Решение задач на тему: Процессе работы использованы методы предварительного анализа экспериментальных данных гистограмма,

Введение

статистика доверительный интервал регрессионный

Целью данной работы является изучение методов анализа экспериментальных данных на ряде конкретных примеров, в частности, построении гистограмм, расчете доверительных интервалов, использовании критерия согласия хи-квадрат Пирсона при проверке гипотез (этим задачам посвящена первая часть работы). Во второй части работы для выделения тренда использован классический регрессионный анализ (метод МНК).

Приобретённые в ходе выполнения работы навыки часто весьма востребованы в инженерной деятельности, а техническая и экономическая целесообразность подобных исследований очевидна.

Оглавление

- Введение

- Постановка задачи

- Интервальное оценивание параметров. Критерий согласия Пирсона

- Теоретические сведения

- Точечное оценивание неизвестных параметров

- Требования к оценкам

- Требования к статистикам

- Интервальное оценивание неизвестных параметров распределений

- Понятие доверительного интервала

- Критерий согласия хи-квадрат Пирсона

- Распределение Стьюдента

- Практическая работа

- 3 Выводы

- Классический регрессионный анализ МНК

- Теоретические сведения

- Практическая работа

- 3 Выводы

- Заключение

- Список использованных источников

Заключение

В работе выполнены расчеты, связанные с нахождение доверительных интервалов для математического ожидания, дисперсии и вероятности. Для заданной генеральной совокупности построены гистограмма и полигон, найдены оценки математического ожидания и дисперсии, а также доверительные интервалы для математического ожидания и дисперсии. С помощью критерия согласия Пирсона проверена гипотеза о том, что выборка извлечена из нормальной генеральной совокупности. В результате анализа, гипотеза не подтвердилась, т.к. получилось, что . Отсюда следует вывод, что гипотеза о нормальном законе распределения генеральной совокупности не состоятельна (не может быть принята).

Список литературы

1. Чернова Н. И. Математическая статистика: Учеб. пособие / Новосиб. гос. ун-т. Новосибирск, 2007. 148 с.

2. Мазманишвили А.С Математическая статистика: Учебн. пособие к практическим занятием /. - Харьков: НТУ "ХПИ", 2003, 217 с.

3. Симонов А.А. Выск Н.Д. Проверка статистических гипотез: Методические указания и варианты курсовых заданий. Москва, 2005, 46 с.

4. Галанов Ю. И. Математическая статистика. Учебное пособие. - Томск. Изд. - во ТПУ, 2010, 80 с.

. Ефимов А. Ф., Поспелов А.С. Сборник задач по математике для ВТУЗов часть 4, 2003, 432 с.

. Воронцов К. В. Лекции по алгоритмам восстановления регрессии., 2007 г., 37 с.

. Шашков В.Б. Прикладной регрессионный анализ (многофакторная регрессия)., Оренбург, 2003, 362 с.

8. <http://bars-minsk.narod.ru/stud/VМ/lecture4_2.htm>