- •305040 Курск, ул. 50 лет Октября, 94
- •1. Теоретические положения
- •1.2. Графическое изображение вариационных рядов
- •1.2.1. Полигон и гистограмма
- •1.2.2. Кумулятивная кривая
- •Точечные оценки параметров распределения
- •Коэффициент вариации по среднему квадратичному отклонению -
- •1.3. Интервальные оценки параметров распределения
- •2.1. Использование программного продукта mathcad
- •Использование эвм
- •2.2. Использование программного продукта excel
1.2. Графическое изображение вариационных рядов
Графическое изображение вариационных рядов позволяет представить приближенно законы распределения случайной величины X: дифференциальную и интегральную функции распределения. Вариационные ряды могут быть изображены в виде полигона, гистограммы и комулятивной кривой (комуляты).
1.2.1. Полигон и гистограмма
Полигон, как правило, служит для изображения дискретного вариационного ряда. Для построения полигона (полигона относительных частот) на оси абсцисс откладывают значения вариант xi, а на оси ординат относительные частоты i = mi / n. Точки (xi,i) соединяют отрезками прямых. Крайние левую и правую точки соединяют соответственно с точками, изображающими варианты, ближайшей снизу к xmin (точка А) и ближайшей сверху к xmax (точка В) (см. рис. 1.1.)
Пример 3. Построить полигон для ряда, статистический закон распределения представлен в табл.2.3.
Таблица 2.3 − Статистический закон распределения
xi |
79 |
80 |
81 |
82 |
83 |
84 |
85 |
i |
0,08 |
0,10 |
0,20 |
0,28 |
0,16 |
0,08 |
0,10 |
Полигон представлен на рис.2.1.
Рис.1.1. Полигон дискретного вариационного ряда
Гистограмма служит для изображения только интервального вариационного ряда. Для построения гистограммы (гистограммы относительных частот) на оси абсцисс откладывают частичные интервалы и на них, как на основаниях, строят прямоугольники с высотами, равными i / h. Здесь i / h называют плотностью относительной частоты. В результате получается ступенчатая фигура, состоящая из прямоугольников, которая и называется гистограммой. Площадь гистограммы равна единице.
Пример 4. Построить гистограмму для ряда из табл.2.2. Значения относительной плотности представлены в табл.2.4.
Таблица 2.4 − Значения относительной плотности частот
-
интервалы
относительная плотность
- 6.69
6.69 - 6.71
6.71 - 6.73
6.73 - 6.75
6.75 - 6.77
6.77 - 6.79
6.79 - 6.81
6.81 - 6.83
1.25
4.25
6.00
13.50
13.00
5.75
4.50
1.75
Гистограмма для данного ряда представлена на рис.2.2.
Рис.1.2.
Гистограмма
Иногда интервальный ряд изображают с помощью полигона. В этом случае интервалы заменяют их серединными значениями и к ним относят интервальные частоты. Для полученного дискретного ряда строят полигон. Полигон изображен на рис.1.2. ломаной линией.
1.2.2. Кумулятивная кривая
Кумулятивная кривая (кривая накопленных относительных частот) строится следующим образом. Если вариационный ряд дискретный, то в прямоугольной системе координат строят точки (xi,iнак) и соединяют их отрезками; где
,
(2.4)
причем miнак - накопленная частота, т.е. сумма частот вариант x, удовлетворяющих условию x xi. Для вариационного ряда
,
(2.5)
Пример 5. Построить комуляту для ряда из табл.2.1. Значения накопленных частот представлены в табл.2.5., а комулята на рис.2.3.
Таблица 2.5 − Относительные частоты
-
xi
79
80
81
82
83
84
85
mi
0.08
0.18
0.38
0.66
0.82
0.90
1.00
Рис.2.3. Кумулятивная кривая
Если вариационный ряд интервальный, то по оси абсцисс откладывают интервалы. Верхним границам интервалов соответствуют накопленные частоты, нежней границе первого интервала - накопленная частота, равная нулю. Значения накопленных частот для интервального ряда из табл.2.2. представлены в табл.2.6., а комулята представлена на рис. 2.4.
Таблица 2.6 − Накопленные относительные частоты
-
интервалы
накопленная частота
- 6.69
6.69 - 6.71
6.71 - 6.73
6.73 - 6.75
6.75 - 6.77
6.77 - 6.79
6.79 - 6.81
6.81 - 6.83
0.025
0.110
0.230
0.500
0.760
0.875
0.965
1.000
Рис.1.4. Кумулятивная кривая для интервального ряда
Таким образом, полигон и гистограмма являются приближением к графику дифференциальной функции распределения случайной величины X, а комулята - интегральной функции распределения для X.
