РефератыЭкономико-математическое моделированиеМеМетоды оценки параметров распределения

Методы оценки параметров распределения













































5 2 3 1 6 4 8 9 5 7
4 7 8 2 9 10 4 5 3 2
9 7 8 6 5 4 3 5 2 1
2 3 4 1 5 6 7 5 3 10

1. Вычислить критерий хи-квадрат и сделать вывод о нормальности данного распределения.


2. Построить график эмпирического распределения.


Критерий Пирсона


1. Наблюдаемый критерий Пирсона вычисляется по следующей формуле:


критерий пирсон колмогоров распределение частота


,


где - наблюдаемая частота; - теоретическая частота.


Массив данных о значениях случайной величины X, как элементов выборки представим в таблице 1.1 в ячейках В2:К5
.


Таблица

















































































A B C D E F G H I J K
1
2 5 2 3 1 6 4 8 9 5 7
3 4 7 8 2 9 10 4 5 3 2
4 9 7 8 6 5 4 3 5 2 1
5 2 3 4 1 5 6 7 5 3 10
6
7 n= 40 k= 6,31884
8 10 h= 1,42431
9 1

2. Разобьем исходные данные по интервалам. Количество интервалов вычислим по формуле , где n – объем выборки.


Объем выборки определим с помощью функции СЧЕТ
. Для этого установим курсор в ячейку В7
, щелкнем мышкой над кнопкой , которая находится на панели инструментов. Появится окно «Мастер функций – шаг 1 из 2»
, в котором в категории «Статистические»
выбираем функцию СЧЕТ.
Затем мышкой выполним команду ОК
. В появившемся окне «Аргументы функции»
поставим курсор в строку ввода «Значение 1»
и мышкой выделим массив В2:К5,
щелкнем мышкой ОК.
В ячейке В7
появится значение объема данных, число 40.


Введем в ячейку Е7
формулу: =1+3,32*
Log
(В7)
,в ячейке Е7
появится число 6,31884.


Далее вычислим шаг интервалов, используя формулу , где - максимальное значение варианты из массива данных; – минимальное значение варианты; k – количество интервалов.


Выделим пустую ячейку В8
и вызовем окно «Мастер функций – шаг 1 из 2»
, в котором инициируем функцию «МАКС»
, введем в строку ввода блок ячеек В2:К5.
В ячейке В8
появится максимальное значение данных, число 10.Выделим пустую ячейку В9
и вызовем окно «Мастер функций – шаг 1 из 2»
, в котором инициируем функцию «МИН»
, введем в строку ввода блок ячеек В2:К5.
В ячейке В9
появится максимальное значение данных, число 1.


Теперь введем в ячейку Е8
формулу: =(В8-В9)/Е7.
Получим значение шага h=1,42431. Округлим его, получаем h=1,5.


Таким образом, имеем шаг h=1,5, количество интервалов округлим до 7, k=7. Вычислим теоретические частоты по интервалам . Для этого построим новую расчетную таблицу 1.2. Значения частот определяем с использованием функции ЧАСТОТА( )
.


Введем в ячейку В11
заголовок для левого конца интервала , в ячейку С11
– заголовок правого конца интервала . Далее вводим значения в столбцы В12:В18
и С12:С18
.


Таблица













































































































A B C D E F G H I
10
11
12 1 2,5 3 1,75 5,25 59,7417 -1,4232
13 2,5 4 5 3,25 16,25 43,882 -1,4232 -0,8482
14 4 5,5 10 4,75 47,5 21,3891 -0,8482 -0,2731
15 5,5 7 7 6,25 43,75 0,00984 -0,2731 0,30188
16 7 8,5 7 7,75 54,25 16,5473 0,30188 0,8769
17 8,5 10 3 9,25 27,75 27,6792 0,8769 1,45192
18 10 11,5 5 10,75 53,75 102,945 1,45192
19 сумма 40 248,5 272,194
20 = 6,2125 6,80484
21 2,60861

3. 1) Выделим мышкой пустой столбец D
12:
D
18.
Щелкнем мышкой над кнопкой функцию ЧАСТОТА
. Появится окно «Аргументы и функции»
. Вводим в строку массив

данных блок В2:К5.
Затем переводим курсор в строку массив интервалов. Т.е. выделяем столбец В12:В18
инажимаем последовательно на клавиатуре три кнопки Ctrl
+
Shift
+
Enter
.


2) Столбец Е12:Е18
заполним средними значениями каждого интервала. В столбцеF
12:
F
18
вычислим средние значения для всего массива данных . Для этого в ячейкуF
12
вводим формулу =
D
12*
E
12
и протягиваем мышкой значение этой ячейки до конца таблицы. В ячейке F
19
вычисляем сумму, а в ячейке F
20
–среднее значение по формуле =
F
19/
D
19.
=
6,2125


3) Вычисляем среднее квадратическое отклонение по формуле


.


Вводим с клавиатуры в ячейку G
12
формулу =(
E
12-59,875)^2*
D
12
и протягиваем ячейку до ячейки G
18.
Далее вычисляем в G
19
сумму, в ячейке G
20
– среднее значение, разделив сумму на 40 и в ячейке G
21
извлекаем корень квадратный по формуле =корень(
G
20).
2,60861.


4. Вычислим безразмерные аргументы для левых концов интервала и для правых концов интервала по формуле .


В ячейку H
12
вводим формулу =(В12-6,2125)/ 2,60861
и протягиваем ее до конца столбца, т.е. заполняем нижние значения соответствующими вычислениями. Аналогично вычисляем величины формулой: =(
C
12-6,2125)/ 2,60861.


Далее вычисляем значения функций Лапласа F
(
и F
(
потаблице и результаты помещаем в новую расчетную таблицу 1.3 в ячейки В24:В30
и С24:С30.


Таблица 1.3








































































A B C D E F
22
23 F( F(
24 -0,5 -0,4222 1,75 3,112 0,00403
25 -0,4222 -0,2968 3,25 5,016 5,1E-05
26 -0,2968 -0,1064 4,75 7,616 0,74625
27 -0,1064 0,1179 6,25 8,972 0,43344
28 0,1179 0,315 7,75 7,884 0,09912
29 0,315 0,4265 9,25 4,46 0,47794
30 0,4265 0,5 10,75 2,94 1,4434
31 сумма 40 3,20423

Вычисляем теоретические частоты по формуле F(F(. Вводим в ячейку E
24
формулу =(С24-В24)*60
и протягиваем формулу до конца столбца.


Вычисляем критерий Пирсона Хи-квадрат. В ячейку F
24
вводим формулу: =(
D
12-
E
24)^2/
E
24.


В итоге, как видно из таблицы 1.3 получено3,20423.


Сравним найденное значение с табличным по уровню значимости α=0,05 и степени свободы s=k-2=7-2=5. =11,1


Т.о., наблюдаемый критерий меньше табличного, следовательно, исходные данные соответствуют нормальному закону распределения.


Критерий согласия Колмогорова - Смирнова


Вычислим критерий D по формуле , где – экспериментальные и теоретические накопленные частоты соответственно. Накопленные частоты получаются путем последовательного сложения частот по всем интервалам, начиная с первого. Для удобства вычислений составим расчетную таблицу 2.1.


Таблица 2.1



































































A B C D E F G H I
32
33 3 5 10 7 7 3 5
34 3 8 18 25 32 35 40
35 3,112 5,016 7,616 8,972 7,884 4,46 2,94
36 3,112 8,128 15,744 24,716 32,6 37,06 40
37 0,112 0,128 2,256 0,284 0,6 2,06
38 Dmax = 2,256

Максимальное значение абсолютной разности накопленных частот равно 2,256. По формуле делим его на n=40 и получим D=0,0564. Найдем табличное значение критерия с уровнем значимости α=0,05 и степенью свободы n=40. .


Следовательно, исходные данные соответствуют нормальному распределению, т.к. .


Т.о., второй метод подтверждает наличие нормального распределения выборки.


Построение графика распределения частот


Для построения графика распределения частот используем данные таблицы 1.3. В качестве абсциссы берем координаты массив D
24:
D
30
. В качестве ординат – блок E
24:
E
30.


1. Выполним команду ВСТАВКА
из верхнего меню. Выберем пиктограмму Точечная
и в появившемся окне вид плавной кривой с точками.


2. В верхней ленте выбрать команду Выбрать данные.
Появится окно Выбор исходных данных.
После чего выделяем столбец D
24:
D
30
нажимаем клавишу Ctrl
на клавиатуре и, опуская ее, выделяем столбец E
24:
E
30.
Щелкнем по команде ОК
. Появится изображение графика.


Сохранить в соц. сетях:
Обсуждение:
comments powered by Disqus

Название реферата: Методы оценки параметров распределения

Слов:1314
Символов:14873
Размер:29.05 Кб.