Файл: Изменение рейсовой скорости бурения.docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 04.12.2023

Просмотров: 21

Скачиваний: 1

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

Данные таблицы 3 позволяют построить гистограмму значений случайной величины (рис.1). Гистограмма – статистическая фигура, состоящая из прямоугольников с основанием в виде отрезков, соответствующие длинам интервалов и высотам, соответствующим частостям. Для построения гистограммы по оси абсцисс откладываются интервалы, по оси ординат – частоты в виде ступенек. Для построения полигона рассеивания в серединах классов откладываются ординаты, пропорциональные абсолютным частотам. Вершины ординат соединяют линиями.



Рисунок 1. Гистограмма распределения случайной величины

Вывод

В процессе выполнения данной расчетно-графической работы были определены основные статистические оценки выборки, при анализе выборки была найдена дисперсия и среднеквадратичное отклонение. При обработке статистического материала я выявил наличие «выскакивающих значений» или грубых ошибок. Данные ошибки я выявил при помощи метода Шовене и правила «трёх сигм». После отбраковки грубых ошибок мною был произведен пересчет значений и составлена новая таблица с данными. Далее была произведена группировка данных, определен размах ряда, длина и число интервалов на основе этих данных составлена гистограмма и полигон. Данный график наглядно показал и подтвердил точность выше произведенных расчетов.

  1. Оценка значимости различия средних значений двух выборок.

В таблице представлены значения случайных величин первой и второй выборки:

опыта

Рейсовая скорость бурения, м/с

опыта

Рейсовая скорость бурения, м/с


1

10,5

1

14,0

2

12,0

2

14,5

3

12,5

3

10,0

4

13,0

4

3,7

5

15,0

5

12,0

6

8

6

12,5

7

11,0

7

16,0

8

12,0

8

18,0

9

13,5

9

20,5

10

9,5

10

17,0

11

7,0

11

32,0

12

13,0

12

15,0

13

13,5

13

16,0

14

11,5

14

19,0

15

12,5

15

20,0

16

10,5

16

14,0




    1. Оценка значимости различия средних значений двух выборок с использованием критерия Стьюдента

При обработке результатов наблюдений часто возникает необходимость в проверке гипотез относительно средних значений и двух независимых выборок . При этом применяется выборочная статистика.

- Вычисляются средние значения выборок по формуле:



Для первой выборки:



Для второй выборки:



- Вычисляются дисперсии выборок:



Для первой выборки:



Для второй выборки:



Когда обе дисперсии неизвестны и не предполагается, что они равны, то есть равенство двух средних проверяют с помощью приближенного экспериментального коэффициента Стьюдента:



где наблюдений для первого и для второго опыта соответственно.

- Расчетное значение критерия Стьюдента:

=1,84

Табличное значение критерия Стьюдента при , а число степеней свободы



Так как то различие средних значений существенно, а значит, выборки не относятся к одной генеральной совокупности.



2.3 Оценка значимости различия средних значений двух выборок с использованием критерия Фишера.

Распределение Фишера, называемое также Ф-распределением, для проверки гипотезы о равенстве дисперсий случайных величин. В качестве критерия Фишера служит отношение дисперсий, причем в числитель отношения всегда помещают большую дисперсию.



- Рассчитываем экспериментальное значение критерия Фишера:



- Вычисленное значение критерия сравнивается с табличным значением. Табличное значение критерия Фишера при и и



Так как то расхождение дисперсий велико и различие средних значений существенно.

- Вычисляется средневзвешенная дисперсия:



=18,71

- Табличное значение критерия Стьюдента при при , и

- Выполняется проверка условия:



1,56

4,3 1,56

Так как условие выполняется, расхождение дисперсий велико и различие средних значений существенно.

Вывод:

Из табличных значений случайных величин первой и второй выборки была произведена оценка значимости различия средних значений двух выборок с использованием критерия Стьюдента и Фишера. Была выполнена проверка, которая соответствовала условию. Таким образом расхождение дисперсий велико и различие средних значений существенно.