Точечные оценки параметров статистических распределений

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 30 Января 2013 в 17:48, курсовая работа

Краткое описание

Теория вероятности - математическая наука, изучающая закономерности в случайных явлениях. При научном исследовании физических и технических задач, часто приходится встречаться с явлениями особого типа, которые принято называть случайными. Случайное явление - это такое явление, которое при неоднократном воспроизведении одного и того же опыта протекает несколько по-иному.

Содержание

Введение
1. Точечные и интервальные оценки
2. Постановка задачи
3. Практическая часть
3.1 Составление интегральных статистических распределений выборочной совокупности, построение гистограммы
3.2 Вычисление точечных оценок параметров
3.3 Выдвижение гипотезы о виде распределения генеральной совокупности
3.4 Проверка статистической гипотезы о виде распределения
3.5 Формулировка вывода о результатах исследования статистического распределения
3.6 Интервальные оценки параметров распределения по данным шести выборок
4. Систематизация результатов вычислений
Вывод
Список использованной литературы

Вложенные файлы: 1 файл

курсач 3.rtf

— 9.27 Мб (Скачать файл)



 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. Практическая часть

 

3.1 Составление интегральных статистических распределений

выборочной совокупности, построение гистограммы

 

Находим максимальное и минимальное значения генеральной совокупности и округляем их в большую и меньшую сторону соответственно.

 

наим.

0,2

наим

0

наиб.

12,34

наиб

13


 

Принимаем: k=10; h=3,1

 

разряды

 

 

mi

0

1,3

2

1,3

2,6

7

2,6

3,9

24

3,9

5,2

49

5,2

6,5

45

6,5

7,8

41

7,8

9,1

20

9,1

10,4

6

10,4

11,7

4

11,7

13

2

13

 

 

200


 

Частота на некоторых интервалах меньше 5,поэтому объединяем интервалы, чтобы увеличить на них частоту, так как для проверки гипотезы мы будем использовать критерий Пирсона (критерий Х^2).

Составляем таблицу для нахождения точечных оценок параметров генеральной совокупности и строим гистограмму.

 

разряды

 

mi

pi

bi

xi

xi*pi

xi^2*pi

xi^3*pi

xi^4*pi

0

2,6

9

0,045

0,017308

1,3

0,0585

0,07605

0,098865

0,005784

2,6

3,9

24

0,12

0,092308

3,25

0,39

1,2675

4,119375

1,606556

3,9

5,2

49

0,245

0,188462

4,55

1,11475

5,072113

23,07811

25,72633

5,2

6,5

45

0,225

0,173077

5,85

1,31625

7,700063

45,04537

59,29096

6,5

7,8

41

0,205

0,157692

7,15

1,46575

10,48011

74,9328

109,8328

7,8

9,1

20

0,1

0,076923

8,45

0,845

7,14025

60,33511

50,98317

9,1

10,4

6

0,03

0,023077

9,75

0,2925

2,851875

27,80578

8,133191

10,4

13

6

0,03

0,011538

11,7

0,351

4,1067

48,04839

16,86498

   

200

             



3.2 Вычисление точечных оценок параметров

 

Вычисляем начальные моменты

 

альфа1

2

3

4

5,83375

38,69466

283,4638

272,4437315


 

Вычисляем центральные моменты

 

M3

3,33466

M4

963,491


 

x

5,83375

D^2

4,662023

D

2,159172

V%

0,370117

As

0,331276

Ex

-0,96038




 

 

 

 

 

x_ - Выборочное среднее

D^2 - Выборочная дисперсия

D - Выборочное среднее квадратичное отклонение

V - Коэффициент вариации

As - коэффициент асимметрии

Ex - эксцесс

Считаем по следующим формулам:

 

α1=еxi*pi     α 2=еxi^2*pi    α3=еxi^3*pi    α 4=еxi^4*pi

M3= α3-3* α1* α2+2* α1^3       M4= α4-4* α1* α3+6* α2* α1^2-3* α1^4

x_= α1                        As=M3/D^3

D^2= α2- α1*2        Ex=M4/D^4-3

D=ЦD^2       V%=D/x_

 

 

 

В данном случае As=0,331276- больше нуля, значит пологая часть полигона распределения справой стороны, Ex=-0,96038- больше нуля, значит полигон распределения имеет острую вершину.

 

3.3 Выдвижение гипотезы о виде распределения генеральной

совокупности

 

Так как Аs=0, Ех=0, V≤0,3 (V=0,03107) и анализируя вид гистограммы, мы можем выдвинуть гипотезу о нормальном распределении.

 

D

M

2,159172

5,83375


 

3.4 Проверка статической гипотезы о виде распределения

 

Используем критерий проверки гипотез - критерий Пирсона. Возьмем уровень значимости 0,01.

 

 

 

 

xi

mi

xi-x

Zi

фи(zi)

yi

pi

n*pi

mi-n*pi

(mi-n*pi)^2/n*pi

1,3

9

-4,53375

-2,09976

0,044005

0,020381

0,05299

10,59797

-1,59797

0,240943275

3,25

24

-2,58375

-1,19664

0,19497

0,090298

0,117388

23,47757

0,52243

0,011625266

4,55

49

-1,28375

-0,59456

0,33431

0,154832

0,201282

40,25642

8,743579

1,899080273

5,85

45

0,01625

0,007526

0,398931

0,184761

0,240189

48,03789

-3,03789

0,192114031

7,15

41

1,31625

0,609609

0,331294

0,153436

0,199466

39,89324

1,106758

0,030704797

8,45

20

2,61625

1,211691

0,191468

0,088676

0,115279

23,05587

-3,05587

0,405030538

9,75

6

3,91625

1,813774

0,077009

0,035666

0,046366

9,273215

-3,27322

1,15536398

11,7

6

5,86625

2,716898

0,009955

0,00461

0,011987

2,397432

3,602568

5,413501186

               

хи^2

9,348363347

               

хи^2кр

15,08627247


 

 

 

 

3.5. Формулировка вывода о результатах исследования статистического распределения

 

Получаем что критерий согласия попадает в область принятия гипотезы хи^2< хи^2кр (9,35<15,086) - гипотеза о нормальном распределении верна. Таким образом, данная выборочная совокупность имеет нормальный закон распределения с параметрами m=5,83 и D=2,16.

 

3.6 Интервальные оценки параметров распределения по данным шести

выборок

 

Для нормально распределенной выборочной совокупности сформируем методом случайного отбора 5 выборочных совокупностей объемом по 20 данных и одну объемом 100 данных. Найдем интервальные оценки параметров распределения по данным шести выборок.

Сформируем 5 выборочных совокупностей объемом 20 данных и одну объемом 100 данных, используя подпрограмму «Выборка» из пакета «Анализ данных».

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

2

 

3

 

4

 

5

8,41

 

12,34

 

3,27

 

6,3

 

4,02

3,93

 

5,05

 

5,77

 

4,99

 

9,68

8,45

 

2,8

 

6,99

 

4,87

 

7,42

8,29

 

7,71

 

11,88

 

6,95

 

5,48

6,06

 

6,91

 

3,2

 

6,85

 

9,28

6,71

 

6,54

 

6,67

 

3,15

 

7,43

4,09

 

4,22

 

3,12

 

6,68

 

6,49

3,73

 

4,38

 

5,11

 

2,61

 

2,95

4,78

 

5,1

 

8,16

 

5,15

 

6,33

7,82

 

7,62

 

5,54

 

8,12

 

3,96

3,94

 

8,92

 

4,91

 

2,47

 

9,01

6,03

 

6,41

 

0,2

 

6,8

 

4,39

2,14

 

5,99

 

5,89

 

4,55

 

4,14

5,78

 

4,087

 

4,95

 

6,25

 

3,71

4,48

 

7,85

 

4,77

 

10,82

 

6,4

5,07

 

4,4

 

6,94

 

1,54

 

4,5

3,55

 

0,66

 

5,27

 

8,17

 

5,91

8,15

 

4,79

 

7,21

 

6,67

 

6,53

6,55

 

6,38

 

6,31

 

4,07

 

4,5

5,61

 

2,57

 

4,16

 

3,2

 

4,88

6

       

8,49

3,28

2,83

6,01

2,9

4,32

6,2

4,2

6,34

5,42

4,72

5,6

5,92

11,57

4,16

9,17

2,56

7,63

6,84

7,52

4,5

2,85

8,04

6,42

10,36

7,75

5,51

3,55

7,62

6,82

6,64

5,1

7,07

7,58

9,53

6,99

4,25

4,22

6,93

5,5

8,11

3,58

4,59

5,22

7,02

3,62

2,4

11,28

8,45

7,45

5,23

5,05

8,16

6,31

7,07

7,59

4,59

1,54

10,83

5,98

6,98

2,81

7,83

5,96

4,48

2,95

5,91

3,55

5,62

5,3

0,66

8,17

9,68

8,03

3,19

6,31

8,41

4,38

6

6,24

6,78

9,68

6,54

3,27

5,1

3,74

3,93

3,16

7,75

8,91

3,73

7,71

6,78

9,23

5,3

4,59

7,02

6,25

6,03

4


 

 

Для нахождения значений нижней б1* и верхней б2* границ среднего квадратического отклонения, а также нижней m1* и верхней m2* границ математического ожидания нормально распределенной генеральной совокупности необходимо найти точечные оценки параметров выборок 1,2,3,4,5,6: выборочные дисперсии D, выборочные средние xi_, «исправленные» выборочные дисперсии Sa^2 и «исправленные» стандартные ошибки Sa.

Также необходимо вычислить квантили уровней доверительной вероятностей x1, x2, t,y,r, U, при значениях доверительной вероятности 0,9 0,95 0,99.

Результаты вычислений для выборок 1,2,3,4,5,6 представлены ниже.

 

 

Выборка 1

 

Макс

8,45

максч

9

к

5

 

Мин

0,77

мин

0

h

1,8

 
             

разряды

 

 

mi

pi

xi

xi*pi

D

0

1,8

1

0,05

0,9

0,045

1,13765

1,8

3,6

1

0,05

2,7

0,135

0,44105

3,6

5,4

7

0,35

4,5

1,575

0,47912

5,4

7,2

6

0,3

6,3

1,89

0,11907

7,2

9

5

0,25

8,1

2,025

1,47623

9

сумма

20

1

 

 

5,67

3,6531


 

sa^2

3,84537

     

sa

1,96096

     
 

дов.вер.

0,9

0,95

0,99

 

t,y,r

1,72913

2,09302

2,86093

 

x1

30,1435

32,8523

38,5823

 

x2

10,117

8,90652

6,84397

 

m1*

4,89

4,73

4,38

 

m2*

6,45

6,61

6,96

 

б1*

1,60

1,53

1,41

 

б2*

2,76

2,94

3,35

 

 

 

длины

 

 

 

 
 

m

1,56

1,88

2,57

 

б

1,16

1,41

1,94

Информация о работе Точечные оценки параметров статистических распределений