Комплексная статистическая обработка экспериментальных данных (стр. 9 из 10)
Анализируя получившиеся графики, делаем вывод, что случайная величина
распределена по равномерному закону, а случайная величина 
– по нормальному.Заключение
В ходе курсовой работы были освоены методы обработки данных статистического наблюдения, их анализа с помощью обобщающих показателей, установление теоретических законов распределения случайных величин и доказательство адекватности этих законов. Также в результате выполнения данной работы мы приобрели навыки и опыт работы в пакете STATISTICА.
В ходе анализа данных, были сделаны выводы, что основной частью статистического анализа является выявление закона распределения случайной величины, а также, выявление основных факторов, оказывающих влияние на качество оцениваемых параметров закона распределения (длина выборки, её однородность, величина доверительной вероятности). Был произведен статистический анализ каждой из полученных в ходе генерации выборок данных двух случайных величин, был найден закон их распределения. Рассмотрены основные числовые характеристики положения и вариации нормального и равномерного закона.
Полученный опыт работы со статистическими данными и методами их обработки на компьютере позволит гораздо быстрее и эффективнее применять эти методы обработки информации в повседневной жизни, в частности, для экономических исследований и разработок.
Перечень ссылок
случайный величина интервальный выборка
1. Теория статистики: Учебник / Под ред. проф. Р. А. Шмойловой. - 3-е изд., перераб. -М.: Финансы и статистика, 2000. - 560 с.
2. Елисеева И. И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. чл.-корр. РАН И. И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 365 с.: ил.
3. Смирнов Н.В., Дунин-Барковский И.В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических приложений. – М.: Наука, 1969. – 509 с.
4. Гурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учеб. пособие для втузов. Изд. 5-е перераб. и доп. – М.: Высш. школа, 1977. – 397 с.
5. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. – М.: Unity, 2000. – 544 с.
6. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. – М.: Наука, 1969. – 576 с.
7. Боровиков В. STATISTICA: искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов. - СПб.: Питер, 2001. - 656 с.
Приложение А
Генерация исходных данных СВ
в пакете STATISTICADim ADS As Spreadsheet
Dim STBReport As Report
Dim SUM As Double
Dim LOOP_CASE As Double
Dim I As Double
Sub Main
Set ADS = ActiveDataSet
Set STBReport = Reports.New
For LOOP_CASE = 1 To NCASES(ADS)
For I = 1 To n
SUM = 0
For L = 1 To 300
SUM = SUM + Uniform(1)
Next L
ADS.Value (LOOP_CASE, 1) = N * ((1 / 15) * SUM - 9)
Next I
NEXT_CASE:
Next LOOP_CASE
End Sub
Приложение Б
Интервальные ряды для СВ
и Таблица Д.1 - Интервальный ряд СВ
, 
| Частота | Кумул. | Процент | Кумул. | |
| 5,289175<x<=8,355050 | 14,000 | 14,000 | 7,000 | 7,000 |
| 8,355050<x<=11,42093 | 34,000 | 48,000 | 17,000 | 24,000 |
| 11,42093<x<=14,48680 | 33,000 | 81,000 | 16,500 | 40,500 |
| 14,48680<x<=17,55268 | 33,000 | 114,000 | 16,500 | 57,000 |
| 17,55268<x<=20,61855 | 29,000 | 143,000 | 14,500 | 71,500 |
| 20,61855<x<=23,68443 | 23,000 | 166,000 | 11,500 | 83,000 |
| 23,68443<x<=26,75030 | 34,000 | 200,000 | 17,000 | 100,000 |
Таблица Д.2 - Интервальный ряд СВ
, 
| Частота | Кумул. | Процент | Кумул. | |
| 5,502861<x<=8,114160 | 25,000 | 25,000 | 8,333 | 8,333 |
| 8,114160<x<=10,72546 | 37,000 | 62,000 | 12,333 | 20,667 |
| 10,72546<x<=13,33676 | 40,000 | 102,000 | 13,333 | 34,000 |
| 13,33676<x<=15,94806 | 39,000 | 141,000 | 13,000 | 47,000 |
| 15,94806<x<=18,55936 | 39,000 | 180,000 | 13,000 | 60,000 |
| 18,55936<x<=21,17066 | 41,000 | 221,000 | 13,667 | 73,667 |
| 21,17066<x<=23,78195 | 51,000 | 272,000 | 17,000 | 90,667 |
| 23,78195<x<=26,39325 | 28,000 | 300,000 | 9,333 | 100,000 |
Таблица Д.3 - Интервальный ряд СВ
, 
| Частота | Кумул. | Процент | Кумул. | |
| 5,555859<x<=8,176674 | 33,000 | 33,000 | 8,250 | 8,250 |
| 8,176674<x<=10,79749 | 69,000 | 102,000 | 17,250 | 25,500 |
| 10,79749<x<=13,41830 | 54,000 | 156,000 | 13,500 | 39,000 |
| 13,41830<x<=16,03912 | 54,000 | 210,000 | 13,500 | 52,500 |
| 16,03912<x<=18,65993 | 51,000 | 261,000 | 12,750 | 65,250 |
| 18,65993<x<=21,28075 | 58,000 | 319,000 | 14,500 | 79,750 |
| 21,28075<x<=23,90156 | 54,000 | 373,000 | 13,500 | 93,250 |
| 23,90156<x<=26,52238 | 27,000 | 400,000 | 6,750 | 100,000 |
Таблица Д.4 - Интервальный ряд СВ
, 
| Частота | Кумул. | Процент | Кумул. | |
| 5,616825<x<=7,918099 | 42,000 | 42,000 | 7,000 | 7,000 |
| 7,918099<x<=10,21937 | 60,000 | 102,000 | 10,000 | 17,000 |
| 10,21937<x<=12,52065 | 79,000 | 181,000 | 13,167 | 30,167 |
| 12,52065<x<=14,82192 | 78,000 | 259,000 | 13,000 | 43,167 |
| 14,82192<x<=17,12319 | 75,000 | 334,000 | 12,500 | 55,667 |
| 17,12319<x<=19,42447 | 69,000 | 403,000 | 11,500 | 67,167 |
| 19,42447<x<=21,72574 | 92,000 | 495,000 | 15,333 | 82,500 |
| 21,72574<x<=24,02701 | 70,000 | 565,000 | 11,667 | 94,167 |
| 24,02701<x<=26,32829 | 35,000 | 600,000 | 5,833 | 100,000 |
Таблица Д.5 - Интервальный ряд СВ
, 
| Частота | Кумул. | Процент | Кумул. | |
| 5,638499<x<=7,943963 | 48,000 | 48,000 | 6,857 | 6,857 |
| 7,943963<x<=10,24943 | 80,000 | 128,000 | 11,429 | 18,286 |
| 10,24943<x<=12,55489 | 80,000 | 208,000 | 11,429 | 29,714 |
| 12,55489<x<=14,86035 | 100,000 | 308,000 | 14,286 | 44,000 |
| 14,86035<x<=17,16582 | 91,000 | 399,000 | 13,000 | 57,000 |
| 17,16582<x<=19,47128 | 83,000 | 482,000 | 11,857 | 68,857 |
| 19,47128<x<=21,77675 | 94,000 | 576,000 | 13,429 | 82,286 |
| 21,77675<x<=24,08221 | 89,000 | 665,000 | 12,714 | 95,000 |
| 24,08221<x<=26,38767 | 35,000 | 700,000 | 5,000 | 100,000 |
Таблица Д.6 - Интервальный ряд СВ
, 