Для приближенного определения эксцесса может быть использована формула Линдберга (38):
, (38)где
– доля количества вариант, лежащих в интервале, равном половине (в ту и другую сторону от средней величины).В нашей задаче числитель центрального момента 4-го порядка рассчитан в последнем столбце расчетной таблицы. В итоге по формуле (37) имеем: Ex = (2780,498/25)/2,5614–3 = 111,220/43,017–3 = -0,415. Так как Ex<0, то распределение низковершинное. Это подтверждает и приблизительный расчет по формуле (38): в интервале 21,967
0,5*2,561, то есть от 20,687 до 23,248 находится примерно 21,4% студентов. Таким образом, Ex = 0,214 – 0,3829 = –0,169.По имеющимся в следующей таблице данным по группе из 20 студентов заочного отделения необходимо:
1) построить интервальный ряд распределения признака и его график;
2) рассчитать модальное, медианное и среднее значение, установить его типичность с помощью коэффициентов вариации;
3) проверить распределение на нормальность с помощью коэффициентов асимметрии и эксцесса.
№ п/п | Вариант | |||||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | |
Рост, см | Вес, кг | Доход, у.е./мес. | IQ (тест Айзенка) | Тет-радь, листов | Воз-раст, лет | Соот-ношение «рост/вес» | Стаж работы, мес. | Кол-во друзей, чел. | Время решения контрольной, час. | |
1 | 159 | 45 | 430 | 95 | 24 | 20 | 3,533 | 26 | 5 | 8,5 |
2 | 160 | 61 | 640 | 115 | 32 | 25 | 2,623 | 63 | 7 | 6,2 |
3 | 161 | 56 | 610 | 111 | 24 | 28 | 2,875 | 94 | 10 | 6,8 |
4 | 162 | 48 | 330 | 97 | 24 | 19 | 3,375 | 16 | 4 | 12,0 |
5 | 162 | 54 | 420 | 105 | 60 | 23 | 3,000 | 49 | 2 | 7,5 |
6 | 164 | 58 | 290 | 98 | 16 | 20 | 2,828 | 14 | 6 | 10,0 |
7 | 166 | 51 | 480 | 109 | 90 | 26 | 3,255 | 78 | 9 | 7,2 |
8 | 169 | 62 | 610 | 120 | 24 | 19 | 2,726 | 10 | 5 | 4,2 |
9 | 170 | 70 | 840 | 122 | 48 | 30 | 2,429 | 130 | 10 | 3,5 |
10 | 170 | 72 | 330 | 92 | 24 | 20 | 2,361 | 20 | 3 | 9,5 |
11 | 171 | 73 | 560 | 110 | 16 | 28 | 2,342 | 86 | 8 | 7,8 |
12 | 171 | 64 | 450 | 102 | 48 | 21 | 2,672 | 29 | 4 | 8,0 |
13 | 172 | 73 | 350 | 108 | 32 | 26 | 2,356 | 75 | 7 | 6,0 |
14 | 174 | 68 | 310 | 100 | 48 | 21 | 2,559 | 22 | 4 | 4,8 |
15 | 176 | 81 | 380 | 104 | 64 | 20 | 2,173 | 32 | 1 | 8,6 |
16 | 176 | 84 | 340 | 104 | 48 | 19 | 2,095 | 21 | 5 | 10,0 |
17 | 178 | 76 | 660 | 128 | 90 | 27 | 2,342 | 96 | 8 | 4,5 |
18 | 181 | 90 | 450 | 106 | 48 | 26 | 2,011 | 70 | 9 | 12,5 |
19 | 183 | 68 | 540 | 105 | 32 | 23 | 2,691 | 59 | 6 | 10,5 |
20 | 192 | 95 | 750 | 117 | 60 | 27 | 2,021 | 98 | 4 | 6,5 |
Задача 1. На предприятии в порядке случайной бесповторной выборки было опрошено 100 рабочих из 1000 и получены следующие данные об их доходе за месяц:
Доход, у.е. | до 300 | 300-500 | 500-700 | 700-1000 | более 1000 |
Число рабочих | 8 | 28 | 44 | 17 | 3 |
С вероятностью 0,950 определить:
1) среднемесячный размер дохода работников данного предприятия;
2) долю рабочих предприятия, имеющих месячный доход более 700 у.е.;
3) необходимую численность выборки при определении среднемесячного дохода работников предприятия, чтобы не ошибиться более чем на 50 у.е.;
4) необходимую численность выборки при определении доли рабочих с размером месячного дохода более 700 у.е., чтобы при этом не ошибиться более чем на 5%.
Решение. Выборочный метод (выборка) используется, когда применение сплошного наблюдения физически невозможно из-за огромного массива данных или экономической нецелесообразности. Учитывая, что на основе выборочного обследования нельзя точно оценить изучаемый параметр (например, среднее значение – или долю какого-то признака – р) генеральной совокупности, необходимо найти пределы, в которых он находится. Для этого необходимо определить изучаемый параметр по данным выборки (выборочную среднюю –
и/или выборочную долю – w) и его дисперсию (Дв). Для этого построим вспомогательную таблицу 3.