Смекни!
smekni.com

Комплексная статистическая обработка экспериментальных данных (стр. 6 из 10)

Таблица 2.32 – Доверительные интервалы для СВ

,
27,662 32,822
27,168 33,316
26,729 33,755
25,835 34,649
25,114 35,370

-точный метод

Таблица 2.33 – Доверительные интервалы для СВ

,
25,163 32,930
24,554 33,834
24,026 34,668
23,010 36,431
22,187 38,031

-грубый метод

Таблица 2.34 – Доверительные интервалы для СВ

,
26,193 31,079
25,726 31,546
25,310 31,962
24,463 32,809
23,780 33,492

В таблице 2.35 показано изменение длины доверительного интервала для дисперсии в зависимости от объема выборки и величины доверительной вероятности.


Таблица 2.35 – Длины доверительных интервалов

Величина интервала
(
)
7,734 9,241 10,598 13,366 15,778
(
)
7,213 8,619 9,885 12,466 14,716
(
)
4,322 5,148 5,884 7,382 8,590
(
)
8,439 10,083 11,563 14,582 17,215
(
)
8,202 9,801 11,239 14,173 16,733
(
)
7,767 9,280 10,642 13,421 15,844

Анализируя полученные данные можно заметить, что при увеличении уровня доверительной вероятности увеличивается величина доверительного интервала, а при увеличении объема выборки она уменьшается. Это справедливо как для доверительных интервалов математического ожидания, так и для дисперсии. [3]

2.6 Другие точечные оценки интервального ряда (мода, медиана, коэффициент вариации, коэффициент асимметрии, эксцесс)

Модой в вариационном ряду является наиболее часто встречающееся значение признака.

Мода по интервальному ряду вычисляется по формуле (2.13):

(2.13)

где

– левая граница модального интервала (модальным называется интервал, имеющий наибольшую частость);

– величина интервала группировки;

– частота модального интервала;

– частота интервала, предшествующего модальному;

– частота интервала, следующего за модальным.

Медиана – серединное наблюдение в выборке длиной n.

При нечетном n медиана в вариационном ряду есть значение ряда с номером

.

При четном n медиана есть полусумма значений с номерами

и
. В интервальном ряду для нахождения медианы применяется формула (2.14):

где

– нижняя граница медианного интервала (медианным называется интервал, накопленная частота которого превышает половину общей суммы частот);

– величина интервала группировки;

– частота медианного интервала;

– накопленная частота интервала, предшествующего медианному.

Коэффициент вариации вычисляется по формуле (2.15):

На основе момента третьего порядка (смотри формулу 2.16) выборочный коэффициент асимметрии находится по формуле (2.17):


С помощью момента четвертого порядка характеризуют свойство рядов распределения, называемое эксцессом. Показатель эксцесса для ранжированного ряда находится по формуле (2.18).

Вычисление точечных оценок по вариационному ряду в пакете STATISTICA происходит следующим образом:

Analysis → Descriptive statistics:

а) Categorization → Number of intervals (установитьколичествоинтервалов);

б) нажать кнопку Morestatistics → откроется окно Statistics, где можно выбрать следующие показатели:

- Mean – выборочное среднее;

- Median – медиана;

- StandardDeviation – стандартное отклонение среднего значения;

- Variance – выборочная дисперсия;

- Skewness – выборочный коэффициент асимметрии;

- Kurtosis – выборочный коэффициент эксцесса;

в) выбрать необходимые параметры и нажать ОК.

Значения медианы, коэффициента вариации, коэффициента ассиметрии и эксцесса приведены в таблице 2.36.


Таблица 2.36 - Медиана, коэффициент вариации, коэффициент ассиметрии и эксцесс

Выборка Медиана Коэф. ассиметрии Эксцесс Коэф. вариации
(
)
16,587 -0,009 -1,017 0,326
(
)
16,501 -0,058 -1,160 0,317
(
)
16,119 0,007 -1,192 0,329
(
)
16,531 -0,086 -0,449 0,335
(
)
16,013 -0,022 -0,138 0,345
(
)
15,795 -0,080 0,170 0,329

Анализируя полученные данные, можно сказать, что обе случайные величины имеют практически симметричное распределение, т. к. коэффициенты асимметрии всех выборок близки к нулю,