Добавлен: 29.11.2023
Просмотров: 47
Скачиваний: 4
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
.
Обобщая полученные данные, найдем что
Построим график найденной функции.
Рис.1.
Ответ: , рис.1.
4. Задана двумерная СВ :
Таблица 1.
Найти а) безусловные законы распределения и центр,
б) условный закон распределения при и, в) условное матожидание,
г) распределение
Решение.
Заданное распределение не является совместным законом распределения СВ , поскольку сумма всех вероятностей равна
, заметим, что если вместо ( при =-1 и =1) положить , то получим .
Все дальнейшие расчеты будем производить для совместного распределения (иначе не получим ряды распределения)
Таблица 2.
Для того, что бы найти безусловный закон распределения выполним сложение вероятностей по столбцам.
Таблица3.
Для того, что бы найти безусловный распределения выполним сложение вероятностей по строкам.
Таблица 4.
Вычислим математические ожидания и .
,
.
Центр распределения: , .
Б) найдем условный закон распределения при .
В таблице 3 найдено .
Условный закон распределения случайной величины при условии, что , найдем применяя формулу тогда
,
То есть
Таблица 5.
в) Найдем условное математическое ожидание
.
г) Найдем закон распределения СВ распределение .
Вычислим все возможные произведения и запишем их вероятности
, , , , , ,
, , , , , .
Объединим одинаковые значения и вычислим ,
, .
Таблица 6.
Ответ: заданное распределение не является законом распределения, рассматриваем распределение из таблицы 2.
а) таблица3, таблица 4, центр , .
б) таблица 5, в) , г) таблица 6.
5. Распределение СВ в выборке определяется следующим интервальным рядом распределения.
Таблица 7.
а) построить гистограмму и найти оценки мат ожидания и дисперсии.
б) Как проверить гипотезу о нормальном законе распределения при уровне значимости .
Решение.
а) Построим гистограмму частот заданного ряда распределения, отметив на оси абсцисс – интервалы распределения, а на оси ординат их частоты и построим прямоугольники.
Рис.1. Полигон частот.
Что бы найти оценки мат ожидания и дисперсии перейдем к вариационному ряду, взяв в качестве вариант середины интервалов.
Таблица 8.
Объем выборки .
Выборочное среднее
.
Выборочная дисперсия
б) Критерием согласия называется критерий поверки гипотезы о предполагаемом законе распределения. В соответствии с критерием Пирсона сначала вычисляется величина ,
где - теоретические частоты, – функция Лапласа, значения которой табулированы и приводятся в таблицах.
Вычислим теоретические частоты, учитывая, что:
, =0,6 (ширина интервала),
= 5,1462, , 0,7648.
Сравним эмпирические и теоретические частоты.
Таблица 9.
Определим границу критической области. Так как статистика Пирсона измеряет разницу между эмпирическим и теоретическим распределениями, то чем больше ее наблюдаемое значение
Обобщая полученные данные, найдем что
Построим график найденной функции.
Рис.1.
Ответ: , рис.1.
4. Задана двумерная СВ :
Таблица 1.
\ | -1 | 0 | 1 |
-1 | 1/8 | 1/12 | 7/12 |
1 | 5/24 | 1/6 | 1/8 |
Найти а) безусловные законы распределения и центр,
б) условный закон распределения при и, в) условное матожидание,
г) распределение
Решение.
Заданное распределение не является совместным законом распределения СВ , поскольку сумма всех вероятностей равна
, заметим, что если вместо ( при =-1 и =1) положить , то получим .
Все дальнейшие расчеты будем производить для совместного распределения (иначе не получим ряды распределения)
Таблица 2.
\ | -1 | 0 | 1 |
-1 | 1/8 | 1/12 | 7/24 |
1 | 5/24 | 1/6 | 1/8 |
Для того, что бы найти безусловный закон распределения выполним сложение вероятностей по столбцам.
Таблица3.
| -1 | 0 | 1 |
| 1/8+5/24=1/3 | 1/12+1/6=1/4 | 7/24+1/8=5/12 |
Для того, что бы найти безусловный распределения выполним сложение вероятностей по строкам.
Таблица 4.
| -1 | 1 |
| 1/8+1/12+7/24=1/2 | 5/24+1/6+1/6=1/2 |
Вычислим математические ожидания и .
,
.
Центр распределения: , .
Б) найдем условный закон распределения при .
В таблице 3 найдено .
Условный закон распределения случайной величины при условии, что , найдем применяя формулу тогда
,
То есть
Таблица 5.
/ | -1 | 1 |
| 1/3 | 2/3 |
в) Найдем условное математическое ожидание
.
г) Найдем закон распределения СВ распределение .
Вычислим все возможные произведения и запишем их вероятности
, , , , , ,
, , , , , .
Объединим одинаковые значения и вычислим ,
, .
Таблица 6.
| -1 | 0 | 1 |
| 1/2 | 1/4 | 1/4 |
Ответ: заданное распределение не является законом распределения, рассматриваем распределение из таблицы 2.
а) таблица3, таблица 4, центр , .
б) таблица 5, в) , г) таблица 6.
5. Распределение СВ в выборке определяется следующим интервальным рядом распределения.
Таблица 7.
3,0-3,6 | 3,6-4,2 | 4,2-4,8 | 4,8-5,4 | 5,4-6,0 | 6,0-6,6 | 6,6-7,2 |
2 | 8 | 35 | 43 | 22 | 15 | 5 |
а) построить гистограмму и найти оценки мат ожидания и дисперсии.
б) Как проверить гипотезу о нормальном законе распределения при уровне значимости .
Решение.
а) Построим гистограмму частот заданного ряда распределения, отметив на оси абсцисс – интервалы распределения, а на оси ординат их частоты и построим прямоугольники.
Рис.1. Полигон частот.
Что бы найти оценки мат ожидания и дисперсии перейдем к вариационному ряду, взяв в качестве вариант середины интервалов.
Таблица 8.
Х | 3.3 | 3.9 | 4.5 | 5.1 | 5.7 | 6.3 | 6.9 |
N | 2 | 8 | 35 | 43 | 22 | 15 | 5 |
Объем выборки .
Выборочное среднее
.
Выборочная дисперсия
б) Критерием согласия называется критерий поверки гипотезы о предполагаемом законе распределения. В соответствии с критерием Пирсона сначала вычисляется величина ,
где - теоретические частоты, – функция Лапласа, значения которой табулированы и приводятся в таблицах.
Вычислим теоретические частоты, учитывая, что:
, =0,6 (ширина интервала),
= 5,1462, , 0,7648.
Сравним эмпирические и теоретические частоты.
Таблица 9.
| | | | | | | |
1 | 2 | -2.4138 | 0,0213 | 2.172 | 0.1723 | 0.02968 | 0.0137 |
2 | 8 | -1.6293 | 0,1057 | 10.78 | 2.7798 | 7.7274 | 0.717 |
3 | 35 | -0.8448 | 0,278 | 28.352 | -6.6482 | 44.198 | 1.559 |
4 | 43 | -0.06035 | 0,398 | 40.59 | -2.41 | 5.8079 | 0.143 |
5 | 22 | 0.7242 | 0,3056 | 31.167 | 9.1666 | 84.027 | 2.696 |
6 | 15 | 1.5087 | 0,1276 | 13.013 | -1.9867 | 3.947 | 0.303 |
7 | 5 | 2.2932 | 0,0283 | 2.886 | -2.1138 | 4.4682 | 1.548 |
| 130 | | | 130 | | | 6,98 |
Определим границу критической области. Так как статистика Пирсона измеряет разницу между эмпирическим и теоретическим распределениями, то чем больше ее наблюдаемое значение