- •Элементы математической статистики
- •Введение
- •Задание 1. Брошены 2 игральные кости. Найти вероятность того, что сумма очков на выпавших гранях равна 7.
- •Задание 5. В цехе работают шесть мужчин и четыре женщины. По табельным номерам наудачу отобраны семь человек. Найти вероятность того, что среди отобранных лиц окажутся три женщины.
- •2.По какой формуле определяется относительная частота события. Практическое занятие 2 Математическое ожидание и теоретическая дисперсия дискретной случайной величины
- •Пример 2
- •Пример 2
- •Задание 1.Случайная величина задана законом распределения
- •Пример 1
- •Пример 1
- •Пример 2
- •Пример 3
- •Задание 4. В итоге пяти измерений длины стержня одним прибором (без систематических ошибок) получены следующие результаты (в мм.): 92;94;103;105;106.
- •Список литературы
- •Содержание
- •Элементы математической статистики
- •Рецензия
Пример 2
Дисперсия случайной величины D(X)=6,25. Найти среднее квадратическое отклонеие этой величины.
Решение:
По определению среднее квадратическое
отклонение случайной величины X
равно:
Ответ:
Задание 1.Случайная величина задана законом распределения
-
X
2
4
8
P
0,1
0,5
0,4
Найти среднее квадратическое отклонениеэтой велтчины.
Ответ: (X)=2,2.
Задание 2. Известны дисперсии трех независимых случайных величин: D(X)=2,2; D(Y)=9; D(Z)=13,8.
Найти среднее квадратическое отклонение суммы этих трех величин.
Ответ: =5.
Одинаково распределенные взаимно независимые случайные величины
Рассмотрим n
взаимно
независимых случайных величин X
которые
имеют одинаковые распределения, а
слеовательно, и одинаковые характероистики
(математическое
ожидание,
дисперсию и др.)
Обозначим
среднее арифмитическое рассматриваемых
случайных величин через
:
Математическое ожидание среднего арифметического одинаково распределенных взаимно независимых случайных величин равно математическому ожиданию a каждой из величин: M(
Дисперсия среднего
арифметического n
одинаково распределенных взаимно
независимых случайных величин в n
раз меньше
дисперсии D
каждой из величин: D(
Среднее
квадратическое отклонение среднего
арифметического n
одинаково
распределенных взаимно независимых
случайных величин в
раз
меньше среднего квадратического
отклонения
каждой из
величин:
Вывод: Среднее арифметическое достаточно большого числа взаимно независимых случайных величин имеет значительно меньше рассеяние, чем каждая отдельная величина.
Пример 1
Дисперсия каждой из 9 одинаково распределенных взаимно независимых случайных величин равна 36. Найти дисперсию среднего арифметического этих величин.
Решение:
По определению дисперсия среднего
арифметического случайных величин
имеем: D(
Ответ: D(X)=4.
Задание 1.Среднее квадратическое отклонение каждой из 16 одинаково распределенных взаимно независимых случайных величин равно 10. Найти среднее квадратическое отклонение среднего арифметического этих величин.
Ответ:
Задание 2.Среднее квадратическое отклонение отдельного измерения =6м, а всего произведено n=36 измерений. Найти среднее квадратическое отклонение среднего арифметического этих измерений.
Ответ:
Контрольные вопросы
1.Дать определение математическому ожиданию дискретной случайной величине.
2.Перечислите свойства математического ожидания
3.Дать определение дисперсии, среднего квадратического отклонения
4.Перечислите свойства дисперсии.
Практическое занятие 3 Элементы математической статистики
Выборочный метод.Статистическое распределение выборки.
Пусть
для изучения количественного (дискретного
или непрерывного) признака X
из генеральной совокупности извлечена
выборка x
объема n.
Наблюдавшиеся значения x
признака x
называют вариантами,
а последовательность вариант, записанных
в возрастающем порядке, - вариационным
рядом.
Статистическим
распределением выборки
называют перечень вариант x
вариационного ряда и соответствующих
им частот n
(сумма
всех частот равна
объему выборки n)
или относительных частот W
(сумма всех относительных частот равна
единице).
.
Статистическое распределение выборки можно задать также в виде последовательности интервалов и соответствующих им частот (в качестве частоты интервала принимают сумму частот вариант, попавших в этот интервал).
Пример 1. Выборка задана в виде распределения частот:
-
x
2
5
7
n
1
3
6
Найти распределение относительных частот.
Решение.
Найдем объем выборки: n=1+3+6=10.
Найдем относительные частоты: W
W
W
W
Напишем искомое распределение частот:
-
x
2
5
7
W
0,1
0,3
0,6
Проверка:
Пример 2
Выборка задана в виде распределения частот:
-
x
4
7
8
12
n
5
2
3
10
Найти распределение относительных частот.
Решение:
Найдем объем выборки: n=
Найдем
относительные частоты: W
W
W
W
Напишем искомое распределение частот:
-
x
4
7
8
12
W
Проверка:
.
Эмпирическая функция распределения.
Эмпирической
функцией распределения
(функцией распределения выборки) называют
функцию F*(x),
определяющую для каждого значения x
относительную частоту события X<x:
F*(x)=
где n
-число
вариант, меньших x;
n
-объем выборки.
Эмпирическая функция обладает следующими свойствами:
Значения эмпирической функции принадлежат отрезку [0;1].
F*(x)-неубывающая функция.
Если x - наименьшая варианта, а x
-
наибольшая, то F*(x)=0
при
x
x
и F*(x)=1
при x>x
