Файл: Пояснительная записка к расчетнографической работе по дисциплине "Теория вероятностей и математическая статистика".doc

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 10.01.2024

Просмотров: 81

Скачиваний: 1

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

СОДЕРЖАНИЕ

Задание на расчетно-графическую работу

Получение исходных экспериментальных данных

Первичная обработка результатов измерений

Проверка статистических гипотез о законе распределения СВ

Выводы В результате выполненных расчётов было установлено следующее: При проведении опыта не были выявлены грубые ошибки измерения. Точечные оценки математического ожидания и дисперсии исследуемой случайной величины соответственно равны: =6,47; =4,809.3. В результате проведенной проверки соответствия закона распределения случайной величины – время загрузки игрового сервера – нормальному закону, было установлено, что с вероятностью = 0,95 практически достоверного события выборочные данные согласуются с гипотезой о нормальном законе распределения исследуемого показателя. Conclusions As a result of the calculations, the following was done: 1. During the experiment, gross measurement errors were not revealed. 2. Point estimates of the mathematical expectation and variance of the random variable under study are: = 15,4358; = 1,6545933. As a result of the verification of the correspondence of the law of distribution of a random variable — the load time of the game server — to the normal law, it was found that with probability = 0.95 of a practically reliable event, the selected data are consistent with the hypothesis of a normal distribution law of the indicator under study. Список литературы Нейман, Ю. Вводный курс теории вероятностей и математической статистики [Текст] / Пер. с. англ. Н. М. Митрофановой и А. П. Хусу ; Под ред. акад. Ю. В. Линника. - Москва : Наука, 1968. - 448 с. : черт.; 20 см. Роднищев Н.Е. Теория вероятностей : учеб. пособие/ Н. Е. Роднищев; Мин-во образ-я и науки РФ, ФГБОУ ВПО КНИТУ-КАИ им. А.Н. Туполева. -Казань: Изд-во КНИТУ-КАИ, 2014. – 136 с. Сидняев, Н. И. Теория планирования эксперимента и анализ статистических данных : учеб. пособие для магистров / Н. И. Сидняев. – М. : Юрайт, 2012. – 399 с. Буре, В.М. Теория вероятностей и математическая статистика. [Электронный ресурс] : Учебники / В.М. Буре, Е.М. Парилина. — Электрон. дан. — СПб. : Лань, 2013. — 416 с. — Режим доступа: http://e.lanbook.com/book/10249. Гусак, А.А. Теория вероятностей: справочное пособие к решению задач / А.А. Гусак, Е.А. Бричикова. – Минск : ТетраСистемс, 2008. William Feller. An Introduction to Probability Theory and Its Applications, Volume 1. January 15th 1968 by Wiley. – 528. Sheldon M. Ross. A First Course in Probability. May 28th 2005 by Prentice Hall. – 576. Kai Chung. A Course in Probability Theory 2nd Edition. Academic Press. 28th June 2014 – 365. Приложения Приложение 1. Исключение грубых ошибок

Первичная обработка результатов измерений




1.Построение вариационного ряда


Строим вариационный ряд, т.е. упорядочиваем элементы выборки x1, …, xn в порядке неубывания. Полученный вариационный ряд представлен в Таблице 2.

Таблица 2




Значение



измерения

Значение

1

2.661

24

6.122

2

2.779

25

6.188

3

2.801

26

6.422

4

3.162

27

6.735

5

3.604

28

7.196

6

3.733

29

7.355

7

4.094

30

7.631

8

4.213

31

7.853

9

4.502

32

7.955

10

4.505

33

7.993

11

4.591

34

7.997

12

4.662

35

8.146

13

4.669

36

8.324

14

4.888

37

8.494

15

5.399

38

8.634

16

5.421

39

8.723

17

5.538

40

8.898

18

5.912

41

9.151

19

5.929

42

9.44

20

6

43

9.637

21

6.047

44

9.666

22

6.065

45

10.689

23

6.101

46

11.054



2.Исключение грубых ошибок измерений



Выполним проверку выборки измерений на наличие грубых ошибок измерений. Для этого:

1. На основе данных об уровне значимости α =0,05 и начальном объеме выборки n=46 из таблицы Приложения 10 по входам n и α выбираем значение параметра tα= 2,956.

2. Определим значения минимального и максимального элементов выборки, подлежащие проверке:

x(1) =xmin =2,661

x(n) = xmax = 11,054.

3. Находим выборочное среднее: = =6,47.

4. Находим значение параметра s: s = = 2,193.

5. Выполняем проверку минимального элемента вариационного ряда на грубую ошибку:

Сравним xmin*= -stα=-0,013 c xmin=2,661, xmin> -stα ,следовательно, хmin=2,661 не является грубой ошибкой.

6. Выполняем проверку максимального элемента вариационного ряда на грубую ошибку:
Сравним
xmax*= +stα =12,952 с xmax=11,054, xmax< +stα, следовательно, xmax=12,952 не является грубой ошибкой и остаётся в выборке.

Расчеты по данному алгоритму приведены в Приложении 1.


Таким образом, грубых ошибок в выборке нет. Заканчиваем их поиск.

После выполнения алгоритма выявления грубых ошибок объем выборки остался: n=46. Соответственно, и s не изменились. Вариационный ряд так же не изменился.


3.Построение статистических оценок математического ожидания и дисперсии



Расчет реализаций точечных оценок параметров распределения
Рассчитаем реализацию точечной оценки математического ожидания (выборочное среднее):

= =6,47 .

Если математическое ожидание m неизвестно, то в качестве математического ожидания берется его точечная оценка (выборочное среднее). Рассчитаем реализацию точечной оценки дисперсии (исправленную выборочную дисперсию):

= = 4,809.
Расчет интервальных оценок параметров распределения
Доверительная вероятность, с которой доверительный интервал накроет истинное значение параметра закона распределения случайной величины:

β =1 – α = 0,95.

Рассчитаем границы доверительного интервала для математического ожидания.

Реализация точечной оценки математического ожидания известна (рассчитана в предыдущем пункте).

Из таблиц распределения Стьюдента по значениям k=(n-1)=45 и α =0,05 находим значение :

=2,014.

Границы доверительного интервала для математического ожидания
:

= = 5,81,

= = 7,127.

Полученный доверительный интервал для математического ожидания:

= (5,81; 7,127).

Рассчитаем границы доверительного интервала для дисперсии.

Рассчитаем значения:

= 0,025 , = 0,975.

Из таблицы - распределения, по входам k=(n1)=45 и =0,025, k=(n –-1) = 45 и =0,975 найдем значения критических точек и :

=28,366,

= 65,41.

Границы доверительного интервала рассчитаем по формулам:

= 3,382 ,

= 7,799.
Полученный доверительный интервал для дисперсии:

= (3,382; 7,799).


4.Построение интервального статистического ряда



Находим размах выборки:

r =хmax- xmin=11,054-2,661=8,393.

Находим количество разрядов (интервалов) q= 7, длину интервала делаем одинаковой:


li = r/q = 8,393/ 7 =1,2.

Выделяем представителей разрядов и подсчитываем число элементов выборки nj, попавших в j-й разряд (интервал). Рассчитываем относительную частоту попадания элементов в разряды, т. е. относительные частоты разрядов pj* статистического ряда:

pj* = nj / n , (j= ).

На основе относительных частот рассчитываем плотность относительной частоты для каждого разряда по формуле:

= , (j= ),

здесь – длина j-го разряда.

Интервальный статистический ряд представлен в Таблице 3.
Таблица 3

Номер интервала

1

2

3

4

5

6

7

Границы интервалов

2.661;3.861

3.861;5.061

5.061;6.261

6.261;7.461

7.461;8.661

8.661;9.861

9.861;11.061

 

 

 

 

 

 

 

Длина интервала

1.2

1.2

1.2

1.2

1.2

1.2

1.2

Частота интервала

6

8

11

4

8

6

3

Относительная частота интервалов

0.1304348

0.17391304

0.2391304

0.0869565

0.17391304

0.13043478

0.06521739

Плотность относительной частоты

0.1086957

0.14492754

0.1992754

0.0724638

0.14492754

0.10869565

0.05434783

Середина интервала

3.261

4.461

5.661

6.861

8.061

9.261

10.461