Министерство культуры российской федерации
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
«Санкт-петербургский государственный университет кино и телевидения»
Кафедра бухгалтерского учета
КУРСОВАЯ РАБОТА
ПО ДИСЦИПЛИНЕ: «СТАТИСТИКА»
ПО ТЕМЕ: «Статистическая обработка экспериментальных данных»
Выполнила:
Шашенкова А.В.
студентка 2-с курса ФАУ
зачетная книжка № 4817
шифр: 080502
Преподаватель: к.э.н , доцент Магомедов М.Н.
Санкт-Петербург
2012
Оглавление
Введение 3
1. Исходные данные 4
2. Вычисление основных выборочных характеристик. 5
3. Ранжирование выборочных данных и вычисление моды и медианы. 8
4. Вычисление интервальных оценок для математического ожидания и дисперсии. 11
5. Параметрическая оценка функции плотности распределения. 13
6. Проверка гипотезы о нормальном распределении случайной величины по критерию Пирсона. 16
Список литературы 18
Введение
Математическая статистика позволяет получать обоснованные выводы о параметрах или виде закона распределения случайных величин по совокупности наблюдения за ними.
Цель курсовой работы: приобрести практические навыки в статистических исследованиях на основе курса математической статистики.
Задачи курсовой работы:
Изучить случайную величину Х, закон распределения которой не известен или неизвестны параметры этого закона; провести серию из N наблюдений для случайной величины Х и получить последовательность ее значений из N чисел; используя полученные данные построить вариационный ряд.
Найти оценки неизвестных параметров генеральной совокупности по выборке наблюдений – основный выборочные характеристики (среднее арифметическое случайной величины Х, среднее линейное отклонение, дисперсию, несмещенную оценку дисперсии, среднее квадратическое отклонение, несмещенную выборочную оценку, коэффициенты вариации, асимметрии, эксцесса, вариационный размах, мода и медиана).
Вычислить интервальные оценки для математического ожидания и дисперсии.
Определить параметрическую оценку функции плотности распределения.
Проверить гипотезу о нормальном распределении случайной величины по критерию Пирсона.
Исходные данные
Исходные данные: проведена серия из N=60 наблюдений для случайной величины X и получена последовательность ее значений, состоящая из 60 чисел – выборка (таб.1). Необходимо изучить закон распределения случайной величины X.
Все
выборочные наблюдения равновозможны
и равноправны, каждое выборочное
наблюдение
в выборке не имеет никаких преимуществ
перед другими. Запишем все заданные
значения выборки N
в виде неубывающей последовательности
значений случайной величины Х.
Таблица 1
№ |
|
№ |
|
№ |
|
№ |
|
1 |
4,03 |
16 |
5,37 |
31 |
6,14 |
46 |
6,65 |
2 |
4,35 |
17 |
5,46 |
32 |
6,17 |
47 |
6,72 |
3 |
4,38 |
18 |
5,47 |
33 |
6,17 |
48 |
6,73 |
4 |
4,41 |
19 |
5,49 |
34 |
6,27 |
49 |
6,8 |
5 |
4,51 |
20 |
5,5 |
35 |
6,31 |
50 |
6,92 |
6 |
4,84 |
21 |
5,57 |
36 |
6,31 |
51 |
6,99 |
7 |
4,84 |
22 |
5,69 |
37 |
6,37 |
52 |
7,07 |
8 |
4,95 |
23 |
5,74 |
38 |
6,4 |
53 |
7,09 |
9 |
4,98 |
24 |
5,74 |
39 |
6,44 |
54 |
7,22 |
10 |
4,99 |
25 |
5,89 |
40 |
6,45 |
55 |
7,25 |
11 |
5,05 |
26 |
5,95 |
41 |
6,48 |
56 |
7,33 |
12 |
5,13 |
27 |
5,96 |
42 |
6,54 |
57 |
7,38 |
13 |
5,21 |
28 |
5,98 |
43 |
6,58 |
58 |
7,68 |
14 |
5,26 |
29 |
6,04 |
44 |
6,6 |
59 |
7,95 |
15 |
5,27 |
30 |
6,08 |
45 |
6,65 |
60 |
8,29 |