Рефетека.ру / Экономика

Курсовая работа: Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ (МИИТ)

Институт транспортной техники и организации производства

(ИТТОП)

Кафедра: «Локомотивы и локомотивное хозяйство»


Курсовой проект

на тему:

«Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов»


Выполнил: студент Краснов М.А.

группы ТЛТ-451

Принял: Пузанков А.Д.


Москва 2009

СОДЕРЖАНИЕ


ПЕРВИЧНЫЙ АНАЛИЗ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ

ПОСТРОЕНИЕ ЭМПИРИЧЕСКОЙ ПЛОТНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СЛУЧАЙНОЙ АНАЛИЗИРУЕМОЙ ВЕЛИЧИНЫ И РАСЧЕТ ЕЕ ХАРАКТЕРИСТИК

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВИДА ЗАКОНА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНЫ И РАСЧЕТ ЕГО ПАРАМЕТРОВ ПРИ ПОМОЩИ МЕТОДА МОМЕНТОВ

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВИДА ТЕОРЕТИЧЕСКОГО ЗАКОНА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНЫ ГРАФИЧЕСКИМ МЕТОДОМ

Первичный анализ экспериментальных данных

Запишем полученные значения в вариационный ряд в возрастающем порядке:


Таблица 1.

16,4 21,6 35,46 38,76 39,84 40,65 44,25 46,73 47,62 50,25
50,25 51,02 51,8 55,22 55,25 55,55 61,73 63,3 64,93 67,56
68,5 68,5 71,94 73 73,53 73,53 74,07 77,52 78,12 78,74
78,74 80,64 85,47 86,2 87,72 90,1 92,6 94,34 95,24 96,15
99,01 99,01 106,4 108,6 116,28 133,3 135,13 137 144,93 149,25
153,84 161,3 166,7 172,4 172,4 175,44 178,6 178,6 185,18 192,3
208,33 212,76 227,27 232,56 238,1 243,9 256,41 277,8 277,8 285,7
285,71 285,71 322,6 322,6 344,83 370,4 370,4 370,4 384,6 420,6
526,3 555,55 588,23 943,4






xmax = 943,4; xmin = 16,4


Результат последних двух измерений вызывает сомнения. Поэтому выполняем проверку:

Величину выборочного среднего Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов находим из соотношения:


Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов (1)


Корень квадратный из дисперсии, взятый с положительным знаком, называется среднеквадратическим отклонением и рассчитывается по формуле:


Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментовСтатистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов (2)

Упрощённая проверка сомнительного результата на брак выполняется из условия:


Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов


Таким образом, по упрощенной проверке результат сомнительного измерения браком являются последнее одно значение, отбрасываем их и пересчитываем Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов и Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов: Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

Проверяем по упрощённой проверки:


Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов


Таким образом, по упрощенной проверке результат сомнительного измерения браком являются последние два значения, отбрасываем их и пересчитываем Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов и Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов: Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов


Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов


Таким образом, по упрощенной проверке результат сомнительного измерения браком являются последнее одно значение, отбрасываем их и пересчитываем Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов и Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов: Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов


Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов


Таким образом, по упрощенной проверке результат сомнительного измерения не является браком.

Так же выполним подобную проверку с помощью критерия Ирвина:


Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов


Таким образом, по расчётам обеих проверок результат последнего сомнительного измерения не является браком.

Из этого следует, что нужно произвести повторный расчёт, но уже без данного измерения:


Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов


2. Построение эмпирической плотности распределения случайной анализируемой величины и расчёт её характеристик


Определяем размах имеющихся данных, т.е. разности между наибольшим и наименьшим выборочным значениями (R = Xmax – Xmin):


Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов


Выбор числа интервалов группировки k при числе наблюдений n<100 – ориентировочное значение интервалов можно рассчитать с использованием формулы Хайнхольда и Гаеде:


Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов


Тогда ширина интервала:

Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов


Результат подсчёта частот и характеристик эмпирического распределения


Таблица 2.

Границы интервала

группировки

Ср.знач.

интерв.

Распределение

данных

fi U U*f U^2*f
16,4…61,31 38,86 //////////////// 16 -1 -16 16
61,31…106,22 83,77 ////////////////////////// 26 0 0 0
106,22…151,13 128,68 //////// 8 1 8 8
151,13…196,04 173,59 ////////// 10 2 20 40
196,04…240,96 218,50 ///// 5 3 15 45
240,96…285,87 263,41 ///// 5 4 20 80
285,87…330,78 308,32 //// 4 5 20 100
330,78…375,69 353,23 //// 4 6 24 144
375,69…420,60 398,14 // 2 7 14 98
ИТОГО 80
105 531

Принимаем «ложный нуль» x0=83,77 и обозначаем нулем тот интервал, которому соответствует максимальная частота (f=26). Далее, для интервалов, следующих к наименьшему наблюдаемому значению вписываем -1, -2 … и 1, 2, … для интервалов, следующих к наибольшему значению наблюдаемой величины.

Выборочное среднее х и среднеквадратическое отклонение Sx рассчитываем, используя следующие выражения:


Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов (3)

Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

Для построения гистограммы, приведённой на рис.1, по оси абсцисс в выбранном масштабе отмечаем границы интервалов. Левая ось размечается масштабом частот, а на правую, в случае необходимости, можно нанести шкалу относительных частот. На чистом поле гистограммы указываются значения: числа данных; среднего арифметического; среднеквадратического отклонения.


Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

Рис.1


Помимо гистограммы эмпирические данные измерений случайной величины могут быть представлены в виде кумулятивной кривой функции распределения вероятностей. Для этого данные, представленные в табл.1., должны быть дополнены частостями (см. табл.2.).

Частость находим из соотношения:


Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов


Таблица частот f и частостей ω.

Таблица 3.

Границы интервала

группировки

Частота,fi

Частость,

ω i

Накопленная

частость, ω н





16,4…61,31 16 0,20 0,20
61,31…106,22 26 0,33 0,53
106,22…151,13 8 0,10 0,63
151,13…196,04 10 0,13 0,75
196,04…240,96 5 0,06 0,81
240,96…285,87 5 0,06 0,88
285,87…330,78 4 0,05 0,93
330,78…375,69 4 0,05 0,98
375,69…420,60 2 0,03 1,00
ИТОГО 80 1

Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

Рис. 2

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


Экспоненциальный (нормальный) закон распределения


Параметр закона распределения: Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов


Таблица 4

xi

103 км

fi

шт

λ*xi e-λ*xi

φ(xi)

10-6

fi’

шт

Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

1 38,86 16 0,270 0,763 0,531 19,08 0,50
2 83,77 26 0,583 0,558 0,388 13,96 10,39
3 128,68 8 0,895 0,408 0,284 10,21 0,48
4 173,59 10 1,208 0,299 0,208 7,47 0,86
5 218,50 5 1,520 0,219 0,152 5,47 0,04
6 263,41 5 1,833 0,160 0,111 4,00 0,25
7 308,32 4 2,145 0,117 0,081 2,93 0,39
8 353,23 4 2,458 0,086 0,060 2,14 1,62
9 398,14 2 2,770 0,063 0,044 1,57 0,12
ИТОГО: 80
14,64

Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

Рис. 4

Нормальный закон распределения двухпараметрический, число степеней свободы υ = 7 и Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов = 14,067.

Так как χ2 > χ0,052, то гипотеза о принадлежности эмпирической выборки значений, экспоненциальному закону распределения отвергается


Распределение Вейбулла - Гнеденко

Величина выборочного коэффициента вариации:


Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов


По данным приложения таблица П1,2:


Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов


Таблица 5

Xi

103 км

fi

шт

xi/a a* φ(xi)

φ(xi)

10-6

fi’

шт

Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

1 38,86 16 0,246 0,6944 4,4017 15,81 0,00
2 83,77 26 0,531 0,7197 4,5618 16,39 5,63
3 128,68 8 0,816 0,6085 3,8567 13,86 2,48
4 173,59 10 1,100 0,4637 2,9393 10,56 0,03
5 218,50 5 1,385 0,3293 2,0870 7,50 0,83
6 263,41 5 1,670 0,2213 1,4029 5,04 0,00
7 308,32 4 1,954 0,1422 0,9014 3,24 0,18
8 353,23 4 2,239 0,0879 0,5570 2,00 2,00
9 398,14 2 2,524 0,0525 0,3325 1,19 0,54
ИТОГО: 80
75,60 11,69

Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

Рис. 5


Нормальный закон распределения двухпараметрический, число степеней свободы υ = 6 и Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов = 12,592.

Так как χ2 > χ0,052, то эмпирическая выборка значений пренадлежит закону распределения Вейбулла - Гнеденко


Нормальный (Гауссовский) закон распределения


Таблица 6

Xi

103 км

fi ti

φ(ti)

10-2

φ(xi)

fi’

щт

Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

1 38,86 16 -1,025 0,231 0,101 8,09 7,72
2 83,77 26 -0,586 0,328 0,144 11,52 18,18
3 128,68 8 -0,147 0,386 0,169 13,53 2,26
4 173,59 10 0,292 0,374 0,164 13,11 0,74
5 218,50 5 0,731 0,298 0,131 10,48 2,86
6 263,41 5 1,169 0,197 0,086 6,91 0,53
7 308,32 4 1,608 0,107 0,047 3,75 0,02
8 353,23 4 2,047 0,048 0,021 1,68 3,18
9 398,14 2 2,486 0,018 0,008 0,62 3,04
ИТОГО: 80
69,71 38,54

Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

Рис. 6


Нормальный закон распределения двухпараметрический, число степеней свободы υ = 6 и Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов = 12.592.

Так как χ2 > χ0,052, то гипотеза о принадлежности эмпирической выборки значений, нормальному (Гауссовскому) закону распределения отвергается

Логарифмически - нормальный закон распределения

Значения средне-выборочное и средне-квадратичное:


Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов


Таблица 7

Xi

103 км

fi ti φ(ti) φ(xi)

fi’

щт

Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

1 38,86 16 -1,481 0,133 4,808 17,28 0,094
2 83,77 26 -0,404 0,367 6,155 22,12 0,682
3 128,68 8 0,198 0,391 4,263 15,32 3,494
4 173,59 10 0,618 0,329 2,663 9,57 0,019
5 218,50 5 0,941 0,256 1,645 5,91 0,140
6 263,41 5 1,203 0,193 1,030 3,70 0,455
7 308,32 4 1,423 0,144 0,659 2,37 1,126
8 353,23 4 1,614 0,108 0,430 1,55 3,892
9 398,14 2 1,782 0,081 0,287 1,03 0,908
ИТОГО: 80

10,81

Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

Рис. 7


Нормальный закон распределения двухпараметрический, число степеней свободы υ = 6 и Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов = 12.592.

Так как χ2 < χ0,052, то эмпирическая выборка значений принадлежит логарифмически-нормальному закону распределения


4. Определение вида теоретического закона распределения случайной величины графическими методами


Расчёт координат эмпирических точек заданной выборки

Таблица 8.

№ п/п

Среднее значение

интервала xi , 103 км

fi , шт Σ fi F(x)= Σ fi/n+1





1 38,86 16 16 0,198
2 83,77 26 42 0,519
3 128,68 8 50 0,617
4 173,59 10 60 0,741
5 218,50 5 65 0,802
6 263,41 5 70 0,864
7 308,32 4 74 0,914
8 353,23 4 78 0,963
9 398,14 2 80 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 .

Нормальный закон распределения

Масштаб значений оси абсцисс устанавливается на основе выражения:


Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов


Таблица 9

P = F(x) 0,5 0,6 0,7 0,8 0,8413 0,85 0,903
y = Q-1(P) 0 0,25 0,52 0,85 1 1,05 1,3
Ky (P), мм 0 7,5 15,6 25,5 30 31,5 39
P = F(x) 0,96 0,971 0,98 0,991 0,9953 0,997 0,9987
y = Q-1(P) 1,75 1,9 2,05 2,35 2,6 2,75 3
Ky(P), мм 52,5 57 61,5 70,5 78 82,5 90
Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

Лгарифмически - нормальный закон распределения


Масштаб значений оси абсцисс устанавливается на основе выражения:


Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

Таблица 10

Границы интервала

xi

103 км

Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

1 418,78…475,69 38,86 456,01 0,198
2 475,69…499,40 83,77 489,15 0,519
3 499,40…514,62 128,68 507,68 0,617
4 514,62…525,85 173,59 520,60 0,741
5 525,85…534,75 218,50 530,52 0,802
6 534,75…542,12 263,41 538,59 0,864
7 542,12…548,42 308,32 545,38 0,914
8 548,42…553,91 353,23 551,25 0,963
9 553,91…558,78 398,14 556,42 0,988

Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

Экспоненциальный (нормальный) закон распределения


Таблица 11

P = F(x) 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7
Ky (P), мм 0,0 3,2 6,7 10,7 15,3 20,8 27,5 36,1
P = F(x) 0,8 0,9 0,95 0,97 0,98 0,99 0,995 0,9975
Ky(P), мм 48,3 69,1 89,9 105,2 117,4 138,2 158,9 179,7

Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

Распределение Вейбулла – Гнеденко


Таблица 12

P = F(x) 0,03 0,04 0,06 0,1 0,2 0,3 0,4
y = Q-1(P) -3,5 -3,2 -2,8 -2,25 -1,5 -1,03 -0,7
Ky (P), мм -118,8 -108,6 -95,0 -76,4 -50,9 -35,0 -23,8
P = F(x) 0,5 0,632 0,78 0,9 0,97 0,955 0,999
y = Q-1(P) -0,36 0,00 0,41 0,83 1,25 1,66 1,93
Ky(P), мм -12,2 0,00 13,9 28,2 42,4 56,3 65,5

Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов

Похожие работы:

  1. • Статистические способы обработки ...
  2. • Выборочное наблюдение. Испытание ...
  3. • Комплекс статистических методов в помощь психологу
  4. • Проведение выборочного наблюдения
  5. • Статистическое изучение выборочных данных ...
  6. • Выборочные наблюдения в статистике
  7. • Методы обработки результатов педагогического ...
  8. • Анализ различных методов оценки статистических ...
  9. • Методы обработки статистических данных
  10. • Статистическая обработка и статистический анализ ...
  11. • Статистические методы обработки данных
  12. • Комплексная статистическая обработка ...
  13. • Выборочное наблюдение
  14. • Выборочное наблюдение
  15. • Статистические наблюдения
  16. • Статистическое наблюдение в правовой статистике
  17. •  ... целесообразности применения выборочного метода
  18. • Статистический анализ выборочного наблюдения
  19. • Выборочное наблюдение
Рефетека ру refoteka@gmail.com