Построение выборочной функции распределения F(x) и гистограммы. Идентификация закона распределения (Отчет по расчетному заданию), страница 2

Представить эти же результаты графически точками на осях с указанием масштаба на этих осях по форме:

n=N)

n=N/10)

2.2. Интервальные оценки с доверительной вероятностью Q=0.8:

· первого начального и второго центрального моментов (вычисления выполнить по полной выборке и по отдельным частям, как в п. 2.1.4 - по N/10 значений в каждой частичной выборке).

· интерквантильного промежутка J для P=0.95:

o по всей выборке с помощью непараметрических толерантных пределов, симметричных и несимметричных относительно среднего арифметического

o по частичным выборкам с помощью параметрических толерантных пределов, считая закон распределения генеральной совокупности нормальным.

Результаты представить только графически аналогично тому, как описано выше – под графическим представлением соответствующей точечной оценки, предусмотрев для каждого варианта расчета отдельную ось.

Графическое представление толерантных пределов — также на отдельных осях для каждого варианта. Все оси обозначить.

3. Идентифицировать закон распределения и выбрать подходящий
методом проб, определяя параметры закона (если моменты параметрами не являются) и проверяя для КАЖДОЙ пробы гипотезу о соответствии предполагаемого закона распределения экспериментальным данным с помощью ТРЕХ критериев:

"хи-квадрат", Колмогорова-Смирнова, "омега-квадрат".

Для начальной ориентировки в выборе закона использовать вид гистограммы, соотношения между моментами и полученные значения эксцесса и асимметрии. В отчете отобразить все ваши пробы относительно выбора подходящего закона распределения, а не одну последнюю (наиболее подходящую).

Подсказка к п.3 – возможные распределения:

Дискретные – биномиальное, геометрическое, гипергеометрическое, отрицательное биномиальное, Пуассона, равномерное

Непрерывные – арксинус, треугольное, Симпсона, Хи-квадрат, экспоненциальное, нормальное, равномерное, Стьюдента, бета, гамма.

Дано:

N = 2000;

Решение:

Из исходных данных получим вариационный ряд ( >> sort( X ) )

1.1 F(x) = P(x≤x) - выборочная функция распределения

Безымянный.bmp