💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Логарифмически нормальное распределение

Проиллюстрируем проверку гипотезы о логарифмически нор­мальном распределении на материале, что был использован в предыдущем параграфе. Можно предположить, что содержание FеО в шлаке перед раскислением не бывает ниже 9%. В соответствии с этим принимаем y_i = log (x_i - 9).

Таблица 11.1- Результаты расчета значений оценок х x   0, 0175   0, 753   0, 105   0, 823   0, 158   0, 842   0, 263   0, 912   0, 368   0, 930   0, 403   0, 937   0, 543   0, 965   0, 648   0, 983 Таблица 11.2- Значения р и uр р uр р uр р uр 0, 01 —2, 326 0, 30 —0, 524 0, 80 0, 841 0, 02 —2, 054 0, 35 —0, 385 0, 85 1, 036 0, 03 —1, 881 0, 40 —0, 253 0, 90 1, 282 0, 04 —1, 751 0, 45 —0, 126 0, 93 1, 476 0, 05 —1, 645 0, 50 0, 000 0, 95 1, 645 0, 07 —1, 476 0, 55 0, 126 0, 96 1, 751 0, 10 —1, 282 0, 60 0, 253 0, 97 1, 881 0, 15 —1, 036 0, 65 0, 385 0, 98 2, 054 0, 20 —0, 841 0, 70 0, 524 0, 99 2, 326 0, 25 —0, 674 0, 75 0, 674

Рис. 11.3 Графическая проверка гипотезы о нормальном распределении случайной величины

Построение шкалы для F(х), не отличается от описанного выше. Изменяется только шкала на оси абсцисс, на которой вместо х; наносятся значения y_i = log (x_i - 9). Нанесенные на график оценки хорошо ложатся на прямую. Таким образом, опытные данные не противо­речат сделанному предположению, что содержание FеО в шлаке подчиняется логарифмически нормальному распределению. Перпендикуляр, опущенный на ось абсцисс из точки пересе­чения прямой, проведенной через опытные точки, с горизонталью, отвечающей F(у) = 0, 5, дает оценку среднего значения у. В рас­сматриваемом случае у == 0, 83.

Перпендикуляры, опущенные на ось абсцисс из точек пересе­чения прямой, аппроксимирующей наблюденные значения пере­менной, с прямыми, проведенными параллельно оси абсцисс через точки, соответствующие значениям u = -1 и +1, отсекают на оси абсцисс отрезок, равный двум стандартам. Таким образом, если последнюю величину разделить на 2, то получим оценку среднего квадратического отклонения. В рассматриваемом при­мере эта оценка равна

s = (1, 08 —0, 58)/2 =- 0, 25. (11.16)

Проверка предположения о возможности аппроксимации на­блюденных значений случайной величины с помощью логарифмически нормального распределения по критерию , также свидетельствует, что оно допустимо.

Контрольные вопросы:

1. Как осуществляется выбор аппроксимирующего распределения данных.

2. Методы аппроксимации эмпирических распределений, метод выбора и оценки параметров аппроксимирующего распределения Пирсона.

3. Что называют статистическими гипотезами отно­сительно закона распределения рассматриваемой величины, как оценить правильность гипотез.

4. Оценка уровней значимости для отбраковки гипотез.

5. Графический метод проверки правильности гипотез о законе распределения.