Файл: Методуказания к расчетно графическим работам.doc

.

Поскольку функция стремится к 0 при , то ось абсцисс является асимптотой графика этой функции.

4. Функция в точке имеет максимум, равный:

.

5. График кривой f(x) симметричен относительно прямой, проходящей через точку х = μ.

Отсюда следует равенство для нормально распределённой величины моды, медианы и математического ожидания.

6. Коэффициенты асимметрии и эксцесса нормального распределения равны 0:

= 0;

= 0.

Отсюда следует важность вычисления этих коэффициентов для эмпирических рядов распределения, т. к. они характеризуют скошенность и кру­тость данного ряда по сравнению с нормальным.

7. Изменение значений параметра (при неизменном) не влияет на форму нормальной кривой; кривая сдвигается вдоль осиOx вправо, если возрас­тает, и влево, еслиубывает.

С изменением же значений параметра форма нормальной кривой изменя­ется. Максимальная ордината графика функции убывает с возрастанием значения(кривая «сжимается» к осиOx) и возрастает с убыванием значения (кривая «растягивается» в положительном направлении осиOy).

На рис. 7. изображены три нормальные кривые при одном и том же значении и различных значениях.

Рис. 7. Нормальные кривые при равных и разных

Аналитический анализ. Основные статистические характеристики ряда измерений

К основным статистическим характеристикам ряда измерений (вариацион­ного ряда) относятся характеристики положения (средние характе­ристики, или центральная тенденция выборки); характеристики рассеяния (ва­риации, или колеблемости) и характеристики формы распределения.

К характеристикам положения относятся среднее арифметическое значе­ние (среднее значение), мода и медиана.

К характеристикам рассеяния (вариации, или колеблемости) относятся: размах вариации, дисперсия, среднее квадратическое (стандартное) отклонение, ошибка средней арифметической (ошибка средней), коэффициент вариации и др.

К характеристикам формы относятся коэффициент асимметрии, мера ско­шенности и эксцесс.

Далее приводятся формулы для расчёта основных статистических характеристик, причём предлагаются расчётные формулы как для несгруппированных данных, так и для данных, сгруппированных в интервалы.

Характеристики положения

1. Среднее арифметическое значение

Среднее арифметическое значение – одна из основных характеристик вы­борки.

Она, как и другие числовые характеристики выборки, может вычисляться как по необработанным первичным данным, так и по результатам группировки этих данных.

Точность вычисления по необработанным данным выше, но процесс вычисления оказывается трудоёмким при большом объёме выборки.

Для несгруппированных данных среднее арифметическое определяется по формуле:

,

где n- объем выборки, х₁, х₂, ... х_n - результаты измерений.

Для сгруппированных данных:

,

где n- объем выборки, k – число интервалов группировки, n_i – частоты интервалов, x_i – срединные значения интервалов.

2. Мода

Определение 1. Мода - наиболее часто встречающаяся величина в данных вы­борки. Обозначается Мо и определяется по формуле:

,

где - нижняя граница модального интервала,- ширина интервала группи­ровки,- частота модального интервала,- частота интервала, предшествую­щего модальному,- частота интервала, последующего за модаль­ным.

Определение 2. Модой Мо дискретной случайной величиныназывается наиболее вероятное её значение.

Геометрически моду можно интерпретировать как абсциссу точки максимума кривой распределения.Бываютдвухмодальные и многомодальныераспределения. Встречаются распределения, которые имеют минимум, но не имеют максимума. Такие распределения называютсяантимодальными.

Определение. Модальным интервалом называется интервал группировки с наибольшей частотой.

3. Медиана

Определение. Медиана - результат измерения, который находится в сере­дине ранжированного ряда, иначе говоря, медианой называется значение признака Х, когда одна половина значений экспериментальных данных меньше её, а вторая половина – больше, обозначается Ме.

Когда объем выборки n - четное число, т. е. результатов измерений четное количество, то для определения медианы рассчитывается среднее значение двух показателей выборки, находящихся в середине ранжированного ряда.

Для данных, сгруппированных в интервалы, медиану определяют по фор­муле:

,

где - нижняя граница медианного интервала;ширина интервала группи­ровки, 0,5n – половина объёма выборки, - частота медианного интервала,- накопленная частота интервала, предшествующего медианному.

Определение. Медианным интервалом называется тот интервал, в котором накопленная частота впервые окажется больше половины объёма выборки (n/2) или накопленная частость окажется больше 0,5.

Численные значения среднего, моды и медианы отличаются, когда имеет место несимметричная форма эмпирического распределения.