Fcp = r2 * (n – 2)
1 – r2
Fcp = 0.19 * (10 – 2) = 1.78
1 – 0.19
Fтабл = 5.32
Fcp < Fтабл => нулевая гипотеза подтвердилась, уравнение статистически незначимо.
Рассчитаем зависимость веса от возраста:
Фактор (X): возраст.
Результативный признак (Y): вес.
№ | X | Y | X*Y | X2 | Y2 | Yx | Y-Yx | (Y-Yx)2 | . (X – X)2 |
1 | 18 | 65 | 1170 | 324 | 4225 | 71.70 | -6.70 | 44.89 | 46.24 |
2 | 20 | 73 | 1460 | 400 | 5329 | 72.76 | 0.24 | 0.058 | 23.04 |
3 | 21 | 69 | 1449 | 441 | 4761 | 73.29 | -4.29 | 18.40 | 14.44 |
4 | 22 | 74 | 1628 | 484 | 5476 | 73.82 | 0.18 | 0.032 | 7.84 |
5 | 22 | 77 | 1694 | 484 | 5929 | 73.82 | 3.18 | 10.11 | 7.84 |
6 | 24 | 75 | 1800 | 576 | 5625 | 74.88 | 0.12 | 0.014 | 0.64 |
7 | 25 | 78 | 1950 | 625 | 6084 | 75.41 | 2.59 | 6.71 | 0.04 |
8 | 26 | 84 | 2184 | 676 | 7056 | 75.94 | 8.06 | 64.96 | 1.44 |
9 | 31 | 79 | 2449 | 961 | 6241 | 78.59 | 0.41 | 0.17 | 38.44 |
10 | 39 | 79 | 3081 | 1521 | 6241 | 82.83 | -3.83 | 14.67 | 201.64 |
S | 248 | 753 | 18856 | 6492 | 56967 | 753.04 | -0.04 | 160 | 341.6 |
Определим параметры линейной функции с помощью системы уравнений:
n*a + b*åx = åya*åx + b*åx2 = åx*y
10*a + 248*b = 753248*a + 6492*b = 18856
a = 753 - 248*b => 1812 – 248*b *248 + 6492*b = 18856
10 10
b = 0.53
a = 62
r = åx*y – (åx*åy)/n = 18856 – (248*753)/10 =>
Ö(åx2 – (åx)2/n)*(åy2 – (åy)2/n) Ö(6492 – 2482/10)*(56967 – 7532/10)
r = 0.6 - заметная прямая связь
r2 = 0.36 - вес на 36% зависит от возраста
Тест Фишера:
Fcp = r2 * (n – 2)
1 – r2
Fcp = 0.36 * (10 – 2) = 4.5
1 – 0.36
Fтабл = 5.32
Fcp < Fтабл => нулевая гипотеза подтвердилась, уравнение статистически незначимо.
Рассчитаем зависимость веса от роста:
Фактор (X): рост.
Результативный признак (Y): вес.
№ | X | Y | X*Y | X2 | Y2 | Yx | Y-Yx | (Y-Yx)2 | . (X – X)2 |
1 | 174 | 65 | 11310 | 30276 | 4225 | 67.52 | -2.52 | 6.35 | 51.84 |
2 | 183 | 73 | 13359 | 33489 | 5329 | 77.24 | -4.24 | 17.98 | 3.24 |
3 | 182 | 69 | 12558 | 33124 | 4761 | 76.16 | -7.16 | 51.26 | 0.64 |
4 | 180 | 74 | 13320 | 32400 | 5476 | 74.00 | 0 | 0 | 1.44 |
5 | 178 | 77 | 13706 | 31684 | 5929 | 71.84 | 5.16 | 26.63 | 10.24 |
6 | 179 | 75 | 13425 | 32041 | 5625 | 72.92 | 2.08 | 4.33 | 4.84 |
7 | 185 | 78 | 14430 | 34225 | 6084 | 79.40 | -1.40 | 1.96 | 14.44 |
8 | 185 | 84 | 15540 | 34225 | 7056 | 79.40 | 4.60 | 21.16 | 14.44 |
9 | 184 | 79 | 14536 | 33856 | 6241 | 78.32 | 0.68 | 0.46 | 7.84 |
10 | 182 | 79 | 14378 | 33124 | 6241 | 76.16 | 2.84 | 8.06 | 0.64 |
S | 1812 | 753 | 136562 | 328444 | 56967 | 752.96 | 0.04 | 138.19 | 109.6 |
Определим параметры линейной функции с помощью системы уравнений:
n*a + b*åx = åy a*åx + b*åx2 = åx*y 10*a + 1812*b = 7531812*a + 328444*b = 136562
a = 753 - 1812*b => 753 – 1812*b *1812 + 328444*b = 136562
10 10
b = 1.08
a = -120
r = åx*y – (åx*åy)/n = 136562 – (1812*753)/10 =>
Ö(åx2 – (åx)2/n)*(åy2 – (åy)2/n) Ö(328444 – 18122/10)*(56967 – 7532/10)
r = 0.69 - заметная прямая связь
r2 = 0.47 - вес на 47% зависит от роста
`x = 1812/10 = 181.2
Тест Фишера:
Fcp = r2 * (n – 2)
1 – r2
Fcp = 0.47 * (10 – 2) = 7.1
1 – 0.47
Fтабл = 5.32
Fcp > Fтабл => нулевая гипотеза не подтвердилась, уравнение имеет экономический смысл.
Тест Стьюдента:
Рассчитаем случайные ошибки:
.
ma = Ö å(y – yx)2 * åx2 .
n – 2 n*å(x –`x)2
.
mb = Ö å(y - yx)2 / (n – 2)
å(x –`x)2
.
mr = Ö 1 – r2
n – 2
.
ma = Ö 138.19 * 328444 = 72
8 10*109.6
.
mb = Ö 138.19 / (10 – 2) = 1
109.6
.
mr = Ö 1 – 0.47 = 0.26
10 – 2
ta = a/ma = 120/72 = 1.67
tb = b/mb = 1.08/1 = 1.08
tr = r/mr = 0.69/0.26 = 2.65
tтабл = 2.3
Для расчёта доверительного интервала рассчитаем предельную ошибку:
Da = tтабл – ta = 2.3 – 1.67 = 0.63
Db = tтабл - tb = 2.3 – 1.08 = 1.22
Dr = tтабл – tr = 2.3 – 2.65 = -0.35
Рассчитаем доверительные интервалы:
ga = a ± Da = -121.03 ¸ 119.77
gb = b ± Db = -0.14 ¸ 2.3
gr = r ± Dr = 0.34 ¸ 1.04
При контрольной выборочной проверке процента влажности почвы фермерских хозяйств региона получены следующие данные:
3.8 | 3.9 | 4.0 | 3.6 | 4.5 | 4.1 | 4.0 | 3.2 |
1. С вероятностью 0.95 и 0.99 установить предел, в котором находится средний процент содержания влаги.
2. Сделать выводы.
№ | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | å |
x | 3.8 | 3.9 | 4.0 | 3.6 | 4.5 | 4.1 | 4.0 | 3.2 | 31.1 |
(x -`x) | -0.09 | 0.01 | 0.11 | -0.29 | 0.61 | 0.21 | 0.11 | -0.69 | 0.00 |
(x -`x)2 | 0.0081 | 0.0001 | 0.0121 | 0.0841 | 0.3721 | 0.0441 | 0.0121 | 0.4761 | 1.0088 |
Генеральная средняя: `x = åx = 31.1 = 3.8875
n 8
Генеральная дисперсия: d2 = å(x -`x)2 = 1.8875 = 0.1261
n 8 .
Средняя квадратическая стандартная ошибка: m`x = Ö d2 = Ö 0.1261 = 0.126
n 8
Предельная ошибка выборки: D`x = t*m`x
Из таблицы значений t–критерия Стьюдента:
t0.95 = 2.4469
t0.99 = 3.7074
Для вероятности 0.95, предельная ошибка выборки:
D`x = 2.4469*0.126 = 0.308
Для вероятности 0.99, предельная ошибка выборки:
D`x = 3.7074*0.126 = 0.467
Доверительные интервалы:
`x - D`x £`x ³`x + D`x
Предел среднего процента содержания влаги с вероятностью 0.95:
3.5795 ¸ 4.1955
Предел среднего процента содержания влаги с вероятностью 0.99:
3.4205 ¸ 4.3545
Из полученных значений видно, что при увеличении ширины доверительного интервала, вероятность попадания в него среднего значения изучаемого параметра повышается.
Список использованных источников:
1. Ефимова М. Р., Петрова Е. В., Румянцев В. Н. ”Общая теория статистики”, - М.: Инфра-М, 2000г.
2. Шмойлова Р. А. “Теория статистики”, - М.: Финансы и статистика, 1996г.
3. Пасхавер И.С. “Средние величины в статистике”, - М.: Статистика, 1979г.
4. Елисеева Н.В. “Эконометрика”, - М.: Инфра-М, 1998г.