Файл: В.М. Волков Математика. Программа, контрольные работы №9, 10 и методические указания для студентов-заочников инженерно-технических специальностей 2 курса.2000.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 03.06.2024

Просмотров: 554

Скачиваний: 2

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

Продолжение табл. 3 Расчёт числовых характеристик

0,22

14

3,08

0

0

0

0,26

7

1,82

0,04

0,0016

0,0112

0,30

6

1,80

0,08

0,0064

0,0384

0,34

3

1,02

0,12

0,0144

0,0432

50

11,16

0,1440

Замечания к табл. 3 1. В первом столбце записаны середины интервалов, например, для

первого интервала x1 =

0,12 + 0,16

=

0,14 .

2

2. В третьем столбце

результаты

перемножения соответствующих

значений первого и второго столбца. Вычисляем выборочную

среднюю x =

∑ xi mi

=

11,16

== 0,2238≈≈ 0,22 .

50

n

3. В четвёртом столбце разности между значениями xi и выборочным средним x .

4.В пятом столбце записываются квадраты значений четвёртого столбца.

5.В шестом столбце записаны результаты перемножения соответствующих значений второго и пятого столбцов. Вычислим выборочную

дисперсию

Db =

(xi − x)2 mi

=

0,1440

≈≈ 0,0029

и

среднее

n

50

Db ==

0,0029≈≈ 0,053.

квадратическое отклонение σ x =

Пример 2. Построить теоретическую кривую нормального распределения по данным примера 1. Проверить по критерию Пирсона правильность выбранной гипотезы при уровне значимости α == 0,05 .

Решение. Для построения нормальной кривой рассчитываем теоретические частоты mi по формуле

mi =

nh

ϕ (ti ),

σ x

где ti =

xi −

x

ϕ (t) =

1

e

t 2

n - объём выборки, h - шаг интервала.

,

2 ,

σ x


Составим расчётную таблицу

Расчёт теоретических частот

Таблица 4

xi

mi

ti =

xi − 0,22

ϕ (ti )

mi =

50

0,04ϕ (ti )

0,053

0,053

0,14

4

-1,51

0,1276

5

0,18

16

-0,75

0,3011

11

0,22

14

0

0.3989

15

0,26

7

0,75

0,3011

11

0,30

6

1,51

0,1276

5

0,34

3

2,26

0,0310

1

50

48

Замечания к табл. 4

1. Значения ϕ (ti ) находят по прил. 1 [1, с. 461; 2, с. 324] «Таблица

ϕ (x) =

1

e−

x 2

значений

функции

2

». При этом учитывают, что

(

)

(

)

(

ϕ

x

. Для x >

3,99

ϕ

)

= 0 .

x == ϕϕ

x=

2. Теоретические частоты округляют до целых значений.

Построим полигоны эмпирических и теоретических частот производительности труда рабочих

m i mi

16

12

8

4

xi

0,14

0,18

0,22

0,26

0,3

0,34

Пунктирной линией построен полигон теоретических частот, а сплошной линией - полигон эмпирических частот.

Проверим согласованность теоретического и эмпирического распределения по критерию Пирсона


χ p2

=

r (m

− m

)2

i

i

.

i = 1

mi

Расчёт величины χ p2

Таблица 5

xi

mi

mi

mi − mi

(mi − mi )2

(mi − mi )2

mi

0,14

4

5

4

16

1

0,18

20

16

16

11

0,22

14

15

-1

1

0,07

0,26

7

11

-4

16

1,45

0,30

6

5

1

1

0,166

0.34

9

6

3

1

50

48

2,686

Замечание к табл. 5

(частота mi ) в интервале меньше 5, то

Если число наблюдений

интервал объединяется с соседним и их частоты складываются. В этом случае и соответствующие им теоретические частоты mi также надо сложить.

По прил. 5 « Критические точки распределения χ 2 » [1, с. 465; 2, с.

329] находим χ табл2 (k,αα ) , где α ==

0,05

- уровень значимости, k

- число

степеней свободы, k = r−− 3==

4−−

3== 1 (r

- число интервалов после

объединения),

χ табл2 (1;0,05) =

3,8.

Так

как

χ p2 = 2,686

меньше

χ табл2 (1;0,05) = 3,8,

то различия между теоретическими и эмпирическими

частотами незначимы.

Вывод. Производительность труда рабочих при проходке штрека распределяется по нормальному закону и имеет функцию плотности

1

e−

(x− 0,22) 2

f (x) =

2(0,053) 2 .

0,053

Пример 3. Найти доверительный интервал для оценки математического ожидания нормального распределения с надёжностью


γ= =0,95 по значениям x = 0,22; σ x== 0,053; n== 50 , полученным в первом примере.

Решение. Доверительный интервал для оценки математического ожидания нормального распределения при неизвестной дисперсии генеральной совокупности определяется по формуле

x −

s t

n, γ

< a<< x++

s t

.

n

n

n,γγ

Для γ= = 0,95,

n== 50 по прил. «Таблица значений tγ = t(γ,n) » [1, с. 464;

2, с. 328] определяем tγ = t(0,95;50)== 2,009.

Определяем исправленную дисперсию s2 :

s2 =

Db n

n −

1

= 0,0029

50

1

=

0,00295;

50 −

s =

s2 ==

0,00295== 0,054;

s

tn,γ =

0,054 2,009

0,015;

n

50

0,22 − 0,015<<

a<< 0,22++

0,015;

0,205<< a<< 0,235 .

Пример

4.

При

уровне

значимости

α ==

0,08

проверить

нулевую

гипотезу

H0: M(X) = M(Z)

при

конкурирующей

гипотезе

H1: M(X) ≠

M(Z) ,

если

z = 0,24; D(Z)==

(

0,01;

m==

60

взяты из

генеральной совокупности Z ,

а x = 0,22;

D

)

n==

50

берём из

X

== 0,029;

первого примера.

Решение. Вычисляем расчётное значение Z - критерия. Так как дисперсии генеральных совокупностей известны, то

Zp =

x

z

=

0,22 −

0,24

1,33.

D(X)

+

D(Z)

0,0029

+

0,01

50

60

n

m

Определяем критическую точку из равенства

Φ (Zkp ) =

1 − α

=

1 − 0,08

=

0,46 .

2

2

z2

По прил. 2 «Таблица значений функции Φ (x) =

1

x

∫ e

2

dz »

0

[2, с. 462] по значению функции 0,46 определяем табличное (критическое) значение аргумента Zkp = 1,75 . Сравним Zp = 1,33 и Zkp = 1,75 . Так

как Zp < Zkp , то гипотеза о равенстве средних принимается, то есть


Смотрите также файлы