Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.
Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.
Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.
Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.
Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.
Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.
1.Первичный анализ экспериментальных данных
1.1 Результаты 84 наблюдений в виде вариационного ряда в возрастающем порядке:
Таблица 1.1
23,44 |
25,56 |
26,3 |
26,7 |
27,12 |
27,84 |
28,92 |
24,2 |
25,56 |
26,39 |
26,72 |
27,3 |
27,85 |
28,92 |
24,3 |
25,6 |
26,4 |
26,8 |
27,3 |
27,88 |
29,1 |
25,2 |
25,71 |
26,41 |
26,8 |
27,35 |
27,9 |
29,14 |
25,2 |
25,8 |
26,42 |
26,8 |
27,4 |
27,9 |
29,2 |
25,29 |
25,8 |
26,48 |
26,82 |
27,54 |
27,95 |
29,5 |
25,3 |
25,83 |
26,5 |
26,84 |
27,6 |
28,1 |
29,5 |
25,3 |
25,86 |
26,56 |
26,91 |
27,7 |
28,4 |
29,9 |
25,3 |
25,9 |
26,59 |
26,91 |
27,7 |
28,4 |
30,2 |
25,48 |
26,1 |
26,6 |
27,1 |
27,72 |
28,75 |
30,3 |
25,5 |
26,1 |
26,7 |
27,1 |
27,74 |
28,8 |
30,6 |
25,5 |
26,15 |
26,7 |
27,1 |
27,82 |
28,9 |
31,9 |
1.2 Определим величину среднего выборочного значения , которая равна сумме всех n отдельных результатов измерений x1, x2,… , xn, деленных на количество измерений:
; (1)
.
1.3 Корень квадратный из дисперсии, взятый с положительным знаком или выборочное среднеквадратическое отклонение:
; (2)
.
1.4 Проверка брака по условию:
; (3)
где xn+1 – сомнительный результат измерений.
для значения 31,9:
;
- браком не является (отбрасывать его нельзя).
Выполним проверку значения с помощью критерия Ирвина по формуле:
; (4)
;
По табл. 1.1 находим ближайшее n = 100, l0,95=1,0. l0,95=1,0>l=0,76. Поэтому значение 31,9 не является ошибкой, и мы его не отбрасываем.
2. Методика построения эмпирической плотности распределения
случайной величины и расчета ее характеристик
2.1 Данные для расчета и построения плотности берем из первого задания.
Таблица 2.1
Исходные данные измеренных значений случайной величины
Результаты измерений |
Xmax |
Xmin |
|||||||||
28,4 |
30,2 |
27,7 |
27,9 |
26,4 |
27,85 |
27,82 |
27,7 |
26,6 |
29,1 |
30,2 |
26,4 |
30,6 |
31,9 |
27,95 |
28,4 |
27,1 |
27,3 |
26,8 |
26,5 |
26,59 |
28,9 |
31,9 |
26,5 |
29,9 |
28,92 |
27,6 |
26,82 |
26,91 |
25,83 |
25,71 |
27,72 |
26,15 |
28,8 |
29,9 |
25,71 |
30,3 |
28,75 |
23,44 |
26,72 |
27,4 |
26,1 |
25,3 |
26,41 |
25,2 |
27,84 |
30,3 |
23,44 |
29,5 |
27,3 |
26,8 |
25,48 |
26,91 |
25,56 |
25,6 |
25,56 |
25,9 |
27,35 |
29,5 |
25,48 |
29,14 |
27,54 |
26,39 |
26,56 |
27,12 |
25,5 |
25,86 |
25,5 |
26,84 |
29,2 |
29,2 |
25,5 |
29,5 |
28,1 |
27,74 |
25,29 |
26,1 |
24,2 |
24,3 |
26,8 |
25,8 |
28,92 |
29,5 |
24,2 |
31,9 |
23,44 |
По заданным результатам выборки необходимо вычислить выборочные значения: среднего, дисперсии и среднеквадратичного отклонения случайной величины. Построить гистограмму и эмпирическую функцию распределения вероятностей (кумулятивную кривую распределения).
Размах значений R:
R = хmax - xmin = 31,9 – 23,44 =8,46; (т.к. n = 84, то принимаем количество интервалов k = 9).
Тогда ширина интервала Δ:
. (5)
Результаты подсчета частот и характеристик эмпирического распределения приведены в таблице 2.2.
Таблица 2.2
Результаты подсчета частот и характеристик эмпирического распределения
Границы интервала группировки |
Средин. значения интервала |
Распределение данных |
fi |
u |
uf |
u^2*f |
|
23,44…24,38 |
23,91 |
/// |
3 |
-3 |
-9 |
27 |
|
24,38…25,32 |
24,85 |
////// |
6 |
-2 |
-12 |
24 |
|
25,32…26,26 |
25,79 |
/////////////// |
15 |
-1 |
-15 |
15 |
|
26,26…27,2 |
26,73 |
///////////////////////// |
25 |
0 |
0 |
0 |
|
27,2…28,14 |
27,67 |
////////////////// |
18 |
1 |
18 |
18 |
|
28,14…29,08 |
28,61 |
/////// |
7 |
2 |
14 |
28 |
|
29,08…30,02 |
29,55 |
////// |
6 |
3 |
18 |
54 |
|
30,02…30,96 |
30,49 |
/// |
3 |
4 |
12 |
48 |
|
30,96…31,9 |
31,43 |
/ |
1 |
5 |
5 |
25 |
|
Итого |
84 |
-- |
31 |
239 |
Принимаем «ложный нуль» х0 = 26,73 и обозначаем нулем (= 26,73) тот интервал, которому соответствует максимальная частота (f = 25).
Выборочное среднее отклонение:
(6)
Выборочное среднеквадратичное отклонение:
(7)
Рис.2.1.
Помимо гистограммы распределения случайной величины данные могут быть представлены также в виде кумулятивной кривой функции распределения вероятностей. Для этого данные, представленные в таблице 2.2, дополняем частостями (см. табл. 2.3).
Таблица 2.3
Таблица частот f и частостей ω
Границы интервала группировки |
Частота, fi |
Частость, ωi |
Накопленная частость, ωн |
|
23,44…24,38 |
3 |
0,036 |
0,036 |
|
24,38…25,32 |
6 |
0,071 |
0,107 |
|
25,32…26,26 |
15 |
0,179 |
0,286 |
|
26,26…27,2 |
25 |
0,298 |
0,584 |
|
27,2…28,14 |
18 |
0,214 |
0,798 |
|
28,14…29,08 |
7 |
0,083 |
0,881 |
|
29,08…30,02 |
6 |
0,071 |
0,952 |
|
30,02…30,96 |
3 |
0,036 |
0,988 |
|
30,96…31,9 |
1 |
0,012 |
1 |
|
Итого |
84 |
1 |
Кривая распределения накопленных частостей в виде ломаной линии, с числом звеньев, соответствующих количеству выбранных интервалов группировки анализируемых значений, представлена на рис. 2.2.
Рис. 2.2.
Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.
Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.
Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.
Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.
Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.
Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.