Научная Петербургская Академия

Контрольная: Обработка результатов эксперимента

Контрольная: Обработка результатов эксперимента

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ КАФЕДРА МАТЕМАТИКИ

СЕМЕСТРОВАЯ РАБОТА ПО СТАТИСТИКЕ

«Обработка результатов эксперимента» Вариант №999 ВЫПОНИЛ: студент группы АТ–312 Литвинов Александр Владимирович ПРОВЕРИЛ: Африкян Арсен Джуванович ВОЛГОГРАД 2003 Исследования прочности 250 образцов бетона на сжатие образуют совокупность независимых и равноточных измерений случайной величины Х (МПа): 21,8 24,7 25,3 19,8 22,1 22,2 25,9 24,0 24,9 24,1 22,0 22,9 24,7 24,1 21,5 21,6 21,7 21,8 24,5 24,6 24,2 19,3 24,6 24,9 24,1 22,8 25,4 22,0 24,5 23,1 24,6 24,7 19,1 24,8 24,1 24,0 22,7 22,8 22,1 22,2 24,3 24,4 19,2 25,7 22,8 22,1 25,1 25,5 25,6 22,3 25,7 23,1 23,0 23,5 23,3 23,4 23,9 25,7 25,3 25,8 25,0 20,1 24,1 20,0 23,7 23,8 20,9 20,1 18,0 20,7 20,1 20,5 23,7 23,3 24,7 23,8 20,6 22,6 22,7 19,5 22,2 20,7 23,7 24,2 20,3 20,8 20,0 25,2 25,6 19,6 20,3 20,9 20,6 26,8 21,0 21,9 22,7 22,3 21,1 21,7 21,1 26,2 26,6 21,3 21,0 26,7 26,3 21,5 24,7 21,6 23,9 23,1 21,7 24,3 24,7 24,0 21,8 20,8 20,2 21,1 21,2 21,6 26,8 26,1 21,7 21,3 21,4 22,8 22,0 21,9 21,6 27,2 28,0 21,7 21,0 22,6 22,7 21,2 21,6 21,7 22,1 22,5 22,6 22,7 22,8 21,3 21,8 21,6 22,1 22,5 22,6 22,6 22,3 22,0 22,9 22,1 22,7 23,6 22,3 22,4 22,9 24,8 24,0 24,3 24,4 24,9 22,6 22,1 22,7 21,9 21,1 22,4 22,9 19,9 22,6 21,7 21,1 21,1 22,1 22,5 22,3 22,8 19,6 22,0 23,2 23,6 23,7 23,3 23,8 22,3 23,7 23,1 24,7 25,6 25,0 23,1 23,6 23,7 21,0 21,3 21,4 21,9 23,8 23,1 23,0 23,3 23,4 22,4 24,6 22,9 23,3 23,8 23,0 23,3 22,6 23,9 23,1 23,9 23,6 23,1 23,9 23,1 23,7 23,1 23,5 23,6 23,7 23,8 23,1 24,6 24,7 24,3 24,8 23,2 22,6 22,7 23,2 23,6 20,4 23,7 23,4 19,3 23,9 23,6 23,1 23,5 20,7 20,6 23,6 23,6 Требуется: 1. вычислить точечные оценки для математического ожидания, среднеквадратического отклонения, коэффициентов асимметрии и эксцесса; 2. составить интервальный статистический ряд распределения относительных частот и построить гистограмму и полигон относительных частот; 3. найти эмпирическую функцию распределения и построить ее график и график кумуляты; 4. исходя из общих представлений о механизме образования СВ Х, а также по виду гистограммы и полигона относительных частот и вычисленным числовым характеристикам, выдвинуть гипотезу о виде распределения СВ Х; записать плотность распределения вероятностей и функцию распределения для выдвинутого гипотетического закона, заменяя параметры закона вычисленными для них оценками; 5. по критерию согласия χ2 Пирсона проверить соответствие выборочного распределения гипотетическому закону для уровня значимости q = 0,05; 6. вычислить интервальные оценки для математического ожидания и среднеквадратического отклонения, соответствующие доверительным вероятностям γ = 0,95 и γ = 0,99. Решение: Изучение непрерывных случайных величин начинается с группировки статистического материала, т. е. разбиения интервала наблюдаемых значений СВ Х на k частичных интервалов равной длины и подсчета частот попадания наблюдаемых значений СВ Х в частичные интервалы. Количество выбираем равным 10 (k = 10). Разобьем весь диапазон значений на 10 интервалов (разрядов). Длину частичного интервала определим по формуле: Контрольная: Обработка результатов эксперимента ; Шкала интервалов и группировка исходных статистических данных сведены в таблицу. В результате получили статистический ряд распределения частот (Контрольная: Обработка результатов эксперимента ):
Интервалы наблюдаемых значений СВ Х, МПа[18;19)[19;20)[20;21)[21;22)[22;23)[23;24)[24;25)[25;26)[26;27)[27;28]

Частота mi

1920415660381672
Для получения статистического ряда частостей разделим частоты mi на объем выборки n. В результате получим интервальный статистический ряд распределений частостей Контрольная: Обработка результатов эксперимента :
Интервалы наблюдаемых значений СВ Х, МПа[18;19)[19;20)[20;21)[21;22)[22;23)[23;24)[24;25)[25;26)[26;27)[27;28]

Частости mi/n

0,0040,0360,0800,1640,2240,2400,1520,0640,0280,008

F* (x) (накопленные частости)

0,0040,0400,1200,2840,5080,7480,9000,9640,9921,000
Для построения гистограммы частостей на оси Ox откладываются частичные интервалы, на каждом из них строится прямоугольник, площадь которого равна частости данного частичного интервала. Если частости отнести к серединам частичных интервалов, то полученная замкнутая линия образует полигон частостей. На рисунке 1 изображена гистограмма и полигон частостей. Значения эмпирической функции распределения выписаны в последней строке статистического ряда распределения частостей. Запишем значения эмпирической функции распределения в аналитическом виде: Контрольная: Обработка результатов эксперимента 0, если   x ≤ 18; 0,004, если 18 < x ≤ 19; 0,04, если 19 < x ≤ 20; 0,12, если 20 < x ≤ 21; 0,284, если 21 < x ≤ 22; F*(x) = 0,508, если 22 < x ≤ 23; 0,748, если 23 < x ≤ 24; 0,9, если 24 < x ≤ 25; 0,964, если 25 < x ≤ 26; 0,992, если 26 < x ≤ 27; 1, если 27 < x ≤ 28; 1, если x ≥ 28; График эмпирической функции изображен на рисунке 2. Контрольная: Обработка результатов эксперимента Контрольная: Обработка результатов эксперимента В тех случаях, когда наблюдаемые значения случайной величины задаются многозначными числами и объем выборки достаточно велик (n > 25), вначале целесообразно найти среднюю арифметическую по формуле Контрольная: Обработка результатов эксперимента а за тем перейти к вычислению центральных моментов порядка k (k = 2, 3, 4):

Интервалы

наблюдаемых значений СВ Х, МПа

Середины интервалов xi

Частоты mi

Контрольная: Обработка результатов эксперимента

Контрольная: Обработка результатов эксперимента

Контрольная: Обработка результатов эксперимента

Контрольная: Обработка результатов эксперимента

[18;19)18,51-4,4419,71-87,53388,63
[19;20)19,59-30,96106,50-366,371260,31
[20;21)20,520-48,80119,07-290,54708,91
[21;22)21,541-59,0485,02-122,43176,29
[22;23)22,556-24,6410,84-4,772,10
[23;24)23,56033,6018,8210,545,90
[24;25)24,53859,2892,48144,26225,05
[25;26)25,51640,96104,86268,44687,19
[26;27)26,5724,9288,72315,831124,34
[27;28]27,529,1241,59189,64864,75
Итого2500687,6157,075443,47
Следовательно, Контрольная: Обработка результатов эксперимента Для предварительного выбора закона распределения вычислим вначале средние квадратические ошибки определения асимметрии Контрольная: Обработка результатов эксперимента и эксцесса Контрольная: Обработка результатов эксперимента Критерием «нормальности» распределения прочности бетона на сжатие является равенство нулю асимметрии и эксцесса. Из приведенных расчетов видно, что выборочные коэффициенты асимметрии Контрольная: Обработка результатов эксперимента и эксцесса Э отличаются от нуля не более чем на удвоенные средние квадратические ошибки их определения, что соответствует нормальному распределению. Вид полигона и гистограммы частостей также напоминает нормальную кривую (кривую Гаусса). Можно предположить, прочность бетона на сжатие (СВ Х) изменяется под влиянием большого числа факторов, примерно равнозначных по силе. Поэтому, исходя из «технологии» образования СВ Х, т. е. механизма образования отклонений прочности от некоторого номинального значения, можно предположить, что распределение прочности бетона на сжатие является нормальным. Плотность вероятности нормального распределения имеет вид Контрольная: Обработка результатов эксперимента Найдём точечные оценки параметров a и σ нормального распределения методом моментов: Контрольная: Обработка результатов эксперимента Следовательно, плотность вероятности предполагаемого нормального распределения имеет вид Контрольная: Обработка результатов эксперимента Функция распределения предполагаемого нормального распределения имеет вид Контрольная: Обработка результатов эксперимента Используя нормированную функцию Лапласа Контрольная: Обработка результатов эксперимента , функцию нормального распределения можно записать в виде Контрольная: Обработка результатов эксперимента Проведем проверку гипотезы о нормальном распределении СВ Х (прочности бетона на сжатие) с помощью критерия согласия Контрольная: Обработка результатов эксперимента для этого интервалы наблюдаемых значений нормируют, т.е. выражают их в единицах среднего квадратического отклонения s: Контрольная: Обработка результатов эксперимента , причем наименьшее значение Контрольная: Обработка результатов эксперимента полагают равным Контрольная: Обработка результатов эксперимента , наибольшее Контрольная: Обработка результатов эксперимента . Далее вычисляют вероятности попадания СВ Х, имеющей нормальное распределение, с параметрами а = 22,94, σ = 1,65 в частичные интервалы (хi -1; хi) по формуле Контрольная: Обработка результатов эксперимента , где Контрольная: Обработка результатов эксперимента . Например, вероятность того, что СВ Х (прочность бетона на сжатие) попадает в первый частичный интервал (Контрольная: Обработка результатов эксперимента ;19) , равна Контрольная: Обработка результатов эксперимента Аналогично Контрольная: Обработка результатов эксперимента и т. д. После этого вычисляют теоретические (модельные) частоты нормального распределения Контрольная: Обработка результатов эксперимента и наблюдаемое значение критерия Контрольная: Обработка результатов эксперимента Контрольная: Обработка результатов эксперимента Затем по таблицам квантилей распределения Контрольная: Обработка результатов эксперимента по уровню значимости q = 0,05 и числу степеней свободы ‚ Контрольная: Обработка результатов эксперимента (k — число интервалов; r — число параметров предполагаемого распределения СВ Х) находят критическое значение Контрольная: Обработка результатов эксперимента . Если Контрольная: Обработка результатов эксперимента , то считают, что нет оснований для отклонения гипотезы о нормальном распределении прочности бетона на сжатие. В противном случае, т. е. если Контрольная: Обработка результатов эксперимента , считается, что гипотеза нормального распределения прочности бетона на сжатие не согласуется с экспериментальными данными. Вычисления, необходимые для определения наблюдаемого значения выборочной статистики Контрольная: Обработка результатов эксперимента приведем в таблице:
Интервалы наблюдаемых значений СВ Х, МПа

Частоты mi

Нормированные интервалы [ui, ui-1]

pi

npi

Контрольная: Обработка результатов эксперимента

Контрольная: Обработка результатов эксперимента

[18;19)1(-∞;-2,39)0,0082,0010,05
[19;20)9[-2,39;-1,78)0,0297,253,060,42
[20;21)20[-1,78;-1,18)0,08120,250,060,00
[21;22)41[-1,18;-0,57)0,16842,0010,02
[22;23)56[-0,57;0,04)0,23157,753,060,05
[23;24)60[0,04;0,64)0,22355,7518,060,32
[24;25)38[0,64;1,25)0,15438,500,250,01
[25;26)16[1,25;1,85)0,07418,506,250,34
[26;27)7[1,85;2,46)0,0256,250,560,09
[27;28]2[2,46;+∞)0,0071,750,060,03

Контрольная: Обработка результатов эксперимента

2501.000250,0

Контрольная: Обработка результатов эксперимента

Замечание. Наименьшее значение стандартизованной переменной Контрольная: Обработка результатов эксперимента заменено Контрольная: Обработка результатов эксперимента , наибольшее значение Контрольная: Обработка результатов эксперимента заменено Контрольная: Обработка результатов эксперимента . Эта замена произведена для того, чтобы сумма теоретических (модельных) частот npi была равна объему выборки. В результате вычислений получили Контрольная: Обработка результатов эксперимента . Найдем по таблице квантилей Контрольная: Обработка результатов эксперимента распределения по уровню значимости α = 0,05 и числу степеней Контрольная: Обработка результатов эксперимента критическое значение Контрольная: Обработка результатов эксперимента . Так как Контрольная: Обработка результатов эксперимента , то нет оснований для отклонения гипотезы о нормальном распределении прочности бетона на сжатие. Построим нормальную кривую. Для этого из середин частичных интервалов восстании перпендикуляры высотой pi/h (pi — вероятность попадания СВ Х в частичный интервал; h — длина интервала). На рисунке 3 концы этих перпендикуляров отмечены кружками. Полученные точки соединены плавной кривой. Сравнение гистограммы и нормальной кривой наглядно показывает, что нормальная кривая хорошо сглаживает гистограмму относительных частот. Контрольная: Обработка результатов эксперимента Найдем интервальные оценки параметров нормального распределения. Для вычисления доверительного интервала накрывающего математическое ожидание прочности бетона на сжатие (СВ Х), найдем по таблицам квантилей распределения Стьюдента по заданной доверительной вероятности Контрольная: Обработка результатов эксперимента и числу степеней свободы‚ Контрольная: Обработка результатов эксперимента квантильКонтрольная: Обработка результатов эксперимента . Вычислим предельную погрешность интервального оценивания Контрольная: Обработка результатов эксперимента Искомый доверительный интервал для математического ожидания Контрольная: Обработка результатов эксперимента Смысл полученного результата: если будет произведено достаточно большое число выборок по 250 исследований прочности образцов бетона на сжатие, то в 95% из них доверительный интервал накроет математическое ожидание прочности бетона и только в 5% случаев математическое ожидание может выйти за границы доверительного интервала. Для нахождения доверительного интервала, накрывающего неизвестное среднее квадратическое отклонение σ с заданной вероятностью Контрольная: Обработка результатов эксперимента , найдем по доверительной вероятности Контрольная: Обработка результатов эксперимента и числу степеней свободы Контрольная: Обработка результатов эксперимента ‚ два числа; Контрольная: Обработка результатов эксперимента . Искомый доверительный интервал Контрольная: Обработка результатов эксперимента Полученный результат означает, что если будет произведено достаточно большое число выборок по 250 исследований прочности образцов бетона на сжатие, то в 95% из них доверительный интервал накроет среднее квадратическое отклонение σ и только в 5% среднее квадратическое отклонение σ можёт выйти за границы доверительного интервала.


(C) 2009