Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Числовые характеристики произведенияСодержание книги
Поиск на нашем сайте
Пусть , где – не случайный коэффициент, то математическое ожидание Y равно: ; (9.5) где – математическое ожидание СВ Xi, – корреляционный момент величин X1 и X2. Если , то математическое ожидание Y равно ; (9.6) В случае независимых сомножителей и дисперсия может быть определена по формуле . (9.7) Если , где Xi – независимые случайные величины, то математическое ожидание и дисперсия Y равны ; (9.8) . (9.9) Примеры
Пример 9.1. Вычислить математическое ожидание и дисперсию величин U и V, а так же определить их коэффициент корреляции : Величины , , имеют следующие числовые характеристики: Решение. Вычислим математические ожидания U и V по формуле (9.1): Вычислим дисперсии DU и DV по формуле (9.2): Рассчитаем корреляционный момент по формуле (8.10): . Для этого определим математическое ожидание произведения величин U и V: Таким образом Величину определим по формуле (8.11):
Контрольная работа №2. Математическая статистика Задача 10. Обработка одномерной выборки Условие задачи По выборке одномерной случайной величины: - получить вариационный ряд; - построить на масштабно-координатной бумаге формата А4 график эмпирической функции распределения F*(x); - 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 c2 и критерия Колмогорова (a = 0,05). График гипотетической функции распределения F0(x) построить совместно с графиком F*(x) в той же системе координат и на том же листе.
Необходимая для выполнения задачи выборка, объемом 49 значений одномерной величины, содержится в индивидуальном задании студента.
Методические указания
Генеральной совокупностью опыта называется множество объектов, из которых производится выборка. Выборка – множество случайно отобранных объектов (значений) из генеральной совокупности. Объемом выборки n называется число входящих в нее объектов. Вариационным рядом называется выборка { }, полученная в результате расположения значений исходной выборки в порядке возрастания. Значения называются вариантами. Оценка закона распределения Эмпирическая функция распределенияслучайной величины X равна частоте того, что X примет значение меньшее, чем аргумент функции x, и определяется формулой (10.1) При эмпирическая функция распределения сходится по вероятности к теоретической функции распределения . Интервальный статистический рядвероятностей строится по исходной выборке, если анализируемая случайная величина Х является непрерывной, и представляет собой следующую таблицу:
Здесь j – номер интервала; M – число непересекающихся и примыкающих друг к другу интервалов, на которые разбивается диапазон значений : (10.2) где int(x) – целая часть числа x. Желательно, чтобы n без остатка делилось на M; Aj, Bj – левая и правая границы j -го интервала ( – интервалы примыкают друг к другу), причем , ; – длина j -го интервала; - количество чисел в выборке, попадающих в j -й интервал, – частота попадания в j -й интервал; . – статистическая плотность вероятности в j -м интервале. При построения интервального статистического ряда вероятностей используют следующие методы разбиения диапазона значений на интервалы: 1) равноинтервальный, т.е. все интервалы одинаковой длины: (10.3) 2) равновероятностный, т.е. границы интервалов выбирают так, чтобы в каждом интервале было одинаковое число выборочных значений (необходимо, чтобы n без остатка делилось на M): (10.4) Гистограмма строится по интервальному статистическому ряду и представляет собой статистический аналог графика плотности вероятности случайной величины. Гистограмма – совокупность прямоугольников, построенных, как на основаниях, на интервалах hj статистического ряда с высотой, равной статистической плотности вероятности в соответствующем интервале. Для равноинтервального метода все прямоугольники гистограммы имеют одинаковую ширину, а для равновероятностного метода – одинаковую площадь. Сумма площадей всех прямоугольников гистограммы равна 1.
|
||||||||||||||||||||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2016-08-14; просмотров: 263; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.116.86.160 (0.008 с.) |