p align="justify"> Розіб'ємо вибірку на 10 інтервалів. Кількість результатів потрапили в кожний інтервал (ni):
3 5 13 16 20 17 10 6 6
Довжина інтервалу (I):
I=(I max -I min)/N,
де I max - максимальне значення вибірки, I min - мінімальне значення вибірки, N - кількість інтервалів
I=(0.0518-0.0474) /10=0.00044
Для кожного інтервалу підраховуємо частості:
,
де ni - число результатів у i-му інтервалі; n - загальне у результатів у вибірці.
Від частостей переходимо до емпіричної щільності ймовірності:
,
де I i - довжина інтервалу;
Емпірична функція розподілу розраховується за формулою:
ni 435131620171066 P i * 0.040.030.050.130.160.200.170.100.060.06 fi * 91.1068.33113.88296.09364.42455.53387.20227.76136.66136.66 F i * 0.040.070.120.250.410.610.780.880.941. 00
2.5 Побудова гістограми та полігону для вибірки підсилювача
Розіб'ємо вибірку на 10 інтервалів. Кількість результатів потрапили в інтервал (ni):
3 14 11 18 20 16 9 5 1
Довжина інтервалу (I):
I=(I max -I min)/N,
де I max - максимальне значення вибірки, I min - мінімальне значення вибірки, N - кількість інтервалів
I=(202.01-197.83) /10=0.4186
Для кожного інтервалу підраховуємо частості:
,
де
ni - число результатів у i-му інтервалі; n - загальне у результатів у вибірці.
Від частостей переходимо до емпіричної щільності ймовірності:
,
де
I i - довжина інтервалу;
Емпірична функція розподілу розраховується за формулою:
;
ni 131411182016951 P i * 0.010.030.140.110.180.200.160.090.050.01 fi * 0.0240.0730.3410.2680.4380.4870.3900.2190.1210.024 F i * 0.010.040.180.290.470.680.840.930.981. 00
Побудова гістограми та полігону для вибірки АЦП.
Розіб'ємо вибірку на 10 інтервалів. Кількість результатів потрапили в інтервал (ni):
11 4 13 14 8 15 8 11 жовтня
Довжина інтервалу (I):
I=(I max -I min)/N,
де I max - максимальне значення вибірки, I min - мінімальне значення вибірки, N - кількість інтервалів
I=(0.0197 + .00199)/10=0.0040
Для кожного інтервалу підраховуємо частості:
,
де ni - число результатів у i-му інтервалі; n - загальне у результатів у вибірці.
Від частостей переходимо до емпіричної щільності ймовірності:
,
де I i - довжина інтервалу;
Емпірична функція розподілу розраховується за формулою:
;
ni 6114131481581110 P i * 0.060.110.040.130.140.080.150.080.110.10 fi * 15.0927.6610.0632.7035.2120.1237.7320.1227.6625.15 F i * 0.060.170.210.340.480.560.710.790.901. 00
2.6 Визначення інтервальних оцінок перших двох вибірок при заданій довірчій ймовірності Р д .
Інтервальним або довірчим оцінюванням називають оцінювання, при якому за даними вибірки визначають інтервал, що накриває істинне значення оцінюваного параметра із заданою вірогідністю. Інтервальне оцінювання особливо необхідно при малому обсязі вибірки, коли точкова оцінка мало надійна.
Інтервальна оцінка для математичного очікування може бути представлена ??у вигляді:
(m * x -e) lt; m x lt; (m * x + e) ??або? m * x - m x? lt; e,
де e - позитивна величина. Інтервал I g=(m * x -e, m * x + e), що визначає область можливих значень m * x, яка з імовірністю Р (? M * x - mx? Lt; e)=g накриє справжнє значення шуканого параметра mx , називається довірчим інтервалом, а ймовірність Р=g - довірчою ймовірністю.
Визначення інтервальних оцінок при...
