Методические указания к решению
Нормальный закон зависит от двух параметров . Подберем эти параметры так, чтобы сохранить первые два момента (математическое ожидание и дисперсию статистического распределения). 1. Вычислим сначала относительные частоты боковой ошибки по формуле . 2. Вычислим приближенно статистическое среднее ошибки наводки, причем за представителя каждого разряда примем его середину. 3. Для определения дисперсии вычислим сначала второй начальный момент по формуле . 4. Вычислим приближенно дисперсию по формуле и среднеквадратичное отклонение по формуле . Результаты расчетов сведем в таблицу.
Выберем параметры нормального закона так, чтобы выполнялись условия
.
Таким образом .
Построим теперь сравнительные диаграммы функций распределения и . Для этого вычислим значения законов теоретических и экспериментальных распределений в границах разрядов и построим таблицу:
Для вычисления значений функции следует использовать встроенную функцию Excel НОРМРАСП(x; 0, 168; 1, 448; ИСТИНА), а для вычисления значений функции – НОРМРАСП(x; 0, 168; 1, 448; ЛОЖЬ). В качестве значений функции следует выбирать частоты , так как все длины разрядов равны единице. Значения функции вычисляются по формуле .
Диаграммы с графиками этих функций должна иметь вид:
Проверим теперь правдоподобие гипотезы о виде закона распределения по критерию согласия Пирсона. Заданное статистическое распределение аппроксимировано теоретической кривой. Между нею и статистическим распределением всегда есть определенные расхождения. Эти расхождения являются следствием либо ограниченного числа наблюдений, либо неудачным выбором вида теоретической кривой. Для оценки согласованности теоретического и статистического распределений вводят некоторую положительную величину , характеризующую степень расхождения теории и эксперимента. Предполагается, что закон распределения известен, а в результате серии опытов выяснилось, что приняла некоторое значение u. Очевидно чем меньше величина, u тем вероятнее гипотеза о согласованности и наоборот. Поэтому количественной оценкой правдоподобия гипотезы служит вероятность события , а именно:
Ø если эта вероятность мала – , то гипотезу следует отвергнуть как мало правдоподобную (в этом случае вероятность события велика и расхождение u слишком велико); Ø если эта вероятность – , следует признать, что экспериментальные данные не противоречат гипотезе (в этом случае вероятность события мала и расхождение u достаточно мало); Ø если же эта вероятность значительна – , следует признать, что экспериментальные данные очень сильно согласуются с гипотезой и следует проверить, нет ли подтасовки данных. Пирсон показал, что мера расхождения имеет вид или . Распределение зависит от параметра r – числа степеней свободы распределения. Число , где s число независимых условий (связей), наложенных на частоты . В нашем случае их три
Таким образом схема применения критерия Пирсона имеет вид: 1) Определяется мера расхождения . 2) Определяется число степеней свободы r = k – s 3) По r и определяется вероятность . Если эта вероятность мала, гипотеза отбрасывается как неправдоподобная. Если эта вероятность относительно велика, гипотезу можно признать не противоречащей опытным данным. Проверим согласованность теоретического и статистического законов распределения: 1. Находим вероятности попадания в разряды по формуле 2.
3. Составляем сравнительную таблицу чисел попаданий в разряды и соответствующих значений . 4. Вычисляем значение меры расхождения . 5. Определяем число степеней свободы: . 6. Результаты вычислений вносим в таблицу.
Образец таблицы
Примечания: 1. Функция – встроена в Excel под именем НОРМСТРАСП. 2. Для определения искомой вероятности следует воспользоваться встроенной функцией Excel ХИ2РАСП(; r). Расчет вероятности по таблице дает = 0, 619. Эта вероятность малой не является; поэтому гипотезу о том, что величина распределена по нормальному закону, можно считать правдоподобной.
|