Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Теория вероятностей и математическая статистика






Связь между эмпирической функцией распределения и функцией распределения (теоретической функцией распределения) такая же, как связь между частотой со­бытия и его вероятностью.

Для построения выборочной функции распределения весь диапазон изменения случайной величины X (выборки) разбивают на ряд интервалов (карманов) одинаковой ширины. Число интервалов обычно выбирают не менее 3 и не более 15. Затем определяют число значений случайной величины X, попавших в каждый интервал (абсолютная частота, частота интервалов).

Частота интервалов – число, показывающее сколько раз значения, относящиеся к каждому интервалу группировки, встречаются в выборке. Поделив эти чис­ла на общее количество наблюдений (n), находят относительную частоту (частость) попадания случайной величины X в заданные интервалы.

По найденным относительным час­тотам строят гистограммы выборочных функций распределения. Гистограмма распределения частот – это графическое представление выборки, где по оси абсцисс (ОХ) отложены величины интервалов, а по оси ординат (ОУ) – величины частот, попадающих в данный классовый интервал. При увеличении до бесконечности размера выборки выборочные функции распределения превращаются в теоретические: гистограмма превращается в график плотности распределения.

Накопленная частота интервалов – это число, полученное последовательным суммированием частот в направлении от первого интервала к последнему, до того интервала включительно, для которого определяется накопленная частота.

В Excel для построения выборочных функций распределения используются спе­циальная функция ЧАСТОТА и процедура Гистограмма из пакета анализа.

Функция ЧАСТОТА (массив_данных, двоичный_массив) вычисляет частоты появления случайной величины в интер­валах значений и выводит их как массив цифр, где

• массив_данных — это массив или ссылка на множество данных, для которых
вычисляются частоты;

• двоичный_массив — это массив интервалов, по ко­торым группируются значения выборки.

Процедура Гистограмма из Пакета анализа выводит результаты выборочного распределения в виде таблицы и графика. Параметры диалогового окна Гистограмма:

• Входной диапазон - диапазон исследуемых данных (выборка);

• Интервал карманов - диа­пазон ячеек или набор граничных значений, определяющих выбранные интервалы (карманы). Эти значения должны быть введены в воз­растающем порядке. Если диапазон карманов не был введен, то набор интерва­лов, равномерно распределенных между минимальным и максимальным зна­чениями данных, будет создан автоматически.

• выходной диапазон предназначен для ввода ссылки на левую верхнюю ячейку выходного диапазона.

• переключатель Интегральный процент позволяет установить режим включения в гистограмму гра­фика интегральных процентов.

• переключатель Вывод графика позволяет установить режим автоматическо­го создания встроенной диаграммы на листе, содержащем выходной диапа­зон.

 

Законы распределения случайных величин.

В работе изучаются типовые законы случайных явлений, используемые при анализе данных: · N (m, s) – нормальный закон; · Exp (l) – экспоненциальный закон; · B (n, p) – биномиальный закон; · R (a, b) - равномерный закон · P (l) – закон Пуассона; · c2 (n) – хи квадрат распределение; · Г (a, b) – гамма распределение; · t (n) – распределение Стъюдента; · F (n, m) – распределение Фишера; · LN (m, s) – логарифмически нормальный закон.

 


 






© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.