- •Моделирование экосистем
- •250100 «Лесное дело»
- •Моделирование экосистем
- •250100 «Лесное дело»
- •Введение
- •Практическая работа. Получение индивидуального задания
- •Исходные данные
- •Расчет средних показателей
- •Лабораторная работа. Группировка выборочной совокупности
- •Практическая работа. Расчет статистических характеристик большой выборочной совокупности Расчет статистических характеристик большой выборочной совокупности через центральное отклонение
- •Лабораторная работа. Расчет статистических характеристик большой выборочной совокупности через моменты Расчет моментов
- •Расчет центральных и основных моментов
- •Практическая работа. Расчет статистических характеристик при помощи моментов
- •Лабораторная работа. Теоретическое распределение
- •Расчет частот нормального распределения
- •Расчет теоретических частот распределения типа а
- •Расчет теоретических частот по распределению типа в
- •Практическая работа. Расчет критерия согласия Пирсона
- •Корреляционный анализ
- •Лабораторная работа. Корреляция малой выборочной совокупности
- •Расчет показателей малой выборочной совокупности.
- •Практическая работа. Расчет характеристик связи между показателями
- •Получение уравнения регрессии по данным взаимосвязи
- •Графическое отражение взаимосвязи
- •Лабораторная работа. Корреляция большой выборочной совокупности
- •Лабораторная работа. Расчет статистических характеристик Статистические характеристики по ряду х
- •Статистические характеристики по ряду у
- •Характеристики связи большой выборочной совокупности
- •Построение графика корреляции
- •Практическая работа. Дисперсионный анализ
- •Лабораторная работа. Регрессионный анализ
- •Метод избранных координат точек
- •Проверка адекватности уравнения
- •Метод статистических характеристик
- •Лабораторная работа. Метод наименьших квадратов
- •Приложения
- •Литература
- •Моделирование экосистем
- •250100 «Лесное дело»
Расчет теоретических частот распределения типа а
В том случае, если наблюдается некоторое отклонение графика от симметричного вида (значение асимметрии около 0,4 при критерии достоверности больше 2) рассчитывают распределение по типу А.
При этом используется функция нормального распределения, а также третья и четвертая производные от этой функции. Также в этой функции учитывается асимметрия и эксцесс:
Функция нормального распределения рассчитывается как
Третья производная от функции нормального распределения:
Четвертая производная от функции нормального распределения:
Отсюда функция распределения типа А принимает вид:
Частоты при распределении типа А вычисляются с учетом объема выборки и неполного среднеквадратического отклонения:
Независимо от того, подходит ли данный тип распределения к нашему примеру, сумма теоретических частот должна быть близкой к фактической численности вариационного ряда.
Для расчета распределения типа А при помощи электронных таблиц можно использовать следующие формулы:
Для функции нормального распределения:
=(1 / (2 * ПИ()) ^ 0,5) * EXP((-1) * (х”)^ 2 / 2)
Для третьей производной функции нормального распределения:
=(-1) * ((x”) ^ 3 - 3 * (x”)) * (f)
Для четвертой производной функции нормального распределения:
=((x”) ^ 4 - 6 *(x”) ^ 2 + 3) * (f)
В приведенных формулах вместо x” и f подставляются адреса ячеек, содержащих нормированное отклонение и функцию нормального распределения соответственно.
Таблица 8
Расчет теоретических частот для распределения типа А
х |
х` |
n |
x`-m1 |
x`` |
f |
f''' |
fIV |
fA |
n' | ||
8,25 |
-4 |
0 |
-4,4863 |
-2,39909 |
0,022443 |
0,148374 |
0,035765 |
-0,00481 |
-0,00086 |
0,016778 |
1,309 |
9,95 |
-3 |
6 |
-3,4863 |
-1,86433 |
0,070172 |
0,062237 |
-0,40515 |
-0,00202 |
0,009749 |
0,077905 |
6,082 |
11,65 |
-2 |
18 |
-2,4863 |
-1,32957 |
0,164833 |
-0,27005 |
-0,73872 |
0,008746 |
0,017775 |
0,191355 |
14,939 |
13,35 |
-1 |
22 |
-1,4863 |
-0,79481 |
0,290892 |
-0,54756 |
-0,11382 |
0,017733 |
0,002739 |
0,311364 |
24,309 |
15,05 |
0 |
31 |
-0,4863 |
-0,26005 |
0,385678 |
-0,29411 |
1,002302 |
0,009525 |
-0,02412 |
0,371085 |
28,972 |
16,75 |
1 |
25 |
0,513699 |
0,274705 |
0,38417 |
0,308637 |
0,980754 |
-0,01 |
-0,0236 |
0,350575 |
27,371 |
18,45 |
2 |
20 |
1,513699 |
0,809465 |
0,287494 |
0,545664 |
-0,14434 |
-0,01767 |
0,003473 |
0,273295 |
21,337 |
20,15 |
3 |
17 |
2,513699 |
1,344224 |
0,161636 |
0,259223 |
-0,73974 |
-0,0084 |
0,0178 |
0,171041 |
13,353 |
21,85 |
4 |
4 |
3,513699 |
1,878983 |
0,068274 |
-0,06807 |
-0,39042 |
0,002204 |
0,009394 |
0,079873 |
6,236 |
23,55 |
5 |
3 |
4,513699 |
2,413743 |
0,021666 |
-0,1478 |
0,043053 |
0,004787 |
-0,00104 |
0,025417 |
1,984 |
25,25 |
6 |
0 |
5,513699 |
2,948502 |
0,005165 |
-0,08672 |
0,136459 |
0,002808 |
-0,00328 |
0,00469 |
0,366 |
|
|
146 |
|
|
|
|
|
|
|
|
146,263 |
В этой таблице:
х – средние значения классов;
x’ – условные значения классов;
n – частоты;
x” – нормированное отклонение;
f – функция нормального распределения;
f’’’ и fIV – третья и четвертая производные функции нормального распределения соответственно;
fA – функция распределения типа А.