181775 (629192)
Текст из файла
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА
МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ (МИИТ)
Институт транспортной техники и организации производства
(ИТТОП)
Кафедра: «Локомотивы и локомотивное хозяйство»
Курсовой проект
на тему:
«Статистические методы обработки выборочных данных наблюдений или экспериментов»
Выполнил: студент Краснов М.А.
группы ТЛТ-451
Принял: Пузанков А.Д.
Москва 2009
СОДЕРЖАНИЕ
-
ПЕРВИЧНЫЙ АНАЛИЗ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ
-
ПОСТРОЕНИЕ ЭМПИРИЧЕСКОЙ ПЛОТНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СЛУЧАЙНОЙ АНАЛИЗИРУЕМОЙ ВЕЛИЧИНЫ И РАСЧЕТ ЕЕ ХАРАКТЕРИСТИК
-
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВИДА ЗАКОНА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНЫ И РАСЧЕТ ЕГО ПАРАМЕТРОВ ПРИ ПОМОЩИ МЕТОДА МОМЕНТОВ
-
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВИДА ТЕОРЕТИЧЕСКОГО ЗАКОНА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНЫ ГРАФИЧЕСКИМ МЕТОДОМ
-
Первичный анализ экспериментальных данных
Запишем полученные значения в вариационный ряд в возрастающем порядке:
Таблица 1.
16,4 | 21,6 | 35,46 | 38,76 | 39,84 | 40,65 | 44,25 | 46,73 | 47,62 | 50,25 |
50,25 | 51,02 | 51,8 | 55,22 | 55,25 | 55,55 | 61,73 | 63,3 | 64,93 | 67,56 |
68,5 | 68,5 | 71,94 | 73 | 73,53 | 73,53 | 74,07 | 77,52 | 78,12 | 78,74 |
78,74 | 80,64 | 85,47 | 86,2 | 87,72 | 90,1 | 92,6 | 94,34 | 95,24 | 96,15 |
99,01 | 99,01 | 106,4 | 108,6 | 116,28 | 133,3 | 135,13 | 137 | 144,93 | 149,25 |
153,84 | 161,3 | 166,7 | 172,4 | 172,4 | 175,44 | 178,6 | 178,6 | 185,18 | 192,3 |
208,33 | 212,76 | 227,27 | 232,56 | 238,1 | 243,9 | 256,41 | 277,8 | 277,8 | 285,7 |
285,71 | 285,71 | 322,6 | 322,6 | 344,83 | 370,4 | 370,4 | 370,4 | 384,6 | 420,6 |
526,3 | 555,55 | 588,23 | 943,4 |
xmax = 943,4; xmin = 16,4
Результат последних двух измерений вызывает сомнения. Поэтому выполняем проверку:
Величину выборочного среднего находим из соотношения:
(1)
Корень квадратный из дисперсии, взятый с положительным знаком, называется среднеквадратическим отклонением и рассчитывается по формуле:
(2)
Упрощённая проверка сомнительного результата на брак выполняется из условия:
Таким образом, по упрощенной проверке результат сомнительного измерения браком являются последнее одно значение, отбрасываем их и пересчитываем и
:
Проверяем по упрощённой проверки:
Таким образом, по упрощенной проверке результат сомнительного измерения браком являются последние два значения, отбрасываем их и пересчитываем и
:
Таким образом, по упрощенной проверке результат сомнительного измерения браком являются последнее одно значение, отбрасываем их и пересчитываем и
:
Таким образом, по упрощенной проверке результат сомнительного измерения не является браком.
Так же выполним подобную проверку с помощью критерия Ирвина:
Таким образом, по расчётам обеих проверок результат последнего сомнительного измерения не является браком.
Из этого следует, что нужно произвести повторный расчёт, но уже без данного измерения:
2. Построение эмпирической плотности распределения случайной анализируемой величины и расчёт её характеристик
Определяем размах имеющихся данных, т.е. разности между наибольшим и наименьшим выборочным значениями (R = Xmax – Xmin):
Выбор числа интервалов группировки k при числе наблюдений n<100 – ориентировочное значение интервалов можно рассчитать с использованием формулы Хайнхольда и Гаеде:
Тогда ширина интервала:
Результат подсчёта частот и характеристик эмпирического распределения
Таблица 2.
Границы интервала группировки | Ср.знач. интерв. | Распределение данных | fi | U | U*f | U^2*f |
16,4…61,31 | 38,86 | //////////////// | 16 | -1 | -16 | 16 |
61,31…106,22 | 83,77 | ////////////////////////// | 26 | 0 | 0 | 0 |
106,22…151,13 | 128,68 | //////// | 8 | 1 | 8 | 8 |
151,13…196,04 | 173,59 | ////////// | 10 | 2 | 20 | 40 |
196,04…240,96 | 218,50 | ///// | 5 | 3 | 15 | 45 |
240,96…285,87 | 263,41 | ///// | 5 | 4 | 20 | 80 |
285,87…330,78 | 308,32 | //// | 4 | 5 | 20 | 100 |
330,78…375,69 | 353,23 | //// | 4 | 6 | 24 | 144 |
375,69…420,60 | 398,14 | // | 2 | 7 | 14 | 98 |
ИТОГО | 80 |
| 105 | 531 |
Принимаем «ложный нуль» x0=83,77 и обозначаем нулем тот интервал, которому соответствует максимальная частота (f=26). Далее, для интервалов, следующих к наименьшему наблюдаемому значению вписываем -1, -2 … и 1, 2, … для интервалов, следующих к наибольшему значению наблюдаемой величины.
Выборочное среднее х и среднеквадратическое отклонение Sx рассчитываем, используя следующие выражения:
(3)
Для построения гистограммы, приведённой на рис.1, по оси абсцисс в выбранном масштабе отмечаем границы интервалов. Левая ось размечается масштабом частот, а на правую, в случае необходимости, можно нанести шкалу относительных частот. На чистом поле гистограммы указываются значения: числа данных; среднего арифметического; среднеквадратического отклонения.
Рис.1
Помимо гистограммы эмпирические данные измерений случайной величины могут быть представлены в виде кумулятивной кривой функции распределения вероятностей. Для этого данные, представленные в табл.1., должны быть дополнены частостями (см. табл.2.).
Частость находим из соотношения:
Таблица частот f и частостей ω.
Таблица 3.
Границы интервала группировки | Частота,fi | Частость, ω i | Накопленная частость, ω н |
16,4…61,31 | 16 | 0,20 | 0,20 |
61,31…106,22 | 26 | 0,33 | 0,53 |
106,22…151,13 | 8 | 0,10 | 0,63 |
151,13…196,04 | 10 | 0,13 | 0,75 |
196,04…240,96 | 5 | 0,06 | 0,81 |
240,96…285,87 | 5 | 0,06 | 0,88 |
285,87…330,78 | 4 | 0,05 | 0,93 |
330,78…375,69 | 4 | 0,05 | 0,98 |
375,69…420,60 | 2 | 0,03 | 1,00 |
ИТОГО | 80 | 1 |
Рис. 2
3. Определение вида закона распределения случайной величины и расчёт его параметров при помощи метода моментов
Экспоненциальный (нормальный) закон распределения
Параметр закона распределения:
Таблица 4
№ | xi 103 км | fi шт | λ*xi | e-λ*xi | φ(xi) 10-6 | fi’ шт |
| |
1 | 38,86 | 16 | 0,270 | 0,763 | 0,531 | 19,08 | 0,50 | |
2 | 83,77 | 26 | 0,583 | 0,558 | 0,388 | 13,96 | 10,39 | |
3 | 128,68 | 8 | 0,895 | 0,408 | 0,284 | 10,21 | 0,48 | |
4 | 173,59 | 10 | 1,208 | 0,299 | 0,208 | 7,47 | 0,86 | |
5 | 218,50 | 5 | 1,520 | 0,219 | 0,152 | 5,47 | 0,04 | |
6 | 263,41 | 5 | 1,833 | 0,160 | 0,111 | 4,00 | 0,25 | |
7 | 308,32 | 4 | 2,145 | 0,117 | 0,081 | 2,93 | 0,39 | |
8 | 353,23 | 4 | 2,458 | 0,086 | 0,060 | 2,14 | 1,62 | |
9 | 398,14 | 2 | 2,770 | 0,063 | 0,044 | 1,57 | 0,12 | |
ИТОГО: | 80 | 14,64 |
Рис. 4
Нормальный закон распределения двухпараметрический, число степеней свободы υ = 7 и = 14,067.
Так как χ2 > χ0,052, то гипотеза о принадлежности эмпирической выборки значений, экспоненциальному закону распределения отвергается
Распределение Вейбулла - Гнеденко
Величина выборочного коэффициента вариации:
По данным приложения таблица П1,2:
Таблица 5
№ | Xi 103 км | fi шт | xi/a | a* φ(xi) | φ(xi) 10-6 | fi’ шт |
|
1 | 38,86 | 16 | 0,246 | 0,6944 | 4,4017 | 15,81 | 0,00 |
2 | 83,77 | 26 | 0,531 | 0,7197 | 4,5618 | 16,39 | 5,63 |
3 | 128,68 | 8 | 0,816 | 0,6085 | 3,8567 | 13,86 | 2,48 |
4 | 173,59 | 10 | 1,100 | 0,4637 | 2,9393 | 10,56 | 0,03 |
5 | 218,50 | 5 | 1,385 | 0,3293 | 2,0870 | 7,50 | 0,83 |
6 | 263,41 | 5 | 1,670 | 0,2213 | 1,4029 | 5,04 | 0,00 |
7 | 308,32 | 4 | 1,954 | 0,1422 | 0,9014 | 3,24 | 0,18 |
8 | 353,23 | 4 | 2,239 | 0,0879 | 0,5570 | 2,00 | 2,00 |
9 | 398,14 | 2 | 2,524 | 0,0525 | 0,3325 | 1,19 | 0,54 |
ИТОГО: | 80 | 75,60 | 11,69 |
Рис. 5
Нормальный закон распределения двухпараметрический, число степеней свободы υ = 6 и = 12,592.
Так как χ2 > χ0,052, то эмпирическая выборка значений пренадлежит закону распределения Вейбулла - Гнеденко
Нормальный (Гауссовский) закон распределения
Таблица 6
№ | Xi 103 км | fi | ti | φ(ti) 10-2 | φ(xi) | fi’ щт |
| ||||
1 | 38,86 | 16 | -1,025 | 0,231 | 0,101 | 8,09 | 7,72 | ||||
2 | 83,77 | 26 | -0,586 | 0,328 | 0,144 | 11,52 | 18,18 | ||||
3 | 128,68 | 8 | -0,147 | 0,386 | 0,169 | 13,53 | 2,26 | ||||
4 | 173,59 | 10 | 0,292 | 0,374 | 0,164 | 13,11 | 0,74 | ||||
5 | 218,50 | 5 | 0,731 | 0,298 | 0,131 | 10,48 | 2,86 | ||||
6 | 263,41 | 5 | 1,169 | 0,197 | 0,086 | 6,91 | 0,53 | ||||
7 | 308,32 | 4 | 1,608 | 0,107 | 0,047 | 3,75 | 0,02 | ||||
8 | 353,23 | 4 | 2,047 | 0,048 | 0,021 | 1,68 | 3,18 | ||||
9 | 398,14 | 2 | 2,486 | 0,018 | 0,008 | 0,62 | 3,04 | ||||
ИТОГО: | 80 | 69,71 | 38,54 |
Рис. 6
100>Характеристики
Тип файла документ
Документы такого типа открываются такими программами, как Microsoft Office Word на компьютерах Windows, Apple Pages на компьютерах Mac, Open Office - бесплатная альтернатива на различных платформах, в том числе Linux. Наиболее простым и современным решением будут Google документы, так как открываются онлайн без скачивания прямо в браузере на любой платформе. Существуют российские качественные аналоги, например от Яндекса.
Будьте внимательны на мобильных устройствах, так как там используются упрощённый функционал даже в официальном приложении от Microsoft, поэтому для просмотра скачивайте PDF-версию. А если нужно редактировать файл, то используйте оригинальный файл.
Файлы такого типа обычно разбиты на страницы, а текст может быть форматированным (жирный, курсив, выбор шрифта, таблицы и т.п.), а также в него можно добавлять изображения. Формат идеально подходит для рефератов, докладов и РПЗ курсовых проектов, которые необходимо распечатать. Кстати перед печатью также сохраняйте файл в PDF, так как принтер может начудить со шрифтами.