АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Краткие методические указания к решению задачи 10

Читайте также:
  1. I. ГИМНАСТИКА, ЕЕ ЗАДАЧИ И МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ
  2. I. Методические основы
  3. I. ОБЩИЕ УКАЗАНИЯ К ВЫПОЛНЕНИЮ КУРСОВОЙ РАБОТЫ
  4. I. Ситуационные задачи и тестовые задания.
  5. II. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ДЛЯ ВЫПОЛНЕНИЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ
  6. II. Основные задачи и функции
  7. II. ЦЕЛИ, ЗАДАЧИ И ПРИНЦИПЫ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ВОИ
  8. II. Цель и задачи государственной политики в области развития инновационной системы
  9. III. УЧЕБНО – МЕТОДИЧЕСКИЕ МАТЕРИАЛЫ ПО КУРСУ «ИСТОРИЯ ЗАРУБЕЖНОЙ ЛИТЕРАТУРЫ К. XIX – НАЧ. XX В.»
  10. III. Цели и задачи социально-экономического развития Республики Карелия на среднесрочную перспективу (2012-2017 годы)
  11. VI. ДАЛЬНЕЙШИЕ ЗАДАЧИ И ПУТИ ИССЛЕДОВАНИЯ
  12. Аналитические возможности, задачи и основные направления анализа СНС

Под математическим выравниванием частот эмпирического ряда в общем случае понимается замена его теоретическим рядом распределения, имеющим определенное аналитическое выражение (параметры последнего определяются по данным эмпирического ряда).

В практике статистического исследования приходится встречаться с самыми различными распределениями. Наиболее распространенными является нормальное распределение. Для того чтобы построить нормальное распределение достаточно располагать двумя статистическими характеристиками – и , расчеты которых неоднократно проводились в предшествующих задачах данной работы.

Кривая нормального распределения выражается уравнением

,

где – ордината кривой нормального распределения; , e – математические константы, = 3,1416; e = 2,7132 – основание натурального логарифма.

В этом уравнении рассматривается как функция t, т. е. каждому значению t соответствует определенное значение .

Например, если t = 0, то .

При = 1; при t = 1; .

Точечная функция затабулирована и представлена во всех учебных пособиях по теории статистики как приложение (таблица значений распределения вероятностей в случае нормального распределения).

Последовательность расчета теоретических частот по формуле кривой нормального распределения сводится к следующему:

1) рассчитывается средняя арифметическая ряда ;

2) рассчитывается среднеквадратическое отклонение σ;

3) находится нормированное отклонение каждого варианта от средней арифметической, т. е. ;

4) для найденных t по табл. 26 находится (теор);

5) рассчитывается константа ;

6) каждое значение (1) умножается на константу const.

Результаты умножения (после округления до целых чисел) будут искомыми частотами теоретической кривой распределения.

После выравнивания ряда, т. е. исчисления теоретических частот возникает необходимость в проверке, «случайности» или «неслучайности» расхождения между эмпирическими и теоретическими частотами, и тем самым проверки правильности выдвинутой гипотезы об обоснованности нормального распределения. В этих целях рассчитываются критерии согласия:

а) Пирсона , где – «хи квадрат».

Полученные результаты расчетов значение сравнивается с табличным значением при принятом уровне значимости (0,10; 0,05; 0,01) к заданным числом степеней свободы. Число степеней свободы определяется как число групп в ряду распределения минус число параметров и минус единица K–n–1.

При определении нормального распределения используется 2 параметра – это и σ, т. е., если К = 6, то число степеней свободы определяется 6 – 2 – 1 = 3.

Если фактическое значение оказывается меньше табличного, то расхождение между эмпирическими и теоретическими частотами признается случайным и распределение не отвергается (рис. 6);

б) критерий Романовского

Если значение критерия Романовского меньше 3, то можно считать расхождение между эмпирическими и теоретическими частотами случайным;

в) критерий Колмогорова

,

 

где d – максимальная разность между накопленными эмпирическими и теоретическими частотами; n – число единиц совокупности.

При принятом уровне значимости и заданном числе степеней свободы по специальной таблице значений функции Колмогорова определяется расчетное значение критерия. Ниже представляется последовательность расчетов и их результаты (табл. 27).

В расчете использованы следующие статистические характеристики: ; ; i = 1500.

Таблица 26

Последовательность расчета теоретических частот φ

 

Номер Нижние и верхние границы интервалов Эмпирические частоты f Серединные значения интервалов Нормируемые отклонения φ(t) Теоретические частоты φ
I 3000–4500     –1,77 0,083  
II 4500–6000     –1,06 0,228  
III 6000–7500     –0,34 0,376  
IV 7500–9000     0,37 0,372  
V 9000–10500     1,09 0,220  
VI 10500–12000     1,80 0,079  
ИТОГО    

 

 

Рис. 6. Эмпирические и теоретические распределения частот

 

Таблица 27


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.)