Проведем простейшую статистическую обработку
| Размах R=xmax-xmin=
| 45,1
| | Количество разрядов(интервалов) k=1+3,32*lg(n)=
|
| | Длина интервала Δx=R/k=
|
|
Построим интервальную таблицу частот
| Границы интервалов
| Среднее значение x̄i
| Частота mi
| Относит.частота wi=mi/n
| Высота столбца гистограммы h= wi/ Δx
| | 20-26
|
|
| 0,08
| 0,0133
| | 26-32
|
|
| 0,12
| 0,0200
| | 32-38
|
|
| 0,24
| 0,0400
| | 38-44
|
|
| 0,16
| 0,0267
| | 44-50
|
|
| 0,21
| 0,0350
| | 50-56
|
|
| 0,12
| 0,0200
| | 56-62
|
|
| 0,03
| 0,0050
| | 62-68
|
|
| 0,04
| 0,0067
|
Вычислим числовые характеристики
| Медиана x̃=
| 40,1
| | | 
| | Выборочное среднее x̄=
| 40,88
| |
s^2=
| 
| | Стандартное отклонение s=
| 10,51
| 
Построим доверительный интервал для мат.ожидания
| | Доверительная вероятность γ=
| 0,9545
| | | Значение функции Лапласа
(из приложения) Ф(t)=
| 0,47725
| | | t=
|
| | | Предельная ошибка Δ=
| 2,103
| | | 
| |
| | Дов. интервал для мат.ожидания
| (37,997;
| 42,983)
|
Проведем аппроксимацию гистограммы нормальным законом распределения
| Среднее значение x̄i
| ui=(x̄i-x̄)/s
| ϕ(ui)
| f(x̄i)=1/s*ϕ(ui)
| |
| -1,70
| 0,0925
| 0,0088
| |
| -1,13
| 0,2107
| 0,0200
| |
| -0,56
| 0,341
| 0,0324
| |
| 0,01
| 0,3989
| 0,0379
| |
| 0,58
| 0,3372
| 0,0321
| |
| 1,15
| 0,2036
| 0,0194
| |
| 1,72
| 0,0893
| 0,0085
| |
| 2,29
| 0,0283
| 0,0027
|
Построим график теоретической кривой и гистограмму
 5)Проверим согласованность статического и теоретического распределений
Вычислим статистику
| | Число степеней свободы r=k-3=
|
| | | | Уровень значимости = 0,05
| χ^2кр(5;0,05)=11,1
| | Границы интервалов
| Частота mi
| 
| 
| | 20-26
|
| 0,055
| 0,411
| | 26-32
|
| 0,121
| 0,072
| | 32-38
|
| 0,193
| 1,149
| | 38-44
|
| 0,225
| 1,859
| | 44-50
|
| 0,190
| 0,200
| | 50-56
|
| 0,118
| 0,005
| | 56-62
|
| 0,053
| 0,993
| | | χ^2=
| 7,654
| | | | | | | | | | Вывод: χ^2< χ^2кр => можно принять гипотезу о нормальном распределении, т.е. полученный теоретический закон хорошо аппроксимирует статическое распределение.
Задание 3.
ЭЛЕМЕНТЫ КОРЕЛЛЯЦИОНОГО АНАЛИЗА
Исходные данные
| 39,3
| 215,7
| 37,4
| 205,9
| 36,8
| 199,6
| 32,7
| 175,8
| | 23,1
| 130,6
| 20,6
|
| 26,1
| 125,4
| 42,8
| 220,6
| |
|
| 42,2
| 217,7
| 49,7
|
| 30,9
| 176,6
| | 24,5
| 142,5
| 43,7
| 223,7
| 47,9
| 251,4
| 27,1
| 145,4
| | 23,7
| 125,5
| 34,1
| 181,5
| 34,4
| 189,7
| 36,3
| 193,6
| | 37,2
| 208,9
| 35,8
| 188,9
| 52,8
| 269,7
| 59,1
| 299,8
| | 31,8
| 181,5
| 54,3
| 287,8
| 54,7
|
| 44,9
| 244,6
| | 29,8
| 164,9
| 50,2
| 270,1
| 28,8
| 165,9
| 34,6
| 185,9
| | 37,2
| 201,7
| 37,3
| 197,5
| 45,9
| 241,8
| 38,7
| 199,4
| | 42,7
| 217,9
| 33,3
| 187,9
| 34,5
| 181,2
| 44,8
|
| | 40,4
| 212,2
| 48,2
| 263,6
| 44,8
| 246,5
| 29,6
| 151,4
| | 62,8
| 331,8
|
| 200,9
| 30,5
| 162,3
| 53,1
| 274,4
| | 45,5
| 240,4
| 37,8
| 202,4
| 32,2
| 170,3
| 43,1
| 223,8
| | 39,8
| 213,8
| 44,6
| 235,8
| 38,6
| 215,6
| 47,9
| 258,9
| | 34,8
| 183,9
| 45,3
| 247,4
| 50,1
|
| 51,9
| 273,1
| | 35,7
|
| 43,7
| 236,4
| 37,5
| 201,9
|
| 154,9
| | 45,5
| 230,8
| 31,5
| 172,7
| 35,6
| 190,4
| 31,1
| 175,5
| |
| 215,1
| 39,8
| 217,4
| 59,3
| 306,8
| 45,5
| 235,1
| | 56,9
| 306,8
| 24,3
| 140,6
| 44,2
| 237,2
| 46,7
| 246,2
| | 51,6
| 276,2
| 43,1
| 223,1
|
| 257,7
| 48,5
| 256,1
| | 63,4
| 326,4
| 53,3
| 277,8
|
| 211,7
| 26,4
| 147,2
| | 46,4
| 250,8
| 65,7
| 341,4
| 22,2
| 125,1
| 34,8
| 178,4
| | 33,2
| 170,5
| 46,7
| 241,2
| 39,7
| 202,5
| 24,6
|
| | 51,7
| 262,9
|
| 173,1
| 46,4
|
| 35,6
| 190,3
| | 55,1
| 282,4
| 65,7
| 335,4
|
| 248,4
| 51,1
| 260,4
|
Составим интервальную таблицу двумерной случайной величины, сгруппировав исходные данные
|
| 109-138
| 138-167
| 167-196
| 196-225
| 225-254
| 254-283
| 283-312
| 312-341
| | | 123,5
| 152,5
| 181,5
| 210,5
| 239,5
| 268,5
| 297,5
| 326,5
| | | 20-26
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| | 26-32
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| | 32-38
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| | 38-44
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| | 44-50
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| | 50-56
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| | 56-62
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| | 62-68
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| | | |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...
|
Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...
|
Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...
|
ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ МЕХАНИКА Статика является частью теоретической механики, изучающей условия, при которых тело находится под действием заданной системы сил...
|
Сравнительно-исторический метод в языкознании сравнительно-исторический метод в языкознании является одним из основных и представляет собой совокупность приёмов...
Концептуальные модели труда учителя В отечественной литературе существует несколько подходов к пониманию профессиональной деятельности учителя, которые, дополняя друг друга, расширяют психологическое представление об эффективности профессионального труда учителя...
Конституционно-правовые нормы, их особенности и виды Характеристика отрасли права немыслима без уяснения особенностей составляющих ее норм...
|
МЕТОДИКА ИЗУЧЕНИЯ МОРФЕМНОГО СОСТАВА СЛОВА В НАЧАЛЬНЫХ КЛАССАХ В практике речевого общения широко известен следующий факт: как взрослые...
СИНТАКСИЧЕСКАЯ РАБОТА В СИСТЕМЕ РАЗВИТИЯ РЕЧИ УЧАЩИХСЯ В языке различаются уровни — уровень слова (лексический), уровень словосочетания и предложения (синтаксический) и уровень
Словосочетание в этом смысле может рассматриваться как переходное звено от лексического уровня к синтаксическому...
Плейотропное действие генов. Примеры. Плейотропное действие генов - это зависимость нескольких признаков от одного гена, то есть множественное действие одного гена...
|
|
