Статистическая обработка экспериментальных данных
Заказать уникальную курсовую работу- 1111 страниц
- 3 + 3 источника
- Добавлена 18.09.2008
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
2. Вычисление основной выборной характеристики по заданной выборке
3. Результаты ранжирования выборных данных и вычисление моды и медианы
4. Результат вычисления интервальных оценок для математического ожидания и дисперсии
5. Параметрическая оценка функции распределения
6. Проверка гипотезы о нормальном распределении случайной величины по критерию Пирсона
Список литературы
Так, для P=0.95 t=2 и , а для P=0.999 t=3.46 и
В соответствии с найденным в п.2 данной работы значением исправленной дисперсии, получим следующее общее значение интервальных оценок для дисперсии:
для P=0.95 =40.4817, =83.2976, отсюда
5. Параметрическая оценка функции распределения
Результаты вычисления теоретических вероятностей и частот
номер интервала начало интервала конец интервала середина интервала, Хi количество значений, n Zi= 1 4,03 4,52 4,275 5 -1,62854 0,1174 0,0575 3,4526 3 2 4,52 5,01 4,765 5 -1,16541 0,2243 0,1099 6,5938 7 3 5,01 5,5 5,255 10 -0,70227 0,3456 0,1694 10,1617 10 4 5,5 5,99 5,745 8 -0,23913 0,4298 0,2106 12,6369 13 5 5,99 6,48 6,235 14 0,224008 0,4313 0,2114 12,6812 13 6 6,48 6,97 6,725 9 0,687146 0,3493 0,1711 10,2690 10 7 6,97 7,46 7,215 7 1,150284 0,2282 0,1118 6,7102 7 8 7,46 7,95 7,705 3 1,613422 0,1204 0,0590 3,5383 4
6. Проверка гипотезы о нормальном распределении случайной величины по критерию Пирсона
номер интервала начало интервала конец интервала P 1 4,03 4,52 0,0575437 3,452622 5 0,69 2 4,52 5,01 0,1098963 6,593776 5 0,39 3 5,01 5,5 0,169361 10,16166 10 0,00 4 5,5 5,99 0,2106149 12,63689 8 1,70 5 5,99 6,48 0,2113538 12,68123 14 0,14 6 6,48 6,97 0,1711497 10,26898 9 0,16 7 6,97 7,46 0,1118375 6,71025 7 0,01 8 7,46 7,95 0,0589717 3,538305 3 0,08 ∑=3,17
При выбранном уровне значимости α=0,05 и числе групп k=8 числе степеней свободы 3 находим критическое значение критерия — 7,8. Поскольку наблюдаемое значение 3,17 меньше критического, то нет оснований отвергнуть гипотезу о нормальности распределения при заданном уровне значимости.
Список литературы
Елисеева М.А. Общая теория статистики М: Статистика 2002 г.
Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики М.,Инфра-М, 2001 г
Харченко Л.П. Статистика М: ИНФРА - М 2000.
2
1. Елисеева М.А. Общая теория статистики М: Статистика 2002 г.
2. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики М.,Инфра-М, 2001 г
3. Харченко Л.П. Статистика М: ИНФРА - М 2000.
Вопрос-ответ:
Какая цель работы статистической обработки экспериментальных данных?
Цель работы статистической обработки экспериментальных данных - провести анализ и исследование данных, полученных в результате эксперимента, для выявления закономерностей, оценки параметров, построения моделей и проверки гипотез.
Как вычислить основную выборную характеристику по заданной выборке?
Для вычисления основной выборной характеристики, например, среднего значения, необходимо по заданной выборке сложить все элементы выборки и поделить сумму на количество элементов выборки.
Какие результаты можно получить при ранжировании выборных данных и вычислении моды и медианы?
При ранжировании выборных данных мы получаем упорядоченный список значений выборки. Мода является значением или значениями, которые встречаются наиболее часто в выборке. Медиана - это значение, которое делит упорядоченную выборку на две равные части.
Как вычислить интервальные оценки для математического ожидания и дисперсии?
Для вычисления интервальных оценок для математического ожидания и дисперсии необходимо использовать статистические методы и формулы, которые позволяют оценить неизвестные параметры с помощью выборки. Например, для математического ожидания можно использовать t-распределение, а для дисперсии - хи-квадрат распределение.
Как провести параметрическую оценку функции распределения?
Параметрическая оценка функции распределения заключается в оценке параметров распределения по выборке. Например, для нормального распределения можно оценить параметры с помощью метода максимального правдоподобия или метода наименьших квадратов.
Как проверить гипотезу о нормальном распределении случайной величины по критерию Пирсона?
Для проверки гипотезы о нормальности распределения случайной величины по критерию Пирсона необходимо сравнить эмпирическую (наблюдаемую) частоту с теоретической (ожидаемой) частотой для каждого интервала. Затем вычисляется статистика критерия Пирсона, которая сравнивается с табличным значением для заданного уровня значимости. Если статистика критерия меньше табличного значения, то гипотеза о нормальности распределения принимается, иначе - отвергается.
Какая цель работы в статье "Статистическая обработка экспериментальных данных"?
Цель работы в данной статье состоит в статистической обработке экспериментальных данных, а именно в постановке задачи, вычислении выборной характеристики, ранжировании данных, вычислении моды и медианы, вычислении интервальных оценок для математического ожидания и дисперсии, параметрической оценке функции распределения и проверке гипотезы о нормальном распределении случайной величины.
Как происходит вычисление основной выборной характеристики по заданной выборке?
Для вычисления основной выборной характеристики (например, среднего значения) по заданной выборке необходимо найти сумму всех значений выборки и разделить эту сумму на количество элементов в выборке.