Головна Головна -> Інше українською -> Інформатика, комп'ютери, програмування -> Апроксимація закону розподілу експериментальних даних.

Апроксимація закону розподілу експериментальних даних.

Назва:
Апроксимація закону розподілу експериментальних даних.
Тип:
Інше
Мова:
Українська
Розмiр:
2,50 KB
Завантажень:
235
Оцінка:
 
поточна оцінка 5.0


Скачати цю роботу безкоштовно
Пролистати роботу: 1  2 
Лабораторна робота №
Апроксимація закону розподілу експериментальних даних.
 


Мета: На основі експериментальних даних (вибірки спостережень (x1, x2, …, xn), обсяг п = 150 і є фіксований) необхідно підібрати закон розподілу (вигляд і параметри), який би в статистичному змісті відповідав наявним спостережен-ням. Для реалізації задачі використовувати засоби MS Excel і MathCad.
Завдання на лабораторну роботу.
1. Створіть у Excel за допомогою функції генерації випадкових чисел (СЛЧИС) масив даних в межах значень [45, 48.5] та їх кількістю n = 150. Поділіть сформований масив даних на розряди для отримання вибіркової таблиці цих значень (так як ви це робили раніше, виконуючи лабораторну роботу № . Як приклад, використайте файл Dodatok.xls). Ці дані використати для подальшого виконання роботи.
2. Оцініть якість апроксимації ЕД на основі ряду Грама – Шарльє (див. лекцію № , формула (5.1)). Вихідна таблиця повинна бути створена аналогічно до таблиці 2.4 (лекція №2). Перевірку узгодженості провести із використанням критерію хі-квадрат при рівні значущості a = 0,02. Як зразок, використайте приклад .1, лекція №5.
3.* Підберіть розподіл Пірсона для опису ЕД, які представлені раніше створеною вибірковою таблицею та оцініть якість апроксимації. Перевірку узгодженості провести із використанням критерію хі-квадрат при рівні значущості a ,02. Як зразок, використайте приклад .2, лекція №5.
4.** Потрібно підібрати розподіл Джонсона для опису ЕД, які представляють інтервали часу між надходженнями запитів до бази даних, (див. таблицю ). Перевірку узгодженості провести із використанням критерію Мізеса при рівні значущості a = 0,08. Як зразок, використайте приклад .3, лекція №5.
Таблиця . Інтервали часу між надходженнями запитів до бази даних
i | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12
xi, мс | 1,27 | 2,75 | 2,99 | 4,25 | 5,19 | 8,13 | 9,11 | 10,05 | 11,25 | 16,78 | 21,45 | 33,23
5. Оформити і здати звіт по лабораторній роботі.
1. Створюємо за допомогою функції генерації випадкових чисел масив даних в межах значень [45, 48.5] та їх кількістю n=150. Ділимо сформований масив даних на розряди для отримання вибіркової таблиці цих значень.


Визначаємо кількості розрядів для статистичного ряду та його довжини.
Групування спостережень по розрядах і побудова модифікаційного статистичного ряду.
2.Оцінюємо якість апроксимації експериментальних даних на основі ряду Грама-Шарльє. Перевірку узгодженості проводимо із використанням критерію х-квадрат при рівні значості б=0,02.


Отримання незміщених оцінок.


U14=3 x 105
Знаходження теоретичного значення імовірності попадання випадкової величини в інтервал
 
 
 
 
Знаходження теоретичної частоти попадання випадкової величини в і-й інтервал.
Сума зважених квадратів відхилення:
Число ступенів вільності k:=9-1-2 k=6
Критичне значення ч2(6,0,05)=12,592
3. Підбираємо розподіл Персона для опису експериментальних даних та оцінюємо якість апроксимації. Перевірку узгодженості проводимо із використанням критерію ч-квадрат прирівні значущості б=0,05.
Корені рівняння B0 + B1 x + B2 x2 = 0
 
дійсні числа різних знаків. Отже, розподіл відноситься до першого типу і зосереджений на обмеженому інтервалі.
Будуємо таблицю, яка ілюструє розрахунки.
Знаходження теоретичного значення імовірності попадання випадкової величини в інтервал
 
 
 
 
 
Знаходження теоретичної частоти попадання випадкової величини в і-й інтервал.



Знаходження зваженого квадрату відхилення.
 
Сума зважених квадратів відхилення:
У порівнянні із критичним значенням ч-квадрат, апроксимація за допомогою розподілу Пірсона дає цілком допустимий результат, хоча уступає апроксимації за допомогою ряду Грамма-Шарльє.
4. Підбираємо розподіл Джонсона для опису експериментальних даних, що представляють інтервали часу між надходженням запитів до бази даних.

Завантажити цю роботу безкоштовно
Пролистати роботу: 1  2 



Інше на тему: Апроксимація закону розподілу експериментальних даних.

BR.com.ua © 1999-2017 | Реклама на сайті | Умови використання | Зворотній зв'язок