Учебная работа № /7138. «Контрольная Оценки параметров нормального закона распределения, вариант 14

Учебная работа № /7138. «Контрольная Оценки параметров нормального закона распределения, вариант 14

Количество страниц учебной работы: 5
Содержание:
Лабораторная работа № 1
«Оценки параметров нормального закона распределения»
Вариант 14

Для следующих данных:
1. Составить интервальную таблицу частот и частостей.
2. Построить гистограмму частот и аппроксимировать гистограмму теоретическим
нормальным законом распределения.
3. Методом произведений рассчитать выборочные характеристики .
4. С помощью критерия 2 (критерия Пирсона) проверить согласованность теоретического и статистического законов распределений с надежностью = 0,95.
5. Получить точечные оценки для математического ожидания, дисперсии, среднего
квадратического отклонения, ассиметрии и эксцесса.
6. С надежностью = 0,95 найти доверительный интервал для математического ожидания и среднего квадратического отклонения.
Число обрывов пряжи 24 текс на мотальной машине на 1 млн. м одиночной нити:
60 56 44 36 44 40 52 60 48 40 56 44 36
44 40 52 68 48 40 48 44 36 44 40 48 64
48 40 44 56 36 44 40 52 60 48 40 44 56
44 44 44 52 56 68 48 40 44 44 40 44 52
60 48 40 44 56 52 40 48 52 60 48 40 44
56 52 40 48 32 60 48 40 44 56 52 40 48
32 52 48 40 44 56 44 40 48 32 52 44 40
44 56 44 40 48 32 52 44 60 48 40 44 56
44 40 48 32 52 44

Стоимость данной учебной работы: 585 руб.Учебная работа № /7138.  "Контрольная Оценки параметров нормального закона распределения, вариант 14

    Укажите Ваш e-mail (обязательно)! ПРОВЕРЯЙТЕ пожалуйста правильность написания своего адреса!

    Укажите № работы и вариант


    Соглашение * (обязательно) Федеральный закон ФЗ-152 от 07.02.2017 N 13-ФЗ
    Я ознакомился с Пользовательским соглашением и даю согласие на обработку своих персональных данных.


    Выдержка из похожей работы

    Проверить их значимость, предварительно выбрав уровень б,
    Дать интерпретацию полученным результатам корреляционного анализа,
    Даны показатели производственно-хозяйственной деятельности предприятий машиностроения:
    Y1 — производительность труда;
    X5 — удельный вес рабочих в составе ППП;
    X7 — коэффициент сменности оборудования;
    X9 — удельный вес потерь от брака;
    X11 — среднегодовая численность ППП;
    X17 — непроизводственные расходы,
    Решение:
    1, В результате использования пакета «Анализ данных» в Excel и программы Statistaca получаем векторы средних арифметических и среднеквадратического отклонения и матрицу парных коэффициентов корреляции:
    Векторы средних арифметических:
    Векторы среднеквадратических отклонений:
    По данным 53 предприятий имеем что:
    Средняя производительность труда составила 7,970 при среднеквадратическом отклонении 2,610,
    Удельный вес рабочих в составе ППП составил 0,735 при среднеквадратическом отклонении 0,053,
    Коэффициент сменности оборудования составил 1,339 при среднеквадратическом отклонении 0,142,
    Среднегодовая численность ППП составила 14707,792 при среднеквадратическом отклонении 9907,129,
    Непроизводственные расходы составили 19,570 при среднеквадратическом отклонении 4,702,
    Матрица парных коэффициентов корреляции

    Y1

    X5

    X7

    X9

    X11

    X17

    Y1

    1,000

    0,055

    0,203

    -0,083

    0,484

    0,018

    X5

    0,055

    1,000

    0,415

    0,363

    0,192

    -0,940

    X7

    0,203

    0,415

    1,000

    0,270

    0,224

    -0,389

    X9

    -0,083

    0,363

    0,270

    1,000

    -0,023

    -0,378

    X11

    0,484

    0,192

    0,224

    -0,023

    1,000

    0,001

    X17

    0,018

    -0,940

    -0,389

    -0,378

    0,001

    1,000

    Красным цветом обозначены значимые парные коэффициенты корреляции,
    RY1X5 = 0,055 — связь между производительностью труда и удельным весом рабочих в составе ППП — заметная положительная,
    RY1X7 = 0,203 — связь между производительностью труда и коэффициентом сменности оборудования — слабая положительная,
    RY1X9 = -0,083 — связь между производительностью труда и удельным весом потерь от брака — высокая отрицательная,
    RY1X11 = 0,484 — связь между производительностью труда и среднегодовой численностью ППП — умеренная положительная,
    RY1X17 = 0,018 — связь между производительностью труда и непроизводственными расходами — слабая положительная,
    RX5X7 = 0,415 — связь между удельным весом рабочих в составе ППП и коэффициентом сменности оборудования — умеренная положительная,
    RX5X9 = 0,363 — связь между удельным весом рабочих в составе ППП и удельным весом потерь от брака — умеренная положительная,
    RX5X11 = 0,192 — связь между удельным весом рабочих в составе ППП и среднегодовой численностью ППП — слабая положительная,
    RX5X17 = -0,940 — связь между удельным весом рабочих в составе ППП и непроизводственными расходами — весьма высокая отрицательная,
    RX7X9 = 0,270 — связь между коэффициентом сменности оборудования и удельным весом потерь от брака — слабая положительная,
    RX7X11 = 0,224 — связь между удельным весом потерь от брака и среднегодовой численностью ППП — слабая положительная,
    RX7X17 = -0,389 — связь между коэффициентом сменности оборудования и непроизводственными расходами — умеренная отрицательная,
    RX9X11 = -0,023 — связи между коэффициентом сменности оборудования и среднегодовой численностью ППП — не выявлено,
    RX9X17 = -0,378 — связь между удельным весом потерь от брака и непроизводственными расходами — умеренная отрицательная,
    RX11X17 = 0,001 — связи между среднегодовой численностью ППП и непроизводственными расходами — не выявлено,
    Найдем интервальные оценки для значимых парных коэффициентов корреляции с заданной надежностью г = 1-б при б =0,05:
    1), RY1X11 = 0,484
    Строим доверительный интервал:
    M(Z)є (Z-д; Z+д), где
    д=0,002
    Находим Z-преобразование Фишера
    Z= 0,528
    tг=0,1034 — находится по таблице функции Лапласа
    В результате получаем доверительный интервал M(Z)=(0,526; 0,530),
    Аналогично находим доверительные интервалы и для других значимых коэффициентов корреляции,
    2), RX5X7 = 0,415
    M(Z)=(0,440; 0,444),
    3)»