Файл: Министерство науки и высшего образования рф федеральное государственное бюджетное учреждение высшего образования Российский государственный геологоразведочный университет имени Серго Орджоникидзе мгри.docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 29.11.2023

Просмотров: 54

Скачиваний: 2

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.



МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РФ

Федеральное государственное бюджетное учреждение высшего образования «Российский государственный геологоразведочный университет имени Серго Орджоникидзе»

МГРИ

Факультет технологии разведки и разработки

Кафедра горного дела

ЛАБОРАТОРНЫЕ РАБОТЫ № 1-8

Часть I. Создание математической модели документации горных пород

Часть II. Создание математической модели эталонных объектов

по учебной дисциплине: «Математическое моделирование»
Вариант 7

Выполнил: студент группы РТБ-18 Закиров Р. Р.

Проверил: профессор Сикорский В. А.

Москва 2022

Часть I. Создание математической модели документации горных пород

Лабораторная работа №1 «Выборочный метод»

    1. Построение эмпирической интегральной и дифференциальной функции распределения

Дана выборка (объемом N =54) образцов горных пород, в каждом из которых определено содержание в процентах.

Результаты измерений для каждого класса приведены в таблицах А, Б и В.

Класс А

Таблица А

11,28

10,69

11,18

8,2

10,6

9,73

8,71

9,96

8,21

12,02

8,27

7,17

7,88

7,27

8,66

8,59

6,82

6,46

7,82

10,81

9,82

10,7

10,25

7,73

12,23

11,04

9,12

9,4

12,53

7,26

8,77

5,98

10,39

8,77

8,97

6,84

7,17

8,07

3,99

10,25

8,39

11,56

9,69

5,6

12,41

8,97

10,33

8,26

6,23

10,57

11,81

9,73

5,25

10,85





  1. Интервал группирования:



где – максимальное значение признака в выборке;

– минимальное значение признака в выборке;

– объем выборки.

В нашем случае: , тогда:



Поскольку число интервалов выбирается произвольно, ориентируясь на полученное значение, примем в качестве интервала группирования величину близкую, но более удобную.

Таким образом, .

  1. Разобьем весь интервал изменения измеренного признака на частичные интервалы длиной .

Для этого левая граница первого частичного интервала выбирается меньше минимального числа. В нашем случае 3.

То есть интервалы группирования примут следующие значения:

(3…4,2)(4,2…5,4)(5,4…6,6)…(11,4…12,6)

Найдём середины интервалов по формуле:



где – левая граница соответствующего интервала группирования;

– правая граница соответствующего интервала группирования.

Интервалы группирования:


















  1. Вычислим частоту попадания измеряемой величины в каждый интервал .

От 3 до 4,2 ( ); таких 1;

От 4,2 до 5,4 ( ); таких 1;

От 5,4 до 6,6 ( ); таких 4;

От 6,6 до 7,8 ( ); таких 7;

От 7,8 до 9 ( ); таких 15;

От 9 до 10,2 ( ); таких 7;

От 10,2 до 11,4 ( ); таких 13;

От 11,4 до 12,6 ( ); таких 6.

Сумма всех частот должна быть равна объему выборки, согласно формуле:



где m– количество интервалов группирования.

В нашем случае:

1+1+4+7+15+7+13+6=54

Вычислим относительные частоты, плотность относительных частот и накопление относительной частоты по следующим формулам:



Результаты занесём в таблицу:

Интервал











3

4,2

3,6

1

0,02

0,02

0,02

4,2

5,4

4,8

1

0,02

0,02

0,04

5,4

6,6

6

4

0,07

0,06

0,11

6,6

7,8

7,2

7

0,13

0,11

0,24

7,8

9

8,4

15

0,28

0,23

0,52

9

10,2

9,6

7

0,13

0,11

0,65

10,2

11,4

10,8

13

0,24

0,20

0,89

11,4

12,6

12

6

0,11

0,09

1,00




  1. На основании полученных результатов строим гистограммы:

Эмпирическая интегральная функция распределения





Эмпирическая дифференциальная функция распределения

Класс Б

Таблица Б

12,3

14,06

12,38

11,96

10,78

12,8

8,82

9,24

13,07

12,39

10,23

12,57

10,43

11,95

11,03

10,23

8,23

14,46

11,28

13,21

10,72

10,87

12,04

12,2

8,32

11,04

11,94

11,53

12,34

10,23

11,76

10,02

11,21

16,45

9,64

6,33

12,64

10,3

11,52

8,8

6,62

12,25

11,77

12,41

8,65

8,19

9,73

13,37

8,49

14,35

8,31

10,69

9,44

11,42



  1. Интервал группирования:



где
– максимальное значение признака в выборке;

– минимальное значение признака в выборке;

– объем выборки.

В нашем случае: , тогда:



Поскольку число интервалов выбирается произвольно, ориентируясь на полученное значение, примем в качестве интервала группирования величину близкую, но более удобную.

Таким образом, .

  1. Разобьем весь интервал изменения измеренного признака на частичные интервалы длиной .

Для этого левая граница первого частичного интервала выбирается меньше минимального числа. В нашем случае 6.

То есть интервалы группирования примут следующие значения:

(6…7,4)(7,4…8,8)(8,8…10,2)…(15,8…17,2)

Найдём середины интервалов по формуле:



где – левая граница соответствующего интервала группирования;

– правая граница соответствующего интервала группирования.

Интервалы группирования:


















  1. Вычислим частоту попадания измеряемой величины в каждый интервал .

От 6 до 7,4 ( ); таких 2;

От 7,4 до 8,8 (