Определение вида закона распределения случайной величины и расчёт его параметров при помощи метода моментов

Страницы работы

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.

Содержание работы

3. Определение вида закона распределения случайной величины и расчёт его параметров при помощи метода моментов

Требуется установить вид закона распределения величины количества отказов тепловоза 2ТЭ10В и рассчитать параметры  установленного закона распределения.


Исходя из ранее полученной гистограммы распределения случайной величины, а также рекомендации преподавателя мною был выбран нормальный (Гауссовский) закон, плотность вероятности которого имеет вид:

 


где, l` и Sl – параметры нормального закона распределения, велечины которых мы уже рассчитали ранее:

                               l`=3,277                Sl=0,2666


Для возможности использования в качестве справочных данных таблиц нормированного нормального распределения в выражении (7) выполним замену переменных и их центрирование с соответствии с выражением:

где, li – cередина i-го интервала группирования значений наработок дизелей на неплановый ремонт.

Все необходимые вычисления удобно выполнять в табл. 3. Прежде всего по найденным значениям ti  в табл. П1.4 находим значения  φ(ti) нормированного нормального распределения и заполняем (столбец 5).


Значения теоретической вероятности f(ti) (столбец 6) для соответствующих интервалов группирования вычисляем по формуле:


Теоретические значения частот fi (столбец 7), соответствующих нормальному закону распределения, находим из соотношения:

Последовательность аппроксимации эмпирического распределения экспоненциальным законом

  Таблица 3. 

№ п/п

X i, ч

f i, шт

λ∙X i

exp(-λ∙X i)

φ(X i)=λ∙exp(-λ∙X i)

f ` i=φ(X i)∙h∙∑f i

(f i - f ` i)^2/f ` i

1

48,17

31

0,3036

0,738

0,0046526

24,54

1,703

2

111,71

17

0,7041

0,495

0,0031173

16,44

0,019

3

175,24

12

1,1046

0,331

0,0020886

11,01

0,088

4

238,78

7

1,5051

0,222

0,0013993

7,38

0,020

5

302,32

7

1,9055

0,149

0,0009376

4,94

0,855

6

365,85

5

2,3060

0,100

0,0006282

3,31

0,860

7

429,39

1

2,7065

0,067

0,0004209

2,22

0,670

8

492,93

0

3,1070

0,045

0,0002820

1,49

1,487

9

556,46

3

3,5075

0,030

0,0001889

1,00

4,030

83

9,731

v=k-c-1

χ^2=

9,731

v=9-1-1=

7

4. Определение вида теоретического закона распределения случайной величины графическими методами

Общая методика графической оценки согласованности закона распределения следующая:

-  подсчитывается накопленное количество значений случайной величины в каждом интервале группирования;

-   вычисляется оценка P = F(х) в соответствии c формулой:

-  на вероятностной бумаге, принятого к анализу закона распределения, наносятся точки с координатами:

                                         

Если эти точки сравнительно хорошо ложатся на прямую линию, то принимается гипотеза о согласовании эмпирических данных рассматриваемому закону распределения. В противном случае, берётся вероятностная бумага, соответствующая другому закону распределения, и проверка повторяется.

Составляем табл.4., в которой рассчитываем накопленные по интервалам вероятности.

Расчёт координат эмпирических точек заданной выборки

                                                                                  Таблица 4.

№ п/п

X i, ч

f i, шт

∑f i

F(l)=∑f i/(n+1)

1

48,17

31

31

0,369

2

111,71

17

48

0,571

3

175,24

12

60

0,714

4

238,78

7

67

0,798

5

302,32

7

74

0,881

6

365,85

5

79

0,940

7

429,39

1

80

0,952

8

492,93

0

80

0,952

9

556,46

3

83

0,988

         Используя полученные в табл.4. данные, строим  вероятностную сетку и выполняем проверку согласованности.

Выбор масштаба построения вероятностной сетки:

·  ширина графика (ось абсцисс) А = 140 мм ;

·  высота графика (ось ординат) Н = 180 мм .

Масштаб значений оси абсцисс устанавливается на основе выражения:

Оценка среднего значения анализируемой случайной величины вычисляется на диаграмме при помощи ординаты ОС

                            

Уточняем значения оценок, т.к. горизонтальная ось начинается не из нуля, а от значения 16,40

                                                                  

5. Методика установления статистической связи между случайными величинами

Данные для расчета коэффициента корреляции

Похожие материалы

Информация о работе

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.