Другие законы распределения непрерывных случайных величин

Кроме нормального закона есть и другие случайные величины, часто встречающиеся в приложениях. Приведем некоторые из них.

Для равномерного закона плотность вероятности и функция распределения задаются формулами

другие законы распределения непрерывных случайных величин - student2.ru , другие законы распределения непрерывных случайных величин - student2.ru ,

а числовые характеристики М(Х)= другие законы распределения непрерывных случайных величин - student2.ru , D(X)= другие законы распределения непрерывных случайных величин - student2.ru .

Для показательного закона плотность вероятности и функция распределения задаются формулами

другие законы распределения непрерывных случайных величин - student2.ru , другие законы распределения непрерывных случайных величин - student2.ru ,

а числовые характеристики М(Х)= 1/a, D(X)= 1/a2.

Эти формулы можно использовать при решении задач.

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К ВЫПОЛНЕНИЮ ЗАДАНИЯ № 5

Математическая статиcтика изучает массовые явления и процессы, ставя целью получение выводов по данным наблюдений за ними. В результате появляются утверждения об общих характеристиках таких явлений в предположении постоянства начальных условий явления. Теоретической основой математической статистики является теория вероятностей.

Поскольку число наблюдений конечно, их результаты можно записать в таблицу аналогично дискретной случайной величине, только в нижней строке не вероятности, а частоты тех или иных значений, а чаще – диапазонов. При этом при анализе такой таблицы нередко возникает предположение, что данная величина распределена по одному из известных непрерывных законов (см. комментарии к задаче № 4), чаще всего – нормальному (гауссовскому).

Типовой пример

Получены статистические данные (N=500) зависимости результатов измерения роста студентов (Х) от окружности груди (Y). Измерения проводились с точностью до 1 см.

Таблица 1

Статистические данные типового примера

N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
X
Y

…………..

N 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500
X
Y

Требуется:

1 часть.

1) произвести выборку из 200 значений;

2) построить эмпирическую функцию распределения, полигон, гистограмму для случайной величины Х;

3) построить точечные и интервальные оценки для мат. ожидания и дисперсии генеральной совокупности Х;

4) сделать статистическую проверку гипотезы о законе распределения случайной величины Х;

часть 2.

1) нанести на координатную плоскость данные выборки (x;y) и по виду корреляционного облака подобрать вид функции регрессии;

2) составить корреляционную таблицу по сгруппированным данным;

3) вычислить коэффициент корреляции;

4) получить уравнение регрессии;

Решение.

1) Произведём из генеральной совокупности N=500 выборку n=200 значений. Для этого воспользуемся таблицей случайных чисел (Приложение А). Выберите столбец, номер которого соответствует месяцу Вашего рождения. В этом столбце отсчитайте порядковый номер даты дня рождения. В полученном случайном числе определите номера ещё трёх столбцов. Для данного примера выбрана дата 31 декабря. В 12 столбце определили 31 номер случайного числа. Это число 0436. Значит выбранными будут столбцы №12;4;13;16. (№12 – месяц Вашего рождения, №4 – первая или вторая цифра в случайном числе, которая не использовалась, №13 – третья цифра в случайном числе +10, №16 – четвёртая цифра в случайном числе +10). Если цифры повторяются, то нужно взять со3седние номера. Например, случайное число во втором столбце - 4422. Нужно выбрать номера 2,4,12,13.

Для осуществления выборки берутся последние три цифры в случайном числе, которые определяют порядковый номер выборочного значения. Если в выборке встретился номер, которого нет в генеральной совокупности, то необходимо вычислить разность между этим числом и 500. Если полученный номер уже выбрали, то необходимо выбрать следующий за ним номер.

Для представленного примера получилась выборка:

Таблица 2

Выборочные данные X и Y

N 106 493 66 201 274 158 223 336 362 162 96 20
X
Y
N 288 251 257 152 279 478 86 439 368 203 271 395
X
Y
N 396 94 305 341 12 128 492 407 172 87 441 29
X
Y
N 140 59 70 453 487 447 105 232 95 456 80 225
X
Y
N 147 101 373 51 343 355 195 463 260 183 326 282
X
Y
N 139 483 399 467 266 372 356 290 241 273 450 329
X
Y

Продолжение таблицы 2

N 469 423 242 475 168 365 107 428 367 457 224 199
X
Y
N 404 363 192 109 429 60 13 291 400 337 100 187
X
Y
N 88 292 283 52 45 358 252 62 130 286 361 184
X
Y
N 79 371 378 419 307 56 374 169 43 298 239 145
X
Y
N 325 65 153 375 9 340 142 193 261 116 26 253
X
Y
N 61 202 440 21 200 221 332 275 287 108 468 103
X
Y
N 240 110 424 414 296 284 83 435 81 54 397 134
X
Y
N 303 430 34 144 277 451 179 472 342 293 327 448
X
Y
N 154 438 297 219 196 204 230 258 262 213 89 357
X
Y
N
X
Y
N 98 126 265 443 82 110 432 479
X
Y

Составим ранжированный (по увеличению) ряд для случайной величины Х.

Таблица 3

Ранжированный ряд случайной величины Х

X
Y
X
Y
X
Y
X
Y
X
Y
X
Y
X
Y
X
Y
X
Y
X
Y
X
Y
X
Y
X
Y
X
Y

Окончание таблицы 3

X
Y
X
Y
X
Y

Cоставим новую таблицу, в которой отразим частоты появления случайных величин другие законы распределения непрерывных случайных величин - student2.ru и относительные частоты другие законы распределения непрерывных случайных величин - student2.ru .

Таблица 4

Наши рекомендации