p>.
Визначаємо табличне значення коефіцієнта Стьюдента при й. = 1,99. br/>
; 11,71> 1,99,
Ми бачимо, що відмінність коефіцієнтів істотно, отже, вибірки не відноситься до однієї генеральної сукупності. Потрібне додаткове дослідження за допомогою критерію Фішера. br/>
.2 Оцінка значущості відмінності середніх значень двох вибірок з використанням критерію Фішера
Обчислюємо розрахункове значення критерію Фішера:
(3)
де більше значення дисперсії.
,
Для визначення табличного значення коефіцієнта Фішера розраховуємо число ступенів свободи:
; (4)
;
; (5)
.
Табличне значення для критерію Фішера при одно 1,65.
, 1,5 <71,63 - відмінність не суттєво.
, (6)
= 5,72,
(7)
,
, (8)
В
, 970,51
, (9)
В
,
В
, (10)
,
, 972,01.
Висновок
Аналізуючи отримані результати можна зробити висновок, що критерій Стьюдента і критерій Фішера допомагають нам оцінити суттєвості відмінності середніх значень двох виробок. Для даної оцінки краще використовувати обидва критерії, для отримання більш точної інформації. p align="justify"> 3.Парний регресійний аналіз
Вихідні дані
Таблиця 3.1 Вихідні дані
x1234567y0, 843,814,735,115,817,238,85
Система двох випадкових величин має п'ять основних статистичних характеристик: середні значення і, дисперсії і і кореляційний момент (або ковариацию), які обчислюються за формулами:
(3.1)
(3.2)
. (3.3)
Особливий інтерес представляє формула кореляційного моменту, яка відображає взаємозв'язок між випадковими величинами x і y. Оскільки кореляційний момент має розмірність, його перетворять в безрозмірну величину за формулою:
. (3.4)
Величина відіграє надзвичайно велику роль у статистичних дослідженнях і називається коефіцієнтом кореляції. Його значення укладені в інтервалі між +1 і -1. Якщо коефіцієнт кореляції дорівнює нулю, то лінійна зв'язок між випадковими величинами відсутня. При зв'язок функціональна позитивна. При зв'язок функціональна негативна. У реальних умовах коефіцієнт кореляції не буває дорівнює одиниці (або мінус одиниці) і характеризує ступінь статистичного зв'язку між властивостями х і у. Чим ближче за абсолютною величиною до одиниці, тим сильніше зв'язок між властивостями; вона може бути позитивною (> 0) і негативною (<0). Таким чином, коефіцієнт кореляції є мірою лінійної залежності між двома величинами. p> Якщо значення більше 0,7-0,8, то можна вважати зв'язок сильною, при = 0,5-0,7 - зв'язок середня, а при = 0,2-0,5 - зв'язок слабка. Прийн...
