Оглавление
ПРЕДИСЛОВИЕ. 4
ВВЕДЕНИЕ. 5
1 Первичная обработка статистических данных. 6
1.1 Проверка данных. 9
1.2 Группировка статистических данных. 11
1.3 Графическое представление статистических данных. 13
1.4 Задача 1. Первичная обработка. 13
2 Точечные оценки параметров распределения. 22
2.1 Несгруппированные статистические данные. 23
2.2 Статистические дискретный и интервальный ряды.. 24
2.3 Метод “условного нуля”. 26
2.2.4 Задача 1. Точечные оценки. 27
3 Интервальные оценки параметров распределения. 30
3.1 Доверительные интервалы для некоторых параметров распределения. 30
3.2 Примеры построения доверительных интервалов. 33
4 Проверка статистических гипотез. 36
4.1 Сравнение двух дисперсий нормально распределенных генеральных совокупностей. 38
4.2 Сравнение двух математических ожиданий нормально распределенных генеральных совокупностей, дисперсии которых неизвестны и одинаковы.. 40
4.3 Сравнение двух вероятностей биномиальных распределений. 42
4.4 Проверка гипотезы о виде распределения генеральной совокупности по критерию Пирсона. 44
4.5 Проверка гипотезы о виде распределения генеральной совокупности по критерию Колмогорова-Смирнова. 46
4.6 Примеры.. 48
5 Элементы корреляционного и регрессионного анализа. 58
5.1 Корреляционное поле. 58
5.2 Эмпирическая ломаная регрессии. 59
5.3 Эмпирический коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение. 59
5.4 Линейная регрессия. 60
5.5 Проверка коэффициента корреляции на значимость. 63
5.6 Теоретический коэффициент детерминации и теоретическое корреляционное отношение. 64
5.7 Нелинейная корреляция. 66
5.8 Множественная регрессия. 68
5.9 Оценка погрешности модели. 75
5.10 Задача 1. Установления корреляционной зависимости. 76
6 Реализация статистических расчетов при помощи компьютера. 86
6.1 Табличный процессор Microsoft Excel 86
6.2 Пакет программ STATISTICA.. 95
7 Задачи для самостоятельного решения. 99
8. Контрольные задания по статистике для студентов дневной формы обучения. 111
8.1 Основные вопросы теории математической статистики. 111
8.2 Варианты контрольных работ. 113
9 Семестровые задания по статистике. 123
9.1 Условие семестрового задания для студентов дневной формы обучения. 123
9.2 Условие контрольной работы по статистике для студентов. 125
заочной формы обучения. 125
9.3 Варианты заданий. 126
9.4 Пример выполнения контрольной работы по статистике. 141
для студентов заочной формы обучения. 141
Приложения. 155
!!!! В отдельном файле “ Приложения”. 155
Рекомендуемая литература. 156
Вниманию читателя предлагается учебное пособие, которое не заменяет общеизвестных изданий по математической статистике (список рекомендуемой литературы приводится в конце книги), а дополняет их и адаптирует к условиям использования курса математической статистики в горно-геологических расчетах. Содержание книги соответствует утвержденной в 1999 году обязательной учебной программе по высшей математике (раздел математическая статистика) для технических специальностей вузов Украины.
Книга имеет характер учебно-справочного руководства. Материал книги составлен таким образом, чтобы читатель смог выполнять реально требующиеся статистические расчеты буквально с первого раздела. В пункте 1.4 формулируется задача об установлении корреляционной зависимости между мощностью пласта и производительностью рабочего, и в дальнейшем эта задача используется как основная учебная на всех этапах исследования.
Книга состоит из девяти разделов и восьми приложений. В разделах 1– 5 излагается основной теоретический материал, который сопровождается большим количеством примеров. Раздел 6 посвящен возможностям реализации статистических расчетов на компьютере. Разделы 7 – 9 предназначены для самостоятельной работы студентов. Они включают семестровые и контрольные работы, которые в свою очередь дифференцируются в зависимости от формы обучения студентов. Все задания ориентированы на студентов горных специальностей.
Автор надеется, что данное пособие будет способствовать формированию статистического подхода в решении многих проблем, которые могут возникнуть у горняков-студентов и горняков-инженеров.
Современные шахты представляют собой сложные комплексные предприятия, оснащенные мощной горной техникой. Работа машин, механизмов и людей подвергается влиянию случайных факторов. Это и природные факторы, связанные со сложными горно-геологическими условиями, физико-механическими свойствами пород, и технические (аварии и поломки оборудования), и социально-психологические факторы. Планирование и управление технологическими процессами в этих условиях требуют хорошего знания математической статистики, ибо реальное управление невозможно без знания фактических данных и прогнозов, построенных на моделях, которые получены путем статистической обработки большого массива данных.
Данная книга служит трем целям. Первая – описать практику применения простейших методов классического статистического анализа как в одномерном, так и многомерных случаях. Вторая – проиллюстрировать возможности статистического анализа в задачах, связанных с горными специальностями. В качестве третьей цели стоит задача показать горнякам, что сложные статистические расчеты можно и нужно автоматизировать при помощи современных пакетов компьютерных программ.
Автор не ставил задачу систематически и полно изложить все вопросы математической статистики. Читатель может с помощью всем доступной литературы ознакомиться самостоятельно с теми понятиями и определениями, которые недостаточно полно излагаются в данной книге. Но если читатель прочтет и проработает данное пособие, у него появятся практические навыки работы со статистическим материалом, которые он может развивать и далее уже самостоятельно.
Математическая статистика – это наука о методах сбора, обработки, представления, анализа и интерпретации наблюдений массовых случайных явлений, обладающих статистической устойчивостью с целью выявления закономерностей.
Пусть требуется изучить совокупность однородных объектов относительно некоторого качественного или количественного признака, характеризующие эти объекты. Например, если имеется партия переносных перфораторов, используемых в шахтах для бурения шпуров, то качественным признаком может служить пригодность перфоратора к работе, а количественным – вес перфоратора, мощность его двигателя, надежность и прочие его характеристики, выражаемые числом.
Для изучения выбранных объектов проводят наблюдения. Различают сплошное и выборочное наблюдения. При сплошном наблюдении обследуют каждый из объектов совокупности относительно признака, которым интересуются. На практике, однако, сплошное обследование применяется крайне редко. Например, если совокупность содержит очень большое число объектов, то провести сплошное обследование практически невозможно. Если обследование объекта связано с его уничтожением или требует больших материальных затрат, то проводить сплошное обследование практически не имеет смысла. В таких случаях случайно отбирают из всей совокупности ограниченное число объектов и подвергают их изучению.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.