рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Физика
/
ЧАСТОТ ПО КРИТЕРИЯМ СОГЛАСИЯ

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

ЧАСТОТ ПО КРИТЕРИЯМ СОГЛАСИЯ

ЧАСТОТ ПО КРИТЕРИЯМ СОГЛАСИЯ - раздел Физика, ПРАКТИЧЕСКАЯ РАБОТА № 1 УСТАНОВЛЕНИЕ ЗАКОНА ИЗМЕНЕНИЯ СЛУЧАЙНЫХ После Того, Как Эмпирическая Кривая Выровнена По Теоретической, Необходимо На...

После того, как эмпирическая кривая выровнена по теоретической, необходимо найти вероятность того, что исследуемая эмпирическая кривая соответствует выбранному теоретическому закону. Обычно считают, что эмпирическая кривая согласуется с теоретической, если вероятность согласия более 0,05. Иногда за уровень значимости принимают 0,01 или 0,001.если вероятность согласия больше принятого уровня (0,05; 0,01 или0,001), то считают, что эмпирическое распределение согласуется с теоретическим. Если же эта вероятность оказывается меньше 0,05 (или 0,01 и 0,001), то расхождение считается существенным и необходимо подобрать другую теоретическую кривую. В тех же случаях, когда несколько теоретических кривых не дают существенного расхождения с эмпирической, принимается та кривая, которая дает наибольшую вероятность согласия.

Ниже приведена методика сравнения эмпирического и теоретического распределения по двум общепризнанным критериям.

а) Критерий согласия Пирсона

Критерий является наиболее состоятельным при большом числе наблюдений. Его состоятельность состоит в том, что он почти всегда опровергает неверную гипотезу. Он обеспечивает минимальную ошибку в принятии неверной гипотезы по сравнению с другими критериями. Этот критерий следует применять в тех случаях, когда теоретические значения параметров функции распределения неизвестны.

Последовательность вычислений приведена в табл.11

В колонках 2 и 3 даны соответственно эмпирические и теоретические частоты. Прежде чем делать дальнейшие вычисления, необходимо объединить частоты, встречаемость которых менее 5.

Значение .

После нахождения величины следует определить число степеней свободы ,

где к - число степеней свободы;

n - число сравниваемых частот (объединенные частоты на концах принимаются за одну частоту);

r - число параметров теоретической функции распределения.

В рассматриваемом случае n = 11, r = 2, так как нормальный закон распределения двухпараметрический. Поэтому . Далее, пользуясь приложением 2, находим, что для к = 8 и ближайшее значение , т.е. кривые согласуются.

Таблица 11

Номер интервала (№)			²

		1,71	2,9211	0,31
	13,18	2,48	6,1504	0,46
	18,80	1,20	1,4400	0,08
	25,88	1,12	1,2544	0,05
	30,17	5,83	33,9889	1,13
	30,59	1,59	2,5281	0,08
	26,63	8,63	74,4769	2,80
	19,92	2,92	8,5264	0,43
	14,79	2,21	4,8841	0,33
	7,06	0,94	0,8836	0,12
		0,69	0,4761	0,09
Сумма				5,88

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

ПРАКТИЧЕСКАЯ РАБОТА № 1 УСТАНОВЛЕНИЕ ЗАКОНА ИЗМЕНЕНИЯ СЛУЧАЙНЫХ

УСТАНОВЛЕНИЕ ЗАКОНА ИЗМЕНЕНИЯ СЛУЧАЙНЫХ... ВЕЛИЧИН ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ОПЫТА...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: ЧАСТОТ ПО КРИТЕРИЯМ СОГЛАСИЯ

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ
Испытанием или опытом называют реализацию некоторых правил, условий. Например, испытанием будет контроль годности изделий проходными и непроходными калибрами, опре

ПОСТРОЕНИЕ ЭМПИРИЧЕСКОЙ КРИВОЙ
Измерение деталей необходимо производить измерительным устройством, погрешность измерения которого составляет 0,2 или меньше допуска на контролируемый размер детали. Результаты измерения с

Объем выборки N < 25
В этом случае все значения случайных величин необходимо разбить на интервалы и произвести подсчет частот. Последовательность вычислений рассмотрим на данных табл. 4. Для этого составляем т

Б) Значения выборки заданы многозначными величинами.
Объем выборки N > 25 В случаях, когда значения случайной величины (хi) заданы тремя и более значными числами и объем выборки N>25, расчет пар

Объем выборки N < 25
В тех случаях, когда объем выборки невелик, значения случайной величины делить на интервалы нецелесообразно. Определять моменты 3-го и 4-го порядков в этом случае также нецелесообра

ПО ЭМПИРИЧЕСКОМУ РАСПРЕДЕЛЕНИЮ
Многие эксперименты проводятся с целью определения поля допуска, которое характерно для данного технологического процесса и дает вероятность риска (брака) не более некоторого наперед задаваемого чи

А) Поле допуска задано и изменению не подлежит.
Для определения коэффициентов aэ, Кэ вначале по выборке определяются

Б) Поле допуска не задано
Прежде чем вычислять коэффициенты aэ, Кэ необходимо определить поле допуска по методике, изложенной в п.3. Коэффициенты aэ, Кэ следует расс

КРИТЕРИИ ДЛЯ НЕПРИНЯТИЯ РЕЗКО ВЫДЕЛЯЮЩИХСЯ
НАБЛЮДЕНИЙ (ОШИБОК ИЗМЕРЕНИЯ) Очень часто на практике встает вопрос о том, следует отвергнуть или нет некоторые результаты эксперимента, резко выделяющиеся от остальных. Е

Подбор теоретической функции для эмпирического распределения
Рассмотрим случай, когда эксперимент проводится с целью установления вида функции плотности вероятности. Априори эта функция неизвестна и можно лишь предположительно судить о ее виде. Обработка рез

Выравнивание эмпирического распределения по гипотетическим теоретическим
Общее правило выравнивания состоит в следующем. В каждое теоретическое распределение ( в его дифференциальную или интегральную функции) входит несколько величин, называемых параметрами ( м

Б) Критерий Колмогорова
Если теоретические значения параметров известны, то лучшим критерием является критерий Колмогорова

УСТАНОВЛЕНИЕ ВИДА ЗАВИСИМОСТИ МЕЖДУ ДВУМЯ ПЕРЕМЕННЫМИ ВЕЛИЧИНАМИ
Иногда необходимо выяснить вид зависимости между двумя переменными величинами, которая может быть функциональной или стохастической. Функционально зависимыми являются такие величины, у кот

ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ ЗАВИСИМОСТЬ
Требуется найти функцию у=f(x), значения которой при возможно меньше отличались бы от эмпириче

О п р е д е л е н и е п а р а б о л ы н у л е в о й с т е п е н и
Находим и заносим ее в конце колонки 2 (табл. 13). Определяем величину

О п р е д е л е н и е п а р а б о л ы п е р в о г о п о р я д к а
Вычисляем . Вычисляем

О п р е д е л е н и е п а р а б о л ы в т о р о г о и т р е т ь е г о п о р я д к а
Вычисляем произведение , заполняем колонку 8 и находим, что

КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ЗАВИСИМОСТЬ
Пусть имеем две случайные величины х и y с заданными математическими ожиданиями MX и MY и средними квадратическими отклонениями

О п р е д е л е н и е к о э ф ф и ц и е н т а к о р р е л я ц и и п о в ы б о р к е н е б о л ь ш о г о о б ъ е м а
Для выборки небольшого объема коэффициент корреляции удобно определять но формуле:

ОБЪЕМ ВЫБОРКИ N > 50
Выборкой большого объема будем считать выборку, в которой несколько значении переменных встречаются по 2 и более раза. Пример. Определим коэффициент корреляции между случайными величинами