Смекни!
smekni.com

Первичная статистическая обработка информации (стр. 2 из 2)

где q определяется по таблице

q = q(100;0,95)=0,143

Доверительный интервал для оценки с.к.о. равен

42,493(1-0,143)<

<42,493(1+0,143)

36,42<

<48,57

Этим отрезком с вероятностью 0,95 накрывается истинное (неизвестное) значение с.к.о.

3.2. На основании изучения гистограммы (рис.3) выдвинем гипотезу

о нормальном распределении генеральной совокупности случайных величин X - трудозатрат на доработки на объекте. Нулевую гипотезу подвергнем статистической проверке на противоречивость данным, полученным из опыта (табл.1) по критериям
- Пирсона и
- Колмогорова.

В соответствии с методом моментов положим параметры нормального распределения равным оценкам:

3.3. На графиках гистограммы и эмпирической функции распределения (рис.1,3) построим сглаживающие функции (теоретические кривые) плотности вероятности и функции распределения в соответствии с их выражениями:

Для построения сглаживающих кривых используем таблицы нормированной нормальной плотности вероятности

и нормированной нормальной функции распределения

Для входа в таблицы нормируем случайную величину Х по формуле:

Значения нормированных величин

на границах разрядов, численные значения сглаживающих кривых на границах разрядов приведены в таблице 6.

Таблица 6

Границы разрядов
280 320 360 400 440 480 520
-2,92 -1,98 -1,04 -0,10 0,84 1,78 2,73
0,0056 0,0562 0,2341 0,3970 0,2803 0,0818 0,0096
0,013 0,132 0,55 0,93 0,66 0,19 0,023
0 0,024 0,14917 0,4602 0,79955 0,96246 0,99683

3.4. Статистическую проверку гипотезы

о нормальном распределении случайной величины Х по выборке из 100 значений осуществим по двум различным критериям.

1) Критерий

- Пирсона.

Суммарная выборочная статистика

- Пирсона рассчитывается по результатам наблюдений по формуле:

,

где

- числа попаданий значений х в j – й разряд (табл.3);

n – число наблюдений (объем выборки);

m – число разрядов;

- вероятность попадания случайной величины Х в j – й интервал, вычисляемая по формуле:

,

где

,
- границы разрядов;

Ф(u) – функция Лапласа.

Результаты расчетов выборочной статистики

приведены в таблице 7.

Таблица 7

[280..320] (320..360] (360..400] (400..440] (440..480] (480..520]
1
2 10 36 33 14 5
2
0,0221 0,1276 0,3087 0,3393 0,1602 0,0421
3
2,21 12,76 30,87 33,93 16,02 4,21
4
-
-0,21 -2,76 5,13 -0,93 -2,02 0,79
5
0,0441 7,6176 26,3169 0,8649 4,0804 0,6241
6 <5>:<3> 0,02 0,597 0,853 0,025 0,2547 0,1482
7

Проверяем гипотезу

о нормальном распределении генеральной совокупности значений Х:

1). По таблице

- распределения по заданному уровню значимости
=0,10 и числу степеней свободы k=m-2-1=3 (m=6 – число разрядов, 2 – число параметров нормального распределения
) определим критическое значение
, удовлетворяющее условию:

.

В нашем случае

2). Сравнивая выборочную статистику

, вычисленную по результатам наблюдений, с критическим значением
, получаем:

,

<
- согласуется с данными опыта (принимается).

Вывод: статистическая проверка по критерию

- Пирсона нулевой гипотезы о нормальном распределении значений х генеральной совокупности, выдвинутой на основании выборочных данных, не противоречит опытным данным.

2). Критерий

- Колмогорова.

Выборочная статистика

- Колмогорова рассчитывается по формуле:

где

модуль максимальной разности между эмпирической

и сглаживающей функциями распределения.

При заданном уровне значимости

=0,10 критическое значение распределения Колмогорова
Полученной на основании выражения:

функции распределения статистики

- Колмогорова.

Для проверки нулевой гипотезы проведем следующую процедуру:

1). Найдем максимальное значение модуля разности между эмпирической

и сглаживающей F(x) функциями распределения:

=0,063.

2). Вычислим значение выборочной статистики

по формуле:

=0,063
=0,63.

3). Сравнивая выборочную статистику

и критическое значение
получаем:

=0,63<1,224=
.

Следовательно, гипотеза

о нормальном распределении случайной величины Х согласуется с опытными данными.

3.5. Вероятность попадания значений случайной величины Х на интервал [МО - с.к.о.; МО + 2*с.к.о.] вычислим по формуле:

P=(X

[404,180-42,493;404,180+2*42,493])=P(X
[361,7;489,17])=

=

=Ф(2)+ Ф (1)=

=0,477+0,341=0,818.

ЛИТЕРАТУРА

Монсик В.Б. ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА: Пособие к выполнению курсовой работы. – М.: МГТУ ГА, 2002. – 24 с..