Спасибо автору, сдал на отлично!
Информация о работе
Подробнее о работе
Характеристика и применение в задачах ОЭД нормального распределения
- 17 страниц
- 2014 год
- 51 просмотр
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Многие исследуемые на практике случайные величины очень хорошо моделируются с помощью нормальных случайных величин. Это, например, таблицы значений проб прочности бетона в теории железобетонных конструкций, ошибки результатов измерений теодолитом в геодезии, разброс скоростей и энергий молекул в газе (при изучении курса физики – кривая Гаусса), рост или вес случайно взятого человека. Другим примером служит какой-либо экономический показатель, величина которого описывается взаимодействием большого числа независимых друг от друга причин и факторов.
Именно поэтому задача проверки параметров распределения на соответствие их нормальному распределения является важной. Этим и объясняется актуальность работы.
Целью работы является описание алгоритма проверки распределения на нормальные параметры.
Объектом исследования назовем статистические характеристики, предметом исследования – алгоритм проверки.
Введение 3
Нормальное распределение 4
Алгоритм проверки гипотез 6
Этапы проверки статистических гипотез 6
Критерий Шапиро-Уилка 9
Критерий Эппса-Палли 10
Модифицированный критерий Шапиро-Уилкса 10
Критерий проверки на симметричность 11
Критерий проверки на эксцесс 12
Совместный критерий проверки на симметричность и нулевой коэффициент эксцесса 12
Модификация D’Agostino критерия проверки на эксцесс 13
Критерий Ω2 Андерсона - Дарлинга при простой гипотезе 13
Заключение 15
Список литературы 17
Заключение
Проверка на нормальность имеет особое значение. Не секрет, что ошибки измерений, связанные с приборами, построенными на конкретных физических принципах, далеко не всегда описываются нормальным законом [5]. Поэтому следует ожидать, что не всегда измерения контролируемого показателя будут подчиняться нормальному закону. И если так окажется, то применение классического аппарата, используемого при статистическом анализе результатов измерений или при статистическом управлении качеством, может оказаться некорректным.
Реальные данные в приложениях (характеристики показателя процесса), как правило, фиксируются с ограниченной точностью, определяемой либо заданием технических условий, либо единицей шкалы измерительного прибора, либо условиями фиксации наблюдения, то есть данные оказываются поразрядно группированными. Это может оказывать серьезное влияние на оценки вычисляемых моментов и значения статистик, а, следовательно, приводить к неверным выводам даже при формировании оценок по выборкам достаточно большого объема.
Список литературы
1. Большев Л.Н., Смирнов Н.В.. Таблицы математической статистики. М.:Наука, 1983.
2. Боровков А. А. Математическая статистика / А. А. Боровков. – М. : Наука, 1984. – 472 с.
3. Боровков А. А. Теория вероятностей / А. А. Боровков. – М. : Наука, 1976. – 354 с.
4. Воскобойников Ю. Е. Математическая статистика : учеб. пособие / Ю. Е. Воскобойников, Е. И. Тимошенко. – Новосибирск : Наука, 1996. – 99 с.
5. Гмурман В. Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике / В. Е. Гмурман. – М. : Высш. шк., 1979. – 400 с.
6. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика / В. Е. Гмурман. – М.: Высш. шк., 1997. – 479 с.
7. Ивченко Г.И., Медведев Ю.И.. Математическая статистика: Учеб.пособие для вузов.М.: Высш. школа, 1984
8. Тимошенко Е. И. Теория вероятностей : учеб. пособие / Е. И. Тимошенко, Ю. Е. Воскобойников. Новосибирск : НГАС, 1998. – 68 с.
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
