |
0,19 |
0,209 |
7 |
-0,792 |
0,1165 |
0,9085 |
12 |
0,12 |
0,132 |
8 |
0,1165 |
1,025 |
0,9085 |
6 |
0,06 |
0,066 |
9 |
1,025 |
1,9335 |
0,9085 |
4 |
0,04 |
0.044 |
10 |
1,9335 |
2,848 |
0,9085 |
4 |
0,04 |
0,044 |
Равноинтервальная гистограмма имеет вид, согласно рис. 10.5:
Рис. 10.5 Равноинтервальная гистограмма
Для равновероятностной гистограммы величины j ,,Aj, Bj, рассчитаем по формуле (10.4) и заполним все колонки интервального статистического ряда(таб. 10.2):
Таблица 10.2
j |
Aj |
Bj |
hi |
j |
| |
1 |
-6,2370 |
-4,5245 |
1,7125 |
10 |
0,1 |
0.0584 |
2 |
-4,5245 |
-3,8865 |
0,6380 |
10 |
0,1 |
0,1567 |
3 |
-3,8865 |
-3,1645 |
0,7220 |
10 |
0,1 |
0,1385 |
4 |
-3,1645 |
-2,4045 |
0,7600 |
10 |
0,1 |
0,1316 |
5 |
-2,4045 |
-1,7885 |
0,6160 |
10 |
0,1 |
0,1623 |
6 |
-1,7885 |
-1,3095 |
0,4790 |
10 |
0,1 |
0,2086 |
7 |
-1,3085 |
-0,9319 |
0,3766 |
10 |
0,1 |
0,2655 |
8 |
-0,9319 |
-0,5843 |
0,3476 |
10 |
0,1 |
0,2877 |
9 |
-0,5843 |
0,6932 |
1,2775 |
10 |
0,1 |
0,0783 |
10 |
0,6932 |
2,8480 |
2,1548 |
10 |
0,1 |
0,0464 |
Равновероятностная гистограмма имеет вид, согласно рис. 10.6:
Рис. 10.6 Равновероятностная гистограмма
Вычислим точечную оценку математического ожидания по формуле (10.5):
.
Вычислим точечную оценку дисперсии по формуле (10.6):
.
Построим доверительный интервал для математического ожидания с надежностью γ = 0,95 по формуле (10.8). Для этого в таблице функции Лапласа (см. Приложение 2) найдем значение, равное = 0,475, и определим значение аргумента, ему соответствующее:(строка 1,9, столбец 6). Затем вычислими получим доверительный интервал для математического ожидания:
.
Построим доверительный интервал для дисперсиис надежностью γ = 0,95 по формуле (10.9). Вычислим и получим доверительный интервал для дисперсии:
.
По виду графика эмпирической функции распределения и гистограмм выдвигаем двухальтернативную гипотезу о законе распределения случайной величины
–величина X распределена по нормальному закону:
,
–величина X не распределена по нормальному закону:
Определим оценки неизвестных параметров m и σ гипотетического (нормального) закона распределения по формулам (10.16):
.
Таким образом, получаем полностью определенную гипотетическую функцию распределения (см. формулу (10.23)):
.
Проверим гипотезу о нормальном законе с помощью критерия .
Вычислимзначение критерия на основеравноинтервального статистического ряда (см. таб. 10.1) по формуле (10.17):
Теоретические вероятности pi попадания в интервалы равноинтервального статистического ряда нормальной случайной величины с параметрами вычислим по формуле (10.24):
.
Значения функции Лапласа определяем с помощью таблицы, приведенной в Приложение 2. При использовании таблицы функции Лапласа следует учитывать, что . Результаты расчета можно свести в таблицу:
Таблица 10.3
j |
Aj |
Bj |
|
|
|
|
|
1 |
-∞ |
-5,335 |
0 |
0,0336 |
0,0336 |
0,03 |
0 |
2 |
-5,335 |
-4,426 |
0,0336 |
0,0708 |
0,0372 |
0,09 |
0,0625 |
3 |
-4,426 |
-3,518 |
0,0708 |
0,1768 |
0,106 |
0,13 |
0,003636 |
4 |
-3,518 |
-2,609 |
0,1768 |
0,3228 |
0,146 |
0,14 |
0,000667 |
5 |
-2,609 |
-1,701 |
0,3228 |
0,5 |
0,1772 |
0,16 |
0,000588 |
6 |
1,7005 |
-0,792 |
0,5 |
0,6772 |
0,1772 |
0,19 |
0,000556 |
7 |
-0,792 |
0,1165 |
0,6772 |
0,8212 |
0,144 |
0,12 |
0,002857 |
8 |
0,1165 |
1,025 |
0,8212 |
0,9162 |
0,095 |
0,06 |
0,01 |
9 |
1,025 |
1,9335 |
0,9162 |
0,989 |
0,0728 |
0,04 |
0,012857 |
10 |
1,9335 |
+∞ |
0,989 |
1 |
0,011 |
0,04 |
0,02 |
|
|
|
|
Сумма: |
0,999 |
1 |
0,113661 |
Проверяем выполнение контрольного соотношения для :
В результате получаем .
Вычислим число степеней свободы по формуле (10.25) и по заданному уровню значимости =0,05 из таблицы распределения (см.Приложение 4) выбираем критическое значение .
Так как то гипотезао нормальном законе распределения принимается (нет основания ее отклонить).
Проверим гипотезу о нормальном законе с помощью критерия Колмогорова. Построим график в одной системе координат с графиком эмпирической функции распределения(см. рис 10.1). В качестве опорных точек для графикаиспользуем 10 значений из таб. 10.3.
По графику определим максимальное по модулю отклонение между функциями и(см. рис 10.1):
Вычислим значение критерия Колмогорова по формуле (10.26):
Из таблицы Колмогорова (см. Приложение 5) по заданному уровню значимости =0,05 выбираем критическое значение
Так как , то гипотезуо нормальном законе распределения отвергать нет основания.