Оценивание законов распределения случайных величин (Раздел 4 учебного пособия "Статистические методы обработки экспериментальных данных")

Страницы работы

13 страниц (Word-файл)

Содержание работы

4. оценивание законов распределения СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН

Оценками законов распределения случайных величин являются статистические законы распределения. Их построение осуществляется на основе информации, содержащейся в выборке .

В дальнейшем, в рамках раздела 4 предполагается, что выборка  простая, т.е. повторная выборка из распределения

                                              ,

где A<m> - вектор параметров распределения.

4.1. Статистические ряды распределения

При проведении серии испытаний экспериментальные данные (выборка) представляются в виде табл.4.1, которая называется простым статистическим рядом.

Таблица 4.1

Простой статистический ряд

Номера испытаний

1

2

3

i

n

Варианты признака

x1

x2

x3

xi

xn

Если элементы случайной выборки упорядочены по возрастанию, т.е.

                                         x1 £ x2 £ x3 £…£ xi £…£ xn,

получаемая таблица называется вариационным рядом.  Разность    wn = xn x1  между наибольшим и наименьшим элементами вариационного ряда называется размахом выборки.

Вариационный ряд является простейшей формой статистического закона распределения, который определяется в результате эксперимента.

Если наблюдаемый случайный признак является дискретным, или точность измерений ограничена, или результаты наблюдений округляются, значения некоторых вариантов признака в выборке могут совпадать. Множества совпадающих вариантов наблюдаемого признака называются связками. Из этого следует, что различные варианты могут появляться с разной частотой.

Таблица 4.2

Вариационный ряд с вариантами различной частоты

Варианты признака

x1

x2

x3

xl

xn

Частота вариантов

m1/n

m2/n

m3/n

ml/n

mn/n

В табл. 4.2 представлен вариационный ряд, в котором ml – число появлений в выборке варианта xl;  – частота варианта xl, . Такой ряд можно рассматривать как ряд распределения некоторой дискретной случайной величины.

Пример 4.1. Проведены испытания 12 однотипных микросхем и с точностью до 1 часа зарегистрировано время  безотказной работы каждой из них. Результаты испытаний сведены в простой статистический ряд.

Таблица 4.3

Простой статистический ряд (к примеру 4.1)

i

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

ti, ч

30

108

36

69

117

161

143

500

108

135

89

36

На основе простого статистического ряда, табл.4.3, построен вариационный ряд.

Таблица 4.4

Вариационный ряд (к примеру 4.1)

l

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

tl, ч

30

36

36

69

89

108

108

117

135

143

161

500

Массив данных в табл. 4.4 может быть представлен вариационным рядом с частотами вариантов.

Таблица 4.5

Вариационный ряд с частотами вариантов (к примеру 4.1)

tl, ч

30

36

69

89

108

117

135

143

161

500

1/12

2/12

1/12

1/12

2/12

1/12

1/12

1/12

1/12

1/12

Из табл.4.5 видно, что в выборке содержатся две связки, в каждую из которых входит  два варианта.

По распределению величины  – времени безотказной работы  микросхем, можно судить о распределении генеральной совокупности, тем точнее и надёжнее, чем больше объём n выборки.

При большом объёме выборки из генеральной совокупности, наблюдаемый признак которой имеет непрерывное распределение, вариационный ряд (табл. 4.2) становится громоздким. В этом случае диапазон наблюдаемых вариантов xi разбивают на интервалы, называемые разрядами, вычисляют частоты  попадания вариантов случайной величины  в эти разряды и представляют результаты в виде табл. 4.6. Эта таблица называется интервальным вариационным или  статистическим рядом случайной величины .

Таблица 4.6

Интервальный вариационный ряд

Jl

x1; x2

x2; x3

xl; xl+1

xr; xr+1

ml

m1

m2

ml

mr

В представленной таблице Jl = [xlxl+1) – l-й разряд; ml – число значений (вариантов) случайной величины , попавших в l-й разряд;  xlxl+1 – границы l-го разряда; r – число разрядов;  = ml/n = P*(xl £ xi< xl+1), .

Похожие материалы

Информация о работе