5 Пример выполнения контрольной работы
Министерство образования и науки РФ
ФГБОУ ВПО
Волгоградский государственный технический университет
Факультет подготовки инженерных кадров
Кафедра: «Технология машиностроения»
Контрольная работа
по Программным статистическим комплексам
тема: «Автоматизированный анализ экспериментальных данных»
Вариант №___
Выполнил:
студент гр. ______
_________________
Проверил
_________________
Волгоград 2013 г.
Содержание
Содержание 14
5.1 Цель работы 15
5.2 Задание 15
5.3 Построение гистограммы распределения значений случайной величины 15
5.4 Расчет основных статистических характеристик распределения 16
5.5 Оценка соответствия эмпирического распределения теоретическим законам 16
5.6 Выводы 18
5.7 Список использованной литературы 18
5.1 Цель работы
Выполнение контрольной работы является важным этапом в изучении дисциплины «Программные статистические комплексы», обеспечивающим: углубление и закрепление знаний по изучаемой дисциплине; приобретение навыков практического использования программных средств анализа данных в инженерной деятельности.
5.2 Задание
Для выборочной совокупности мгновенных значений непрерывной случайной величины в табличном процессоре MicrosoftExcelилиOpenOfficeCalc:
1. Рассчитать основные статистические характеристики распределения непрерывной случайной величины.
2. Построить гистограмму или полигон распределения значений случайной величины.
3. Оценить соответствие закона распределения случайной величины каждому из заданных: закону нормального распределения Гаусса, закону равновероятного распределения, закону распределения Симпсона (треугольное распределение).
4. Построить диаграммы распределений.
5.3 Построение гистограммы распределения значений случайной величины
Решение начнём с построения действительного распределения случайной величины. Для этого определим максимальное и минимальное значение. Затем расширим полученные границы. Результаты сведём в таблицу 5.1.
Таблица 5.1
|
|
Фактически |
Улучшено |
|
Минимум |
32,0100 |
32,0073 |
|
Максимум |
34,7100 |
34,7127 |
Полученный диапазон разобьём на 9 интервалов, определим границы каждого из них и среднее значение. Далее вычисляется количество значений, попавших в каждый из интервалов и вероятность попадания значения в каждый интервал. Полученные значения сведём в таблицу 5.2. Действительное распределение показано на рисунке 5.1.
Таблица 5.2
|
№ |
Нижн |
Верхн |
Средн |
Частота |
Вероятн |
|
1 |
32,0073 |
32,3079 |
32,1576 |
47,0000 |
0,1815 |
|
2 |
32,3079 |
32,6085 |
32,4582 |
49,0000 |
0,1892 |
|
3 |
32,6085 |
32,9091 |
32,7588 |
60,0000 |
0,2317 |
|
4 |
32,9091 |
33,2097 |
33,0594 |
24,0000 |
0,0927 |
|
5 |
33,2097 |
33,5103 |
33,3600 |
23,0000 |
0,0888 |
|
6 |
33,5103 |
33,8109 |
33,6606 |
25,0000 |
0,0965 |
|
7 |
33,8109 |
34,1115 |
33,9612 |
9,0000 |
0,0347 |
|
8 |
34,1115 |
34,4121 |
34,2618 |
9,0000 |
0,0347 |
|
9 |
34,4121 |
34,7127 |
34,5624 |
13,0000 |
0,0502 |
Рисунок 5.1 – Действительное распределение случайной величины