Теоретические распределения в анализе вариационных рядов

Сентябрь 3, 2022

Главная
Алгебра
Теоретические распределения в анализе вариационных рядов

Содержание

2. 2 Общие сведения о математическом моделировании Различают два вида зависимостей между явлениями и процес-сами: функциональную и
3. 3 Моделирование рядов распределения Если имеется эмпирический ряд распределения, то необходимо найти функцию распределения, т.е. подобрать
4. 4 Моделирование рядов распределения Основные свойства кривой нормального распределения: ● ϕ(t) - функция нормального распределения –
5. 5 Моделирование рядов распределения Связь между теоретической нормированной функцией нормального распределения и теоретической денормированной функцией нормального
6. 6 Расчет теоретических частот нормального распределения Пример. В приведенной таблице показано распределение ткачих по степени выполнения
7. 7 Расчет теоретических частот нормального распределения 3. Находим значения параметра t. 4. Находим значения параметра t2.
8. 8 Расчет теоретических частот нормального распределения
9. 9 Методы расчета значений теоретической нормированной функции ϕ(t) 1. С помощью таблицы значений нормированной функции:
10. 10 Методы расчета значений теоретической нормированной функции ϕ(t) 2. С помощью стандартной функции Excel НОРМРАСП .
11. 11 Критерий согласия Пирсона Критерий согласия Пирсона: Для найденного значения критерия согласия Пирсона и числа степеней
12. 12 Критерий согласия Пирсона Способы нахождения вероятности P(χ2). В линейном приближении Р(χ2)=0,628.
13. 13 Критерий согласия Пирсона 2. С помощью стандартной функции Excel ХИ2ТЕСТ.
14. 14 Критерий согласия Пирсона Рассчитав значение P(χ2) можно получить значение критерия Пирсона с помощью стандартной функции
15. 15 Критерий согласия Колмогорова Критерий согласия Колмогорова: где D – максимальное значение разности между накопленными эмпири-ческими
17. Скачать презентацию

Слайд 2

2
Общие сведения о математическом моделировании
Различают два вида зависимостей между явлениями и

процес-сами: функциональную и стохастическую (вероятностную, статистическую).

Слайд 3

3
Моделирование рядов распределения
Если имеется эмпирический ряд распределения, то необходимо найти функцию

распределения, т.е. подобрать такую теоретическую кривую распределения, которая наиболее полно отображала бы закономер-ность распределения. Нахождение функции кривой распределения на-зывается моделированием эмпирического ряда распределения.

Слайд 4

4
Моделирование рядов распределения
Основные свойства кривой нормального распределения:
● ϕ(t) - функция нормального

распределения – четная, т.е. ϕ(-t) = ϕ(+t) ;
● функция имеет бесконечно малые значения при t = ±∞;
● функция имеет максимум при t = 0;
● при t = ±1 функция имеет точки перегиба;
● функция имеет бесконечно малые значения при t = ±∞.

Слайд 5

5
Моделирование рядов распределения
Связь между теоретической нормированной функцией нормального распределения и теоретической

денормированной функцией нормального распределения для интервального вариационного ряда определяется соот-ношением:

где А – коэффициент нормировки, который для распределения с равными интервалами Δx=k рассчитывается с помощью соотношения:

fi - частота i-го интервала ряда.

Слайд 6

6
Расчет теоретических частот нормального распределения
Пример. В приведенной таблице показано распределение ткачих

по степени выполнения норм выработки. Исходя из предположения о нормальном законе распределения определить теоретические частоты.

Слайд 7

7
Расчет теоретических частот нормального распределения
3. Находим значения параметра t.
4. Находим значения

параметра t2.

5. Находим значения теоретической нормированной функции ϕ(t).

6. Находим значение коэффициента А.

7. Находим теоретические частоты ϕm(t) и fm.

Слайд 8

8
Расчет теоретических частот нормального распределения

Слайд 9

9
Методы расчета значений теоретической нормированной функции ϕ(t)
1. С помощью таблицы значений

нормированной функции:

Слайд 10

10
Методы расчета значений теоретической нормированной функции ϕ(t)
2. С помощью стандартной функции

Excel НОРМРАСП .

Для получения значений теоретической нормированной функции ϕ(t) не-обходимо домножить возвращаемое значение функции НОРМРАСП на σ.

Слайд 11

11
Критерий согласия Пирсона
Критерий согласия Пирсона:
Для найденного значения критерия согласия Пирсона

и числа степеней свободы γ=n-1 определяется соответствующая вероятность P(χ2).

При P(χ2)>0,5 считается, что эмпирическое и теоретическое распределе-ния близки, при P(χ2)∈[0,2;0,5] совпадение удовлетворительное, в осталь-ных случаях – недостаточное.

Слайд 12

12
Критерий согласия Пирсона
Способы нахождения вероятности P(χ2).
В линейном приближении Р(χ2)=0,628.

Слайд 13

13
Критерий согласия Пирсона
2. С помощью стандартной функции Excel ХИ2ТЕСТ.

Слайд 14

14
Критерий согласия Пирсона
Рассчитав значение P(χ2) можно получить значение критерия Пирсона с

помощью стандартной функции Excel ХИ2ОБР.

ХИ2ОБР(P(χ2) ; γ).
Функция ХИ2ОБР возвращает значение χ2.

Слайд 15

15
Критерий согласия Колмогорова
Критерий согласия Колмогорова:
где D – максимальное значение разности

между накопленными эмпири-ческими и теоретическими частотами.

Теоретические распределения в анализе вариационных рядов

Содержание

2Общие сведения о математическом моделированииРазличают два вида зависимостей между явлениями и

3Моделирование рядов распределенияЕсли имеется эмпирический ряд распределения, то необходимо найти функцию

4Моделирование рядов распределенияОсновные свойства кривой нормального распределения: ● ϕ(t) - функция нормального

5Моделирование рядов распределенияСвязь между теоретической нормированной функцией нормального распределения и теоретической

6Расчет теоретических частот нормального распределенияПример. В приведенной таблице показано распределение ткачих

7Расчет теоретических частот нормального распределения3. Находим значения параметра t.4. Находим значения

8Расчет теоретических частот нормального распределения

9Методы расчета значений теоретической нормированной функции ϕ(t)1. С помощью таблицы значений

10Методы расчета значений теоретической нормированной функции ϕ(t)2. С помощью стандартной функции

11Критерий согласия ПирсонаКритерий согласия Пирсона: Для найденного значения критерия согласия Пирсона

12Критерий согласия ПирсонаСпособы нахождения вероятности P(χ2). В линейном приближении Р(χ2)=0,628.

13Критерий согласия Пирсона2. С помощью стандартной функции Excel ХИ2ТЕСТ.

14Критерий согласия ПирсонаРассчитав значение P(χ2) можно получить значение критерия Пирсона с

15Критерий согласия КолмогороваКритерий согласия Колмогорова: где D – максимальное значение разности

Похожие презентации