Особенности сооружения опор в сложных условиях: Сооружение ВЛ в районах с суровыми климатическими и тяжелыми геологическими условиями...
Общие условия выбора системы дренажа: Система дренажа выбирается в зависимости от характера защищаемого...
Топ:
Оснащения врачебно-сестринской бригады.
Характеристика АТП и сварочно-жестяницкого участка: Транспорт в настоящее время является одной из важнейших отраслей народного...
Устройство и оснащение процедурного кабинета: Решающая роль в обеспечении правильного лечения пациентов отводится процедурной медсестре...
Интересное:
Уполаживание и террасирование склонов: Если глубина оврага более 5 м необходимо устройство берм. Варианты использования оврагов для градостроительных целей...
Принципы управления денежными потоками: одним из методов контроля за состоянием денежной наличности является...
Лечение прогрессирующих форм рака: Одним из наиболее важных достижений экспериментальной химиотерапии опухолей, начатой в 60-х и реализованной в 70-х годах, является...
Дисциплины:
2017-11-17 | 427 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
Дискретное распределение
Рассмотрим дискретную случайную величину X, закон распределения которой неизвестен. Пусть произведено п испытаний, в которых величина X приняла раз значение (), причем .
Определение 6. Эмпирическими частотами называют фактически наблюдаемые частоты .
Пусть имеются основания предположить, что изучаемая величина X распределена по некоторому определенному закону. Для того чтобы проверить, согласуется ли это предположение с данными наблюдений, вычисляют частоты наблюдаемых значений, т. е. находят теоретически сколько раз величина X должна была принять каждое из наблюдаемых значений, если она распределена по предполагаемому закону.
Определение 6. Выравнивающими (теоретическими) называют частоты , найденные теоретически (вычислением).
Замечание. Выравнивающая частота наблюдаемого значения дискретного распределения равна произведению числа испытаний на вероятность этого наблюдаемого значения: , где п –число испытаний, – вероятность наблюдаемого значения , вычисленная при допущении, что X имеет предполагаемое распределение. Эта формула следует из теоремы о математическом ожидании числа появлений события в независимых испытаниях (см. биномиальное распределение).
Пример 1.1. В результате эксперимента, состоящего из п =520 испытаний, в каждом из которых регистрировалось число появлений некоторого события, получено следующее эмпирическое распределение:
набл. знач. | ||||||||
эмп. частота |
Найти выравнивающие частоты в предположении, что случайная величина X (генеральная совокупность) распределена по закону Пуассона.
|
Решение. Известно, что параметр , которым определяется распределение Пуассона, равен математическому ожиданию этого распределения. Поскольку в качестве оценки математического ожидания принимают выборочную среднюю, то и в качестве оценки можно принять выборочную среднюю .
Вычислим: =
Следовательно, можно принять =.
Таким образом, формула Пуассона принимает вид:
Пользуясь этой формулой, найдем вероятности и теоретические частоты. Результаты вычислений запишем в расчётную таблицу.
Вероятности:
Теоретические частоты:
Набл. знач. | ||||||||
Эмп. частота | ||||||||
Вероятность | ||||||||
Теор. частота |
Вывод. Сравнительно небольшое расхождение эмпирических и выравнивающих частот подтверждает предположение, что рассматриваемое распределение подчинено закону Пуассона.
Вычислим =
Это служит еще одним подтверждением сделанного предположения, поскольку для распределения Пуассона.
Непрерывное распределение
В случае непрерывного распределения, вероятности отдельных возможных значений равны нулю. Поэтому весь интервал возможных значений делят на k непересекающихся интервалов и вычисляют вероятности попадания X в -й частичный интервал, а затем, как и для дискретного распределения, умножают число испытаний на эти вероятности, т.е. , где п –число испытаний, – вероятность попадания X в -й частичный интервал, вычисленная при допущении, что X имеет предполагаемое распределение.
Замечание. В частности, если имеются основания предположить, что случайная величина X (генеральная совокупность) распределена нормально, то выравнивающие частоты могут быть найдены по формуле: , (3.1)
где п – число испытаний (объем выборки), h — длина частичного интервала, – выборочное среднее квадратическое отклонение, , –середина -го частичного интервала, – нормированная плотность нормального распределения.
|
Доказательство. 1)Функция получается из плотности нормального распределения при и после замены переменной . Отсюда следует, что .
2) Если математическое ожидание а и среднее квадратическое отклонение неизвестны, то в качестве оценок этих параметров принимают соответственно выборочную среднюю и выборочное среднее квадратическое отклонение .Тогда , где .
3) Пусть –середина -го частичного интервала (на которые разбита совокупность всех наблюдаемых значений нормально распределенной случайной величины X) длиною h. Тогда вероятность попадания X в этот интервал приближенно равна произведению длины интервала на значение дифференциальной функции в любой точке интервала и, в частности, при : . Следовательно, выравнивающая частота , где .
|
|
Адаптации растений и животных к жизни в горах: Большое значение для жизни организмов в горах имеют степень расчленения, крутизна и экспозиционные различия склонов...
Состав сооружений: решетки и песколовки: Решетки – это первое устройство в схеме очистных сооружений. Они представляют...
Индивидуальные очистные сооружения: К классу индивидуальных очистных сооружений относят сооружения, пропускная способность которых...
Папиллярные узоры пальцев рук - маркер спортивных способностей: дерматоглифические признаки формируются на 3-5 месяце беременности, не изменяются в течение жизни...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!