МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ

ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«Южно-российский государственный

ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

(НОВОЧЕРКАССКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ)»

Решение задач по курсу «Статистические методы анализа в безопасности жизнедеятельности»

Учебное пособие

Макет

Новочеркасск 2013 г.

УДК 65.9 (2) 248 (076.5)

Рецензенты:

Кандидат технических наук

Кандидат технических наук

Составитель: Федоренко Ю.В.

Решение задач по курсу»Статистические методы анализа в безопасности жизнедеятельности»: Учебное пособие / Юж.- Рос. гос. техн. ун-т. - Новочеркасск: ЮРГТУ, 2013. с.

В учебном пособии приведены решения задач в области наиболее распространенных в БЖД методов анализа данных (прикладной статистики). Излагаются основы и задачи описасательной статистики, проверки статистических гипотез, анализа статистических связей, при этом рассматриваются как классические (гауссовские) так и непараметрические методы анализа данных. Из многомерных методов анализа данных в пособии представлен регрессионный анализ.

Пособие предназначено для студентов специальностей 280700 «Техносферная безопасность» .

 Южно - Российский государственный

технический университет, 2013

. Федоренко Ю.В., 2013

Содержание

1. Практическая работа N 1.Основы статистического описания 4

2. Практическая работа N 2.Предварительный анализ данных.

Проверка гипотез о согласии 15

3 Практическая работа N 3.Предварительный анализ данных.

Проверка гипотез о равенстве числовых характеристик случайных величин 22

4. Практическая работа №4. Анализ статистических связей между Коли-

чественными переменными. Оценивание парных статистических связей 35

5. Практическая работа №5 Основы регрессионного анализа 48

6. Литература 54

7. Приложение 1 55

8. Приложение 2 60

Практическая работа n 1. Основы статистического описания.

Цель: Закрепить теоретические знания по основам статистического описания.

Приобрести умения:

- определять принадлежность данных к определенным шкалам измерений;

- представлять данные в табличном виде;

- получать по выборке из генеральной совокупности оценки начальных и центральных моментов, оценки коэффициентов асимметрии и эксцесса, оценки характеристик порядковых статистик (медиану, квантили, процентили, квартили, децили, размахи), оценки функции и плотности распределения вероятностей случайной величины; - строить полигон частот, гистограмму и график накопленных частот.