Реферат Комплексна статистична обробка експериментальних даних

-0,077

700

15,964

15,956

-0,017

-1,159

700

16,319

16,576

-0,128

800

15,867

15,649

0,072

-1,218

800

15,990

16,082

0,172

900

16,132

16,028

-0,022

-1,243

900

15,885

15,749

-0,092

1000

15,950

16,119

0,007

-1,192

1000

15,792

15,795

0,170

Аналізуючи отримані дані, можна зробити висновок про те що значення медіани і середнього арифметичного для вибірок випадкової величини і мають практично рівне значення. Для вибірки значення коефіцієнта асиметрії, а для вибірки випадкової величини значення ексцесу практично дорівнює 0. Для випадкової величини значення ексцесу практично -1,2. Таким чином, все це свідчить про близькість розподілу випадкової величини нормальному розподілу, а випадкової величини рівномірного.

2.9 Визначення закону розподілу випадкових величин

2.9.1 Визначення закону розподілу випадкової величини за вигляду гістограми

По виду гістограм, наведених на малюнках 2.19-2.21 робимо припущення про те, що випадкова величина підпорядковується рівномірному закону розподілу, а випадкова величина відповідає нормальному закону розподілу, що можна побачити на малюнках 2.22-2.24.

2.9.2 Визначення оцінок параметрів розподілів

Метод моментів

Метод моментів полягає в тому, що певна кількість статистичних початкових і (або) центральних моментів прирівнюється до відповідних теоретичним моментам розподілу випадкової величини. Рівняння методу показано у формулі (2.23). br/>