ПОЗНАВАТЕЛЬНОЕ Сила воли ведет к действию, а позитивные действия формируют позитивное отношение Как определить диапазон голоса - ваш вокал
Игровые автоматы с быстрым выводом Как цель узнает о ваших желаниях прежде, чем вы начнете действовать. Как компании прогнозируют привычки и манипулируют ими Целительная привычка Как самому избавиться от обидчивости Противоречивые взгляды на качества, присущие мужчинам Тренинг уверенности в себе Вкуснейший "Салат из свеклы с чесноком" Натюрморт и его изобразительные возможности Применение, как принимать мумие? Мумие для волос, лица, при переломах, при кровотечении и т.д. Как научиться брать на себя ответственность Зачем нужны границы в отношениях с детьми? Световозвращающие элементы на детской одежде Как победить свой возраст? Восемь уникальных способов, которые помогут достичь долголетия Как слышать голос Бога Классификация ожирения по ИМТ (ВОЗ) Глава 3. Завет мужчины с женщиной 
Оси и плоскости тела человека - Тело человека состоит из определенных топографических частей и участков, в которых расположены органы, мышцы, сосуды, нервы и т.д. Отёска стен и прирубка косяков - Когда на доме не достаёт окон и дверей, красивое высокое крыльцо ещё только в воображении, приходится подниматься с улицы в дом по трапу. Дифференциальные уравнения второго порядка (модель рынка с прогнозируемыми ценами) - В простых моделях рынка спрос и предложение обычно полагают зависящими только от текущей цены на товар. | Расчетно-графическая работа Задание 1. «Проверка статистических гипотез» Из двух нормально распределенных генеральных совокупностей и получены малые независимые выборки, объемы которых и , где [ ] означают целую часть числа, заключенного в эти скобки, - порядковый номер фамилии студента в групповом журнале. Значения вариант и рассчитываются по формулам: , и , , где – номер студенческой группы. Требуется по данным выборкам при уровне значимости 0,05 проверить нулевую гипотезу при альтернативной гипотезе . Пример вычисления для студента с параметрами =0, =1. Решение. Определим объемы выборок: = = =[2,5]+8=2+8=10 = = =[3]+7=3+7=10. Далее найдем значения вариант обеих выборок: x1=1+5,5=6,5; x2=7,5; x3=8,5; x4=9,5; x5=10,5; x6=11,5; x7=12,5; x8=13,5; x9=14,5; x10=15,5; y1= =2; y2=3; y3=4; y4=5; y5=6; y6=7; y7=8; y8=9; y9=10; y10=11. Вычислим средние и исправленные дисперсии: =11; = ·(2·4,52+2·3,52+2·2,52+2·1,52+2·0,52)= · 41,25= · 13,756≈9,167, =6,5; = ·(2·4,52+2·3,52+2·2,52+2·1,52+2·0,52)=9,167. Проверим сначала гипотезу о равенстве дисперсий , при конкурирующей . , , так как , то гипотеза о равенстве дисперсий принимается. Можно переходить к сравнению математических ожиданий. , (0,05,18)=2,10, так как то гипотеза о равенстве математических ожиданий отвергается. Задание 2. «Оценивание параметров и проверка гипотезы о нормальном законе распределения» По выборочным данным, представленным ниже, требуется проверить гипотезу о нормальном законе распределения по критериям согласия Пирсона и критерию Колмогорова на уровне значимости 0,05. Здесь - номер студенческой группы, - номер фамилии студента в журнале. 11,70 | 12,90 | 10,32 | 9,50 | 5,91 | 11,56 | 10,81 | 9,32 | 13,00 | 12,90 | 7,35 | 11,80 | 17,00+ /10 | 14,10 | 9,74 | 9,76 | 6,96 | 15,05 | 14,67 | 9,73+N/10 | 11,35 | 10,51 | 15,95 | 12,41 | 13,56 | 6,68 | 13,75 | 16,95 | 8,81 | 10,60+N/10 | 13,90 | 9,03 | 7,39 | 13,85 | 11,99 | 6,23 | 12,56 | 12,03 | 12,97 | 15,95 | 11,00 | 7,76 | 10,48 | 12,80 | 12,05 | 12,33 | 5,60- /10 | 8,80 | 9,85 | 10,11+ /10 | 9,75 | 13,70 | 12,09 | 13,40 | 9,02 | 6,67 | 12,37 | 11,67 | 12,00 | 13,60 | 15,21 | 9,70 | 13,70 | 16,10 | 13,60 | 14,40 | 14,75 | 8,06 | 13,01 | 10,70+N/10 | 13,57 | 15,30 | 12,30 | 15,85 | 17,60 | 11,25 | 12,75 | 11,50 | 12,27 | 11,50 | 9,21 | 10,79 | 11,11 | 12,31 | 16,80 | 16,20 | 10,36 | 6,86 | 12,90 | 8,64+(N+ )/10 | 14,90 | 16,00 | 12,00 | 12,31 | 9,35 | 16,60 | 15,67 | 15,33 | 8,69+ /10 | 12,07 | Пример вычисления для студента с параметрами =0, =0. Решение. 11,70 | 12,90 | 10,32 | 9,50 | 5,91 | 11,56 | 10,81 | 9,32 | 13,00 | 12,90 | 7,35 | 11,80 | 17,00 | 14,10 | 9,74 | 9,76 | 6,96 | 15,05 | 14,67 | 9,73 | 11,35 | 10,51 | 15,95 | 12,41 | 13,56 | 6,68 | 13,75 | 16,95 | 8,81 | 10,60 | 13,90 | 9,03 | 7,39 | 13,85 | 11,99 | 6,23 | 12,56 | 12,03 | 12,97 | 15,95 | 11,00 | 7,76 | 10,48 | 12,80 | 12,05 | 12,33 | 5,60 | 8,80 | 9,85 | 10,11 | 9,75 | 13,70 | 12,09 | 13,40 | 9,02 | 6,67 | 12,37 | 11,67 | 12,00 | 13,60 | 15,21 | 9,70 | 13,70 | 16,10 | 13,60 | 14,40 | 14,75 | 8,06 | 13,01 | 10,70 | 13,57 | 15,30 | 12,30 | 15,85 | 17,60 | 11,25 | 12,75 | 11,50 | 12,27 | 11,50 | 9,21 | 10,79 | 11,11 | 12,31 | 16,80 | 16,20 | 10,36 | 6,86 | 12,90 | 8,64 | 14,90 | 16,00 | 12,00 | 12,31 | 9,35 | 16,60 | 15,67 | 15,33 | 8,69 | 12,07 | Для удобства расположим варианты в порядке возрастания. 5,60 | 8,06 | 9,50 | 10,48 | 11,50 | 12,05 | 12,56 | 13,56 | 14,40 | 15,95 | 5,91 | 8,64 | 9,70 | 10,51 | 11,50 | 12,07 | 12,75 | 13,57 | 14,67 | 15,95 | 6,23 | 8,69 | 9,73 | 10,60 | 11,56 | 12,09 | 12,80 | 13,60 | 14,75 | 16,00 | 6,67 | 8,80 | 9,74 | 10,70 | 11,67 | 12,27 | 12,90 | 13,60 | 14,90 | 16,10 | 6,68 | 8,81 | 9,75 | 10,79 | 11,70 | 12,30 | 12,90 | 13,70 | 15,05 | 16,20 | 6,86 | 9,02 | 9,76 | 10,81 | 11,80 | 12,31 | 12,90 | 13,70 | 15,21 | 16,60 | 6,96 | 9,03 | 9,85 | 11,00 | 11,99 | 12,31 | 12,97 | 13,75 | 15,30 | 16,80 | 7,35 | 9,21 | 10,11 | 11,11 | 12,00 | 12,33 | 13,00 | 13,85 | 15,33 | 16,95 | 7,39 | 9,32 | 10,32 | 11,25 | 12,00 | 12,37 | 13,01 | 13,90 | 15,67 | 17,00 | 7,76 | 9,35 | 10,36 | 11,35 | 12,03 | 12,41 | 13,40 | 14,10 | 15,85 | 17,60 | 1) находим размах выборки: , 2) определяем число классов разбиения по формуле Стерджесса: , 3) находим величину классового интервала: , 4) границы и середины частичных интервалов находим по формулам: , , и так далее, , и так далее. 5) подсчитываем частоты попадания вариант в каждый интервал: Границы интервалов | Середина интервала | Эмпирическая частота |  |  |  |  | 4,815 | 6,385 | 5,600 | | 6,385 | 7,956 | 7,171 | | 7,956 | 9,527 | 8,741 | | 9,527 | 11,097 | 10,312 | | 11,097 | 12,668 | 11,883 | | 12,668 | 14,239 | 13,453 | | 14,239 | 15,809 | 15,024 | | 15,809 | 17,380 | 16,595 | | 17,380 | 18,951 | 18,165 | | Эмпирический интервальный ряд составлен, найдём среднее значение и СКО: , . Теперь найдём теоретические частоты, предполагая нормальное распределение совокупности: Границы интервалов |  |  | Границы интервалов |  |  | - -  |  |  |  |  |  | 4,815 | 6,385 | - | -5,497 |  | -1,921 | -0,5 | -0,4726 | 0,0274 | 2,74 | 6,385 | 7,956 | -5,497 | -3,927 | -1,921 | -1,372 | -0,4726 | -0,4147 | 0,0579 | 5,79 | 7,956 | 9,527 | -3,927 | -2,356 | -1,372 | -0,823 | -0,4147 | -0,2939 | 0,1208 | 12,08 | 9,527 | 11,097 | -2,356 | -0,785 | -0,823 | -0,274 | -0,2939 | -0,1064 | 0,1875 | 18,75 | 11,097 | 12,668 | -0,785 | 0,785 | -0,274 | 0,274 | -0,1064 | 0,1064 | 0,2128 | 21,28 | 12,668 | 14,239 | 0,785 | 2,356 | 0,274 | 0,823 | 0,1064 | 0,2939 | 0,1875 | 18,75 | 14,239 | 15,809 | 2,356 | 3,923 | 0,823 | 1,372 | 0,2939 | 0,4147 | 0,1208 | 12,08 | 15,809 | 17,380 | 3,923 | 5,497 | 1,372 | 1,921 | 0,4147 | 0,4726 | 0,0579 | 5,79 | 17,380 | 18,951 | 5,497 | - | 1,921 |  | 0,4726 | 0,5 | 0,0274 | 2,74 |  | | | Найдём наблюдаемые значения и .  |  |  |  |  |  |  |  | | 2,74 | 0,03 | 0,0274 | 0,03 | 0,0274 | 0,0026 | 0,0247 | | 5,79 | 0,07 | 0,0579 | 0,10 | 0,0853 | 0,0147 | 0,2529 | | 12,08 | 0,11 | 0,1208 | 0,21 | 0,2061 | 0,0039 | 0,0966 | | 18,75 | 0,16 | 0,1875 | 0,37 | 0,3936 | 0,0236 | 0,4033 | | 21,28 | 0,24 | 0,2128 | 0,61 | 0,6064 | 0,0036 | 0,3477 | | 18,75 | 0,19 | 0,1875 | 0,80 | 0,7939 | 0,0061 | 0,0033 | | 12,08 | 0,09 | 0,1208 | 0,89 | 0,9147 | 0,0247 | 0,7853 | | 5,79 | 0,10 | 0,0579 | 0,99 | 0,9726 | 0,0174 | 3,0612 | | 2,74 | 0,01 | 0,0274 | 1,00 | 1,00 | | 1,1050 | | = =0,0247 =0,247 | = =6,080 | Критические значения находим в соответствующих таблицах: = , так как 6,08< , то принимается гипотеза о нормальном распределении генеральной совокупности, аналогично , так как < , то гипотеза о нормальном законе распределения подтверждается и критерием Колмогорова. Доказали, что совокупность распределена нормально, найдём оценки генеральных параметров этой совокупности.  |  |  |  | -6,283 | 118,428 | -744,083 | 4675,073 | -4,712 | 155,421 | -732,344 | 3450,805 | -3,142 | 108,59 | -341,19 | 1072,019 | -1,571 | 39,489 | -62,037 | 97,46 | | | | | 1,57 | 46,833 | 73,528 | 115,439 | 3,141 | 88,793 | 278,899 | 876,022 | 4,172 | 222,029 | 1046,201 | 4929,699 | 6,282 | 39,476 | 247,988 | 1557,861 |  | 8,19 | -2,33 | 167,744 |  |  |  |  |  |  |  | 11,883 | 8,274 | 2,876 | -0,0979 | -0,548 | 12,064 | 11,948 | Найдём доверительный интервал для математического ожидания при неизвестной дисперсии . , где , ,  Найдём доверительный интервал для дисперсии при неизвестном . , где , , , , . |