ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 04.02.2024
Просмотров: 6
Скачиваний: 0
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА
Вариант 37
Задание.
1. Из приложения взять выборку объема n=200. Выборку произвести серийным способом с номера, указанного преподавателем.
2. По выборке найти статистические оценки математического ожидания и среднего квадратического отклонения.
3. Проверить гипотезу о нормальном распределении генеральной совокупности по критерию Пирсона при уровне значимости = 0,05.
4. Построить гистограмму опытных данных.
Таблица 1
Долговечность деталей, час.
926 | 888 | 568 | 933 | 794 | 741 | 972 | 824 | 832 | 1008 |
790 | 723 | 915 | 840 | 928 | 640 | 710 | 1093 | 629 | 690 |
848 | 812 | 546 | 706 | 836 | 775 | 1034 | 974 | 860 | 1075 |
1103 | 821 | 1040 | 1074 | 955 | 648 | 578 | 554 | 857 | 541 |
732 | 577 | 707 | 998 | 846 | 710 | 943 | 904 | 718 | 790 |
777 | 705 | 660 | 1153 | 1084 | 1172 | 883 | 870 | 811 | 1098 |
775 | 413 | 775 | 525 | 688 | 967 | 875 | 503 | 843 | 728 |
1054 | 970 | 799 | 781 | 1120 | 600 | 797 | 1240 | 510 | 908 |
717 | 973 | 866 | 938 | 786 | 921 | 610 | 690 | 785 | 986 |
502 | 405 | 1030 | 651 | 380 | 789 | 1058 | 1201 | 1024 | 803 |
627 | 329 | 405 | 756 | 947 | 961 | 830 | 840 | 1080 | 615 |
690 | 855 | 790 | 1011 | 985 | 596 | 723 | 1169 | 708 | 823 |
963 | 743 | 766 | 953 | 551 | 678 | 525 | 563 | 570 | 543 |
873 | 685 | 831 | 856 | 752 | 753 | 1003 | 1210 | 872 | 709 |
430 | 496 | 520 | 768 | 794 | 698 | 946 | 583 | 794 | 780 |
1180 | 609 | 671 | 1045 | 919 | 742 | 806 | 930 | 900 | 625 |
864 | 785 | 525 | 1023 | 520 | 765 | 589 | 903 | 403 | 764 |
796 | 1164 | 715 | 818 | 800 | 661 | 618 | 880 | 739 | 810 |
931 | 696 | 775 | 802 | 926 | 726 | 256 | 727 | 620 | 775 |
840 | 347 | 725 | 1132 | 809 | 930 | 1302 | 1142 | 1062 | 932 |
Решение:
Случайную величину (долговечность детали) обозначим Х. Найдем из таблицы 1 .
Весь интервал, в которые попали статистические данные, разбиваем на ряд частичных интервалов.
Нам удобно взять h=122
Левая границы первого интервала:
Подсчет числа опытных данных ni, попавших в i-тый частичный интервал, приведен в табл.2.
Таблица 2
Число опытных данных, попавших в частичные интервалы
№ п/п | Интервалы | Подсчет опытных данных | n | – середины интервалов |
1 | 195 – 317 | | 1 | 256 |
2 | 317 – 439 | | 8 | 378 |
3 | 439 – 561 | | 14 | 500 |
4 | 561 – 683 | | 24 | 622 |
5 | 683 – 805 | | 59 | 744 |
6 | 805 – 927 | | 41 | 866 |
7 | 927 – 1049 | | 31 | 988 |
8 | 1049 – 1171 | | 16 | 1110 |
9 | 1171 – 1293 | | 5 | 1232 |
10 | 1293 – 1415 | | 1 | 1354 |
∑ | - | - | 200 | - |
-
По выборке определим оценки параметров нормального распределения.
Выборочное среднее:
Исправленная дисперсия:
Исправленное среднее квадратическое отклонение:
-
Найдем теоретическое число , попавшее в i – тый интервал согласно нормальному закону распределения.
Пронормируем X, т.е перейдем к случайной величине:
и вычислить концы интервала:
Причем наименьшее значение z, т. е. z1 полагают равным -∞, а наибольшее, т. е. zk+1, полагают равным ∞.
Теоретические частоты вычислим по формуле:
– объем выборки (сумм всех частот)
– вероятности попадания X в интервалы .
– функция Лапласа
Расчет приведен в таблице 3.
Таблица 3
Теоретическое число
№ п/п | Границы интервала | Границы интервала | | | | | ||||||
| | | | |||||||||
1 | 195 | 317 | - ∞ | -2,43 | -0,5 | -0,4925 | 0,0075 | 1,5 | ||||
2 | 317 | 439 | -2,43 | -1,82 | -0,4925 | -0,4657 | 0,0268 | 5,4 | ||||
3 | 439 | 561 | -1,82 | -1,21 | -0,4657 | -0,3868 | 0,0789 | 15,8 | ||||
4 | 561 | 683 | -1,21 | -0,60 | -0,3868 | -0,2253 | 0,1615 | 32,3 | ||||
5 | 683 | 805 | -0,60 | 0,01 | -0,2253 | 0,0049 | 0,2302 | 46,0 | ||||
6 | 805 | 927 | 0,01 | 0,62 | 0,0049 | 0,2334 | 0,2285 | 45,7 | ||||
7 | 927 | 1049 | 0,62 | 1,23 | 0,2334 | 0,3914 | 0,1580 | 31,6 | ||||
8 | 1049 | 1171 | 1,23 | 1,84 | 0,3914 | 0,4675 | 0,0761 | 15,2 | ||||
9 | 1171 | 1293 | 1,84 | 2,46 | 0,4675 | 0,4930 | 0,0255 | 5,1 | ||||
10 | 1293 | 1415 | 2,46 | +∞ | 0,4930 | 0,5 | 0,0070 | 1,4 | ||||
∑ | - | - | - | - | - | - | 1 | 200 |
Проверим согласие нормального закона по критерию Пирсона при уровне значимости α=0,05. Расчет сведен в таблице 4. Значения взяты из таблицы 2, а - из таблицы 3.
Интервалы, содержащие малочисленные эмпирические частоты (ni<5), сложим.
Таблица 4
Нахождение
№ п/п | | | | | |
1 | 1 | 1,5 | 2,1 | 4,5 | 0,7 |
2 | 8 | 5,4 | |||
3 | 14 | 15,8 | -1,8 | 3,2 | 0,20 |
4 | 24 | 32,3 | -8,3 | 68,8 | 2,13 |
5 | 59 | 46,0 | 13,0 | 168,1 | 3,65 |
6 | 41 | 45,7 | -4,7 | 22,1 | 0,48 |
7 | 31 | 31,6 | -0,6 | 0,4 | 0,01 |
8 | 16 | 15,2 | 0,8 | 0,6 | 0,04 |
9 | 5 | 5,1 | -0,5 | 0,3 | 0,00 |
10 | 1 | 1,4 | |||
∑ | 200 | 200 | - | - | 7,22 |
По таблице критических значений
при уровне значимости и числе степеней свободы k = l – 3= 8– 3 =5 (l– число интервалов)найдем:
Так как , то нулевую гипотезу о нормальном распределении принимаем на данном уровне значимости, т. е. нормальный закон распределения согласуется с опытными данными.
-
Построим гистограмму опытных данных.
Рисунок 1. Гистограмма распределения деталей по долговечности