ustify"> Рис. 3
Обчислення теоретичних вероятностейпопаданія в заданий інтервал експоненціально розподіленої випадкової величини (таблиця 5):
Таблиця 5
вероятностьтеоретіческіе align = "justify"> ---- 1 - 6 , 14
Приймемо в якості оцінки параметра ? показового розподілу величину, зворотну середньої вибіркової:
.
? = 0,49
Вибіркова середня = 2,03
Середнє квадратичне відхилення? = 2,04
Порівняємо і. p> Висновок: так як <, то за даними спостережень генеральна сукупність має експонентний закон розподілу.
6.2 Перевірка гіпотези про розподіл випадкової величини за нормальним законом
Кількість інтервалів - 8
Кількість параметрів розподілу - 2
Рівень значимості - 0,05
Число ступенів свободи - 5
Таблиця 6 - Емпіричне розподіл матеріальні витрати
початок інтервалаконец інтервалаемпіріческіе частотичастостьсередіна інтервалаотклоненіе від align = "justify"> - 1001 -
Продовження Таблиці 6 - Перевірка статистичної гіпотези про нормальний розподіл СВ
ZiZi +1 функція Лапласавероятноститеоретические align = "justify"> ---- 1 - 3, 98
Вибіркова середня = 337,05
Середнє квадратичне відхилення? = 159,23
Порівняємо і. p> Висновок: так як <, то за даними спостережень генеральна сукупність має нормальний закон розподілу.
Побудуємо гістограму емпіричного розподілу матеріальні витрати (рис. 4):
В
Рис. 4
6.3 Перевірка гіпотези про розподіл випадкової величини за законом Пуассона
Кількість параметрів розподілу - 1
Рівень значимості - 0,05
Число ступенів свободи - 4
Таблиця 7 - Емпіричне розподіл кількості втрачених клієнтів
№ ИнтервалЧастотаЧастностьЦентр інтервалаСреднее виборочноеОтклоненіе від среднегоКвадрат 1001831,8011
Середньоквадратичне відхилення - 1,34
Вибіркове середнє - 1,83
Дисперсія - 1,8
Побудуємо полігон емпіричного розподілу кількості втрачених клієнтів (рис. 5):
В
Рис. 5
Обчислення ймовірностей попадання в заданий інтерв...
