Войти на сайт

или
Регистрация

Навигация


Часть 1.

Имеются данные о количестве заявок, поступающие на АТП по дням:

Первоначальный ряд:

5 14 7 2 8 10 2 6 12 3
5 7 9 4 3 11 12 7 8 5
12 7 11 14 3 12 8 10 8 3
13 11 8 8 2 9 8 5 14 4
10 12 6 8 2 8 7 9 2 8
4 6 13 5 3 12 2 5 7 9
5 7 2 9 5 6 14 4 7 7
10 10 5 11 8 3 2 9 10 14
10 7 4 2 8 7 14 6 8 11
13 8 12 3 11 2 7 9 9 8

Ранжированный ряд:

2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
3 3 3 3 3 3 3 4 4 4
4 4 5 5 5 5 5 5 5 5
5 6 6 6 6 6 7 7 7 7
7 7 7 7 7 7 7 7 8 8
8 8 8 8 8 8 8 8 8 8
8 8 8 9 9 9 9 9 9 9
9 10 10 10 10 10 10 10 11 11
11 11 11 11 12 12 12 12 12 12
12 13 13 13 14 14 14 14 14 14

Величина вариации

R=xmax-xmin=14-2=12

Величина интервала:

i=

xi

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

fi

10 7 5 9 5 12 15 8 7 6 7 3 6

Составим таблицу для накопительных частот:


xi

fi

Sfi

2¸4 22 0+22=22
4¸6 14 22+14=36
6¸8 27 36+27=63
8¸10 15 63+15=78
10¸12 13 78+13=91
12¸14 9 91+9=100

 Средняя ошибка выборки:

Для дискретного ряда:

Для интервального ряда построим таблицу:

Интервалы по xi

Центр интервала

fi

xi*fi

2¸4 3 22 66
4¸6 5 14 70
6¸8 7 27 189
8¸10 9 15 135
10¸12 11 13 143
12¸14 13 9 117

Sfi=100

Sxi*fi=720

Наглядное изображение вариационного ряда







Интервалы по хi

Середина интервалов

fi

||

yt

Теорет.

Кумулятивная

частота

Факт. Теорет.
2¸4 3 22 4,2 1,33 0,1647 10,3 22 10,3 11,7
4¸6 5 14 2,2 0,70 0,3123 19,5 36 29,8 6,2
6¸8 7 27 0,2 0,06 0,3982 24,9 63 54,7 8,3
8¸10 9 15 1,8 0,57 0,3391 21,2 78 75,9 2,1
10¸12 11 13 3,8 1,20 0,1942 12,1 91 88,0 3,0
12¸14 13 9 5,8 1,84 0,0734 4,6 100 92,6 7,4

 

38,6



l===1,17,

где l - критерий согласия;

P(l)=0,1122

 

С вероятностью 0,1122 можно утверждать, что отклонения фактических частот от теоретических в этом примере являются случайными. Следовательно, можно считать, что в основе фактического распределения лежит закон нормального распределения.

Среднее линейное отклонение к коэффициенту вариации:

r=,

r=18/8=2,25

Относительное линейное отклонение:

nr=*100%=*100%=31%

Относительное квадратичное отклонение:

ns=*100%=*100%=42%

Мода.

Медиана


ЧастьII Анализ корреляционных зависимостей.


Исходный ряд

 

№п/п

Xi

Yi

№п/п

Xi

Yi

 

1 20 11 26 5 6
2 8 7 27 10 5
3 5 4 28 10 6
4 10 8 29 4 4
5 10 9 30 15 9
6 15 7 31 13 4
7 10 7 32 12 8
8 10 5 33 12 4
9 5 3 34 15 4
10 10 10 35 6 3
11 10 10 36 17 3
12 5 6 37 2 3
13 11 11 38 10 4
14 4 4 39 12 5
15 10 9 40 12 6
16 7 5 41 13 6
17 8 7 42 11 4
18 25 14 43 11 4
19 11 12 44 13 12
20 4 4 45 5 4
21 8 5 46 6 4
22 7 3 47 4 4
23 4 4 48 3 1
24 20 7 49 4 4
25 5 7 50 7 3

Линейная зависимость

Ранжированный ряд
№п/п

Xi

Yi

№п/п

Xi

Yi

1 1 2 26 5 10
2 3 3 27 5 10
3 3 4 28 6 10
4 3 4 29 6 10
5 3 4 30 6 10
6 3 4 31 6 10
7 3 4 32 6 10
8 4 4 33 7 11
9 4 5 34 7 11
10 4 5 35 7 11
11 4 5 36 7 11
12 4 5 37 7 12
13 4 5 38 7 12
14 4 5 39 8 12
15 4 6 40 8 12
16 4 6 41 9 13
17 4 7 42 9 13
18 4 7 43 9 13
19 4 7 44 10 15
20 4 8 45 10 15
21 4 8 46 11 15
22 4 8 47 11 17
23 5 10 48 12 20
24 5 10 49 12 20
25 5 10 50 14 25

xi

2 3 4 5 6 7 8 10 11 12 13 15 17 20 25
fi 1 1 6 6 2 3 3 10 4 4 3 3 1 2 1

yi

1 4 5 6 7 8 9 10 11 12 14
fi 1 15 5 5 6 2 3 2 2 2 1

iy=1,86

ix=3,29

n=7


Информация о работе «Статистика»
Раздел: Статистика
Количество знаков с пробелами: 4434
Количество таблиц: 13
Количество изображений: 0

Похожие работы

Скачать
59066
6
49

... Доказать: По определению второй смешанной производной. Найдем по двумерной плотности одномерные плотности случайных величин X и Y. Т.к. полученное равенство верно для всех х, то подинтегральные выражение аналогично В математической теории вероятности вводится как базовая формула (1) ибо предлагается, что плотность вероятности как аналитическая функция может не существовать. Но т.к. в нашем ...

Скачать
15032
1
0

... распределения генеральной совокупности F(x) и – эмпирической функция распределения Fn(x) , построенной по выборке х1,…,хn, называется функция. Теорема. Если F(x) непрерывна, то распределения статистики Колмогорова Dn не зависит от F(x). Условные математические ожидания и условные распределения. Св-ва условных мат. ожиданий. Аналоги формул полной вероятности и формулы Байеса для мат. ожиданий ГММЕ ...

Скачать
61563
0
5

... дает возможность статистического моделирования, происходящих в населении процессов. Потребность в моделировании возникает в случае невозможности исследования самого объекта. Наибольшее число моделей, применяемых в статистике населения, разработано для характеристики его динамики. Среди них выделяются экспоненциальные и логистические. Особое значение в прогнозе населения на будущие периоды имеют ...

Скачать
46528
0
0

... на задний план традиционными постановками. Несколько лет назад при описании современного этапа развития статистических методов нами были выделены [29] пять актуальных направлений, в которых развивается современная прикладная статистика, т.е. пять "точек роста": непараметрика, робастность, бутстреп, интервальная статистика, статистика объектов нечисловой природы. Обсудим их. 5. ...

0 комментариев


Наверх