Методики расчета основных статистических характеристик
На практике для оценки математического ожидания используют среднее статистическое (арифметическое) значение случайной величины X, полученное путем деления суммы результатов наблюдений на общее число наблюдений:
Среднее статистическое значение исправного состояния определяется по формуле:
(2.1)
где n – число наблюдений (элементов выборки); xi – результат i-го наблюдения.
Среднее арифметическое значение характеризует центр группировки значений случайной величины X и при увеличении числа наблюдений приближается к ее математическому ожиданию, т. е. при N→∞, X=M(x) .
Степень рассеяния значений случайной величины относительно математического ожидания характеризуется вторым параметром распределения, называемым дисперсией:
Статистическая дисперсия [6,7] определяется по формуле:
но на практике, для облегчения расчетов, используют следующее соотношение:
(2.2)
Тогда среднее квадратическое отклонением:
(2.3)
Третьим параметром распределения случайной величины является коэффициент вариации Н, представляющий собой отношение среднего квадратического отклонения к среднему арифметическому значению:
(2.4)
Коэффициент вариации так же, как и дисперсия, является мерой рассеяния случайной величины. Чем больше значение коэффициента вариации, тем больше рассеяние значений х. Перечисленные параметры характеризуют распределение значений случайных величин и используются для определения вида закона распределения.
Задача 1
Время исправного состояния рулевого управления автобуса «Autosan» представляет собой случайную величину. В результате наблюдения были получены 15 значений времени исправного состояния рулевого управления автобуса «Autosan» в тыс. км пробега [1,2]:
13, 27, 19, 23, 58, 32, 39, 51, 38, 47, 33, 55, 57, 59 и 44.
Необходимо найти характеристики случайной величины исправного состояния рулевого управления автомобилей:
– среднее статистическое значение времени исправного состояния (X);
– среднее квадратическое отклонение от статического значения (S);
–коэффициент вариации (Н)
Исходные данные принять по табл.1 исходя из соотношения
где а– поправочный коэффициент
Исходные данные
Таблица 1
Параметр | вариант | |||||||||||||||||||
а | 0,77 | 0,78 | 0,79 | 0,80 | 0,81 | 0,82 | 0,83 | 0,84 | 0,85 | 0,86 | 0,87 | 0,88 | 0,89 | 0,90 | 0,91 | 0,92 | 0,93 | 0,94 | 0,95 | 0,96 |
Пример решения
Найти оценку математического ожидания с помощью формулы (2.1):
Оценку дисперсии можно найти с помощью формулы (2.2), но на практике, для облегчения расчетов можно использовать [6,7] следующее соотношение:
Таким образом, оценку дисперсии проще найти по формуле:
Среднее квадратическое отклонение определить как корень квадратный из дисперсии:
Коэффициент вариации определить по формуле (2.4):
Интервальные оценки.